该案例提供了用户使用 PaddleClas 的超轻量图像分类方案（PULC，Practical Ultra Lightweight image Classification）快速构建轻量级、高精度、可落地的语种分类模型。使用该方法训练得到的模型可以快速判断图片中的文字语种，该模型可以广泛应用于金融、政务等各种涉及多语种OCR处理的场景中。
下表列出了语种分类模型的相关指标，前两行展现了使用 SwinTranformer_tiny 和 MobileNetV3_small_x0_35 作为 backbone 训练得到的模型的相关指标，第三行至第六行依次展现了替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0、使用 SSLD 预训练模型、使用 SSLD 预训练模型 + EDA 策略、使用 SSLD 预训练模型 + EDA 策略 + SKL-UGI 知识蒸馏策略训练得到的模型的相关指标。其中替换 backbone 为 PPLCNet_x1_0时，将数据预处理时的输入尺寸变为[192,48]，且网络的下采样stride调整为[2, [2, 1], [2, 1], [2, 1], [2, 1]]。
| 模型 | 精度 | 延时 | 存储 | 策略 |
|---|---|---|---|---|
| SwinTranformer_tiny | 98.12 | 89.09 | 111 | 使用ImageNet预训练模型 |
| MobileNetV3_small_x0_35 | 95.92 | 2.98 | 3.7 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 98.35 | 2.58 | 7.1 | 使用ImageNet预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 98.7 | 2.58 | 7.1 | 使用SSLD预训练模型 |
| PPLCNet_x1_0 | 99.12 | 2.58 | 7.1 | 使用SSLD预训练模型+EDA策略 |
| PPLCNet_x1_0 | 99.26 | 2.58 | 7.1 | 使用SSLD预训练模型+EDA策略+SKL-UGI知识蒸馏策略 |
从表中可以看出，backbone 为 SwinTranformer_tiny 时精度比较高，但是推理速度较慢。将 backbone 替换为轻量级模型 MobileNetV3_small_x0_35 后，速度提升明显，但精度有了大幅下降。将 backbone 替换为 PPLCNet_x1_0 且调整预处理输入尺寸和网络的下采样stride时，速度略为提升，同时精度较 MobileNetV3_large_x1_0 高2.43个百分点。在此基础上，使用 SSLD 预训练模型后，在不改变推理速度的前提下，精度可以提升 0.35 个百分点，进一步地，当融合EDA策略后，精度可以再提升 0.42 个百分点，最后，在使用 SKL-UGI 知识蒸馏后，精度可以继续提升 0.14 个百分点。此时，PPLCNet_x1_0 超过了 SwinTranformer_tiny 模型的精度，并且速度有了明显提升。关于 PULC 的训练方法和推理部署方法将在下面详细介绍。
备注：
- 关于PP-LCNet的介绍可以参考PP-LCNet介绍，相关论文可以查阅PP-LCNet paper。
- 您的机器安装的是 CUDA9 或 CUDA10，请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple- 您的机器是CPU，请运行以下命令安装
python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。
使用如下命令快速安装 paddleclas
pip3 install paddleclas
点击这里下载 demo 数据并解压，然后在终端中切换到相应目录。
- 使用命令行快速预测
paddleclas --model_name=language_classification --infer_imgs=pulc_demo_imgs/language_classification/word_35404.png结果如下：
>>> result
class_ids: [4, 6], scores: [0.88672, 0.01434], label_names: ['japan', 'korean'], filename: pulc_demo_imgs/language_classification/word_35404.png
Predict complete!
备注： 更换其他预测的数据时，只需要改变 --infer_imgs=xx 中的字段即可，支持传入整个文件夹。
- 在 Python 代码中预测
import paddleclas
model = paddleclas.PaddleClas(model_name="language_classification")
result = model.predict(input_data="pulc_demo_imgs/language_classification/word_35404.png")
print(next(result))备注：model.predict() 为可迭代对象（generator），因此需要使用 next() 函数或 for 循环对其迭代调用。每次调用将以 batch_size 为单位进行一次预测，并返回预测结果, 默认 batch_size 为 1，如果需要更改 batch_size，实例化模型时，需要指定 batch_size，如 model = paddleclas.PaddleClas(model_name="language_classification", batch_size=2), 使用默认的代码返回结果示例如下：
>>> result
[{'class_ids': [4, 6], 'scores': [0.88672, 0.01434], 'label_names': ['japan', 'korean'], 'filename': 'pulc_demo_imgs/language_classification/word_35404.png'}]
- 安装：请先参考文档 环境准备 配置 PaddleClas 运行环境。
第1节中提供的模型使用内部数据训练得到，该数据集暂时不方便公开。这里基于 Multi-lingual scene text detection and recognition 开源数据集构造了一个多语种demo数据集，用于体验本案例的预测过程。
第1节中提供的模型共支持10个类别，分别为：
0 表示阿拉伯语（arabic）；1 表示中文繁体（chinese_cht）；2 表示斯拉夫语（cyrillic）；3 表示梵文（devanagari）；4 表示日语（japan）；5 表示卡纳达文（ka）；6 表示韩语（korean）；7 表示泰米尔文（ta）；8 表示泰卢固文（te）；9 表示拉丁语（latin）。
在 Multi-lingual scene text detection and recognition 数据集中，仅包含了阿拉伯语、日语、韩语和拉丁语数据，这里分别将 4 个语种的数据各抽取 1600 张作为本案例的训练数据，300 张作为测试数据，以及 400 张作为补充数据和训练数据混合用于本案例的SKL-UGI知识蒸馏策略实验。
因此，对于本案例中的demo数据集，类别为：
0 表示阿拉伯语（arabic）；1 表示日语（japan）；2 表示韩语（korean）；3 表示拉丁语（latin）。
如果想要制作自己的多语种数据集，可以按照需求收集并整理自己任务中需要语种的数据，此处提供了经过上述方法处理好的demo数据，可以直接下载得到。
备注： 语种分类任务中的图片数据需要将整图中的文字区域抠取出来，仅仅使用文本行部分作为图片数据。
进入 PaddleClas 目录。
cd path_to_PaddleClas
进入 dataset/ 目录，下载并解压多语种场景的demo数据。
cd dataset
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/data/PULC/language_classification.tar
tar -xf language_classification.tar
cd ../执行上述命令后，dataset/下存在language_classification目录，该目录中具有以下数据：
├── img
│ ├── word_1.png
│ ├── word_2.png
...
├── train_list.txt
├── train_list_for_distill.txt
├── test_list.txt
└── label_list.txt
其中img/存放了 4 种语言总计 9200 张数据。train_list.txt和test_list.txt分别为训练集和验证集的标签文件，label_list.txt是 4 类语言分类模型对应的类别列表，SKL-UGI 知识蒸馏策略对应的训练标签文件为train_list_for_distill.txt。用这些图片可以快速体验本案例中模型的训练预测过程。
备注：
- 这里的
label_list.txt是4类语种分类模型对应的类别列表，如果自己构造的数据集语种类别发生变化，需要自行调整。 - 如果想要自己构造训练集和验证集，可以参考PaddleClas分类数据集格式说明 。
在ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0.yaml中提供了基于该场景的训练配置，可以通过如下脚本启动训练：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
--gpus="0,1,2,3" \
tools/train.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Arch.class_num=4- 由于本文档中的demo数据集的类别数量为 4，所以需要添加
-o Arch.class_num=4来将模型的类别数量指定为4。
训练好模型之后，可以通过以下命令实现对模型指标的评估。
python3 tools/eval.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model" \
-o Arch.class_num=4其中 -o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model" 指定了当前最佳权重所在的路径，如果指定其他权重，只需替换对应的路径即可。
模型训练完成之后，可以加载训练得到的预训练模型，进行模型预测。在模型库的 tools/infer.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成模型预测：
python3 tools/infer.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model" \
-o Arch.class_num=4输出结果如下：
[{'class_ids': [4, 9], 'scores': [0.96809, 0.01001], 'file_name': 'deploy/images/PULC/language_classification/word_35404.png', 'label_names': ['japan', 'latin']}]
备注：
- 其中
-o Global.pretrained_model="output/PPLCNet_x1_0/best_model"指定了当前最佳权重所在的路径，如果指定其他权重，只需替换对应的路径即可。 - 默认是对
deploy/images/PULC/language_classification/word_35404.png进行预测，此处也可以通过增加字段-o Infer.infer_imgs=xxx对其他图片预测。 - 预测输出为top2的预测结果，
japan表示该图中文字语种识别为日语，latin表示该图中文字语种识别为拉丁语。
SKL-UGI 知识蒸馏是 PaddleClas 提出的一种简单有效的知识蒸馏方法，关于该方法的介绍，可以参考SKL-UGI 知识蒸馏。
复用ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet/PPLCNet_x1_0.yaml中的超参数，训练教师模型，训练脚本如下：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
--gpus="0,1,2,3" \
tools/train.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Arch.name=ResNet101_vd \
-o Arch.class_num=4当前教师模型最好的权重保存在output/ResNet101_vd/best_model.pdparams。
备注： 训练ResNet101_vd模型需要的显存较多，如果机器显存不够，可以将学习率和 batch size 同时缩小一定的倍数进行训练。
配置文件ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml提供了SKL-UGI知识蒸馏策略的配置。该配置将ResNet101_vd当作教师模型，PPLCNet_x1_0当作学生模型，使用3.2.2节中介绍的蒸馏数据作为新增的无标签数据。训练脚本如下：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
python3 -m paddle.distributed.launch \
--gpus="0,1,2,3" \
tools/train.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0_distillation.yaml \
-o Arch.models.0.Teacher.pretrained=output/ResNet101_vd/best_model \
-o Arch.class_num=4当前模型最好的权重保存在output/DistillationModel/best_model_student.pdparams。
在 3.2 节和 4.1 节所使用的超参数是根据 PaddleClas 提供的 超参数搜索策略 搜索得到的，如果希望在自己的数据集上得到更好的结果，可以参考超参数搜索策略来获得更好的训练超参数。
备注： 此部分内容是可选内容，搜索过程需要较长的时间，您可以根据自己的硬件情况来选择执行。如果没有更换数据集，可以忽略此节内容。
Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考Paddle Inference官网教程。
当使用 Paddle Inference 推理时，加载的模型类型为 inference 模型。本案例提供了两种获得 inference 模型的方法，如果希望得到和文档相同的结果，请选择直接下载 inference 模型的方式。
此处，我们提供了将权重和模型转换的脚本，执行该脚本可以得到对应的 inference 模型：
python3 tools/export_model.py \
-c ./ppcls/configs/PULC/language_classification/PPLCNet_x1_0.yaml \
-o Global.pretrained_model=output/DistillationModel/best_model_student \
-o Global.save_inference_dir=deploy/models/PPLCNet_x1_0_language_classification_infer执行完该脚本后会在deploy/models/下生成PPLCNet_x1_0_language_classification_infer文件夹，models 文件夹下应有如下文件结构：
├── PPLCNet_x1_0_language_classification_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
备注： 此处的最佳权重是经过知识蒸馏后的权重路径，如果没有执行知识蒸馏的步骤，最佳模型保存在output/PPLCNet_x1_0/best_model.pdparams中。
6.1.1 小节提供了导出 inference 模型的方法，此处也提供了该场景可以下载的 inference 模型，可以直接下载体验。
cd deploy/models
# 下载inference 模型并解压
wget https://paddleclas.bj.bcebos.com/models/PULC/language_classification_infer.tar && tar -xf language_classification_infer.tar
解压完毕后，models 文件夹下应有如下文件结构：
├── language_classification_infer
│ ├── inference.pdiparams
│ ├── inference.pdiparams.info
│ └── inference.pdmodel
返回 deploy 目录：
cd ../
运行下面的命令，对图像 ./images/PULC/language_classification/word_35404.png 进行整图文字方向分类。
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/language_classification/inference_language_classification.yaml
# 使用下面的命令使用 CPU 进行预测
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/language_classification/inference_language_classification.yaml -o Global.use_gpu=False输出结果如下。
word_35404.png: class id(s): [4, 6], score(s): [0.89, 0.01], label_name(s): ['japan', 'korean']
其中，输出为top2的预测结果，japan 表示该图中文字语种为日语，korean 表示该图中文字语种为韩语。
如果希望预测文件夹内的图像，可以直接修改配置文件中的 Global.infer_imgs 字段，也可以通过下面的 -o 参数修改对应的配置。
# 使用下面的命令使用 GPU 进行预测，如果希望使用 CPU 预测，可以在命令后面添加 -o Global.use_gpu=False
python3.7 python/predict_cls.py -c configs/PULC/language_classification/inference_language_classification.yaml -o Global.infer_imgs="./images/PULC/language_classification/"终端中会输出该文件夹内所有图像的分类结果，如下所示。
word_17.png: class id(s): [9, 4], score(s): [0.80, 0.09], label_name(s): ['latin', 'japan']
word_20.png: class id(s): [0, 4], score(s): [0.91, 0.02], label_name(s): ['arabic', 'japan']
word_35404.png: class id(s): [4, 6], score(s): [0.89, 0.01], label_name(s): ['japan', 'korean']
其中，输出为top2的预测结果，japan 表示该图中文字语种为日语，latin 表示该图中文字语种为拉丁语，arabic 表示该图中文字语种为阿拉伯语，korean 表示该图中文字语种为韩语。
PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考服务器端 C++ 预测来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南完成相应的预测库编译和模型预测工作。
Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考Paddle Serving 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考模型服务化部署来完成相应的部署工作。
Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考Paddle Lite 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考端侧部署来完成相应的部署工作。
Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考Paddle2ONNX 代码仓库。
PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考Paddle2ONNX 模型转换与预测来完成相应的部署工作。