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使用教程——训练模型

本目录中整理了使用PaddleRS训练模型的示例代码。代码中均提供对示例数据的自动下载，并均使用GPU对模型进行训练。

启动训练

• 在安装完成PaddleRS后，使用如下命令执行单卡训练。脚本将自动下载训练数据。以DeepLab V3+图像分割模型为例：

# 指定需要使用的GPU设备编号
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p.py

• 如需使用多块GPU进行训练，例如使用2张显卡时，执行如下命令：

python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1 tutorials/train/semantic_segmentation/deeplabv3p.py

使用VisualDL可视化训练指标

将传入train()方法的use_vdl参数设为True，则模型训练过程中将自动把训练日志以VisualDL的格式存储到save_dir（用户自己指定的路径）目录下名为vdl_log的子目录中。用户可以使用如下命令启动VisualDL服务，查看可视化指标。同样以DeepLab V3+模型为例：

# 指定端口号为8001
visualdl --logdir output/deeplabv3p/vdl_log --port 8001

服务启动后，使用浏览器打开 https://0.0.0.0:8001 或 https://localhost:8001 即可进入可视化页面。