代码拉取完成，页面将自动刷新
同步操作将从 PaddlePaddle/PaddleSeg 强制同步，此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改，且无法恢复！！！
确定后同步将在后台操作，完成时将刷新页面，请耐心等待。
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我们可以通过PaddleSeg提供的脚本对模型进行训练，在本文档中我们使用BiseNet模型与optic_disc数据集展示训练过程。 请确保已经完成了PaddleSeg的安装工作，并且位于PaddleSeg目录下，执行以下脚本：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 设置1张可用的卡
# windows下请执行以下命令
# set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python train.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--do_eval \
--use_vdl \
--save_interval 500 \
--save_dir output
| 参数名 | 用途 | 是否必选项 | 默认值 |
|---|---|---|---|
| iters | 训练迭代次数 | 否 | 配置文件中指定值 |
| batch_size | 单卡batch size | 否 | 配置文件中指定值 |
| learning_rate | 初始学习率 | 否 | 配置文件中指定值 |
| config | 配置文件 | 是 | - |
| save_dir | 模型和visualdl日志文件的保存根路径 | 否 | output |
| num_workers | 用于异步读取数据的进程数量， 大于等于1时开启子进程读取数据 | 否 | 0 |
| use_vdl | 是否开启visualdl记录训练数据 | 否 | 否 |
| save_interval | 模型保存的间隔步数 | 否 | 1000 |
| do_eval | 是否在保存模型时启动评估, 启动时将会根据mIoU保存最佳模型至best_model | 否 | 否 |
| log_iters | 打印日志的间隔步数 | 否 | 10 |
| resume_model | 恢复训练模型路径，如：output/iter_1000
|
否 | None |
| keep_checkpoint_max | 最新模型保存个数 | 否 | 5 |
如果想要使用多卡训练的话，需要将环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES指定为多卡（不指定时默认使用所有的gpu)，并使用paddle.distributed.launch启动训练脚本（windows下由于不支持nccl，无法使用多卡训练）:
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3 # 设置4张可用的卡
python -m paddle.distributed.launch train.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--do_eval \
--use_vdl \
--save_interval 500 \
--save_dir output
python train.py \
--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml \
--resume_model output/iter_500 \
--do_eval \
--use_vdl \
--save_interval 500 \
--save_dir output
PaddleSeg会将训练过程中的数据写入VisualDL文件，并实时的查看训练过程中的日志，记录的数据包括：
do_eval开关后生效）do_eval开关后生效）使用如下命令启动VisualDL查看日志
# 下述命令会在127.0.0.1上启动一个服务，支持通过前端web页面查看，可以通过--host这个参数指定实际ip地址
visualdl --logdir output/
在浏览器输入提示的网址，效果如下：
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