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@ -28,7 +28,7 @@ PaddleAudio提供了PANNs的CNN14、CNN10和CNN6的预训练模型,可供用
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$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 1
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```
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`paddlespeech/cls/exps/PANNs/train.py` 脚本中可支持配置的参数:
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`paddlespeech/cls/exps/panns/train.py` 脚本中可支持配置的参数:
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- `device`: 指定模型预测时使用的设备。
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- `feat_backend`: 选择提取特征的后端,可选`'numpy'`或`'paddle'`,默认为`'numpy'`。
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@ -65,7 +65,7 @@ model = SoundClassifier(backbone, num_class=len(ESC50.label_list))
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$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 2
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```
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`paddlespeech/cls/exps/PANNs/predict.py` 脚本中可支持配置的参数:
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`paddlespeech/cls/exps/panns/predict.py` 脚本中可支持配置的参数:
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- `device`: 指定模型预测时使用的设备。
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- `wav`: 指定预测的音频文件。
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@ -91,7 +91,7 @@ Cat: 6.579841738130199e-06
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$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 3
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```
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`paddlespeech/cls/exps/PANNs/export_model.py` 脚本中可支持配置的参数:
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`paddlespeech/cls/exps/panns/export_model.py` 脚本中可支持配置的参数:
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- `checkpoint`: 模型参数checkpoint文件。
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- `output_dir`: 导出静态图模型和参数文件的保存目录。
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@ -106,16 +106,13 @@ export
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#### 2. 模型部署和预测
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`paddlespeech/cls/exps/PANNs/deploy/predict.py` 脚本使用了`paddle.inference`模块下的api,提供了python端部署的示例:
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`paddlespeech/cls/exps/panns/deploy/predict.py` 脚本使用了`paddle.inference`模块下的api,提供了python端部署的示例:
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```shell
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$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 3
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```
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```sh
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python paddlespeech/cls/exps/PANNs/deploy/predict.py --model_dir ./export --device gpu
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$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./run.sh 4
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```
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`paddlespeech/cls/exps/PANNs/deploy/predict.py` 脚本中可支持配置的主要参数:
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`paddlespeech/cls/exps/panns/deploy/predict.py` 脚本中可支持配置的主要参数:
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- `device`: 指定模型预测时使用的设备。
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- `model_dir`: 导出静态图模型和参数文件的保存目录。
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- `wav`: 指定预测的音频文件。
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