Ghostnet branch

[fengyuchao97]

The code of training

python3 of_cnn_train_val.py \
    --train_data_dir=$DATA_ROOT/train \
    --train_data_part_num=256 \
    --val_data_dir=$DATA_ROOT/validation \
    --val_data_part_num=256 \
    --num_nodes=1 \
    --gpu_num_per_node=8 \
    --optimizer="rmsprop"  \
    --decay_rate=0.9 \
    --momentum=0.9 \
    --learning_rate=0.4 \
    --wd=0.00004 \
    --lr_decay="exponential" \
    --lr_decay_rate=0.94 \
    --lr_decay_epochs=2 \
    --loss_print_every_n_iter=100 \
    --batch_size_per_device=128 \
    --val_batch_size_per_device=128 \
    --num_epoch=800 \
    --warmup_epochs=0 \
    --model="ghostnet" \

The code of inference

The pre-trained model can be downloaded from BaiduNetdis code:64bp .

rm -rf core.* 
MODEL_LOAD_DIR="ghostnet_best_model"
python3 of_cnn_inference.py \
    --model="ghostnet" \
    --image_path="data/fish.jpg" \
    --model_load_dir=$MODEL_LOAD_DIR

[JiaqingFu]

@fyc1997 of_cnn_inference.py 推理脚本也加一下，然后测试一下

[JiaqingFu]

@ouyangyu

https://pytorch.org/hub/pytorch_vision_ghostnet/

参考仓库

[ouyangyu]

是不是提交错了文件？这个仓库是基于OneFlow的模型。 另外，测试和训练的结果数据也可以提交成md文件。

[fengyuchao97]

是不是提交错了文件？这个仓库是基于OneFlow的模型。 另外，测试和训练的结果数据也可以提交成md文件。

是的，我已修正。