PaddleSeg使用已有的模型追加数据构建新的模型，请给出一个完整的实例

当使用PaddleSeg追加数据构建新模型时，可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备已有的模型和数据：首先，您需要准备一个已经训练好的模型和新的追加数据集。假设您已经有了一个预训练的DeepLabv3+模型和新的数据集。

2. 加载已有模型：使用PaddleSeg提供的API加载已有模型，并设置为预测模式。

import paddleseg as seg

# 加载已有模型
model = seg.models.DeepLabV3P(num_classes=19)
model.load_state_dict('path_to_pretrained_model')
model.eval()

3. 加载新数据集：使用PaddleSeg提供的API加载新的数据集。假设您的新数据集包含训练集和验证集。

train_dataset = seg.datasets.CityscapesDataset(
    dataset_root='path_to_new_dataset/train',
    train_list='path_to_new_dataset/train_list.txt',
    num_classes=19,
    transforms=seg.transforms.Compose([
        seg.transforms.RandomPaddingCrop(crop_size=(512, 512)),
        seg.transforms.RandomHorizontalFlip(),
        seg.transforms.Normalize()
    ])
)

val_dataset = seg.datasets.CityscapesDataset(
    dataset_root='path_to_new_dataset/val',
    val_list='path_to_new_dataset/val_list.txt',
    num_classes=19,
    transforms=seg.transforms.Compose([
        seg.transforms.Padding(target_size=(1024, 1024)),
        seg.transforms.Normalize()
    ])
)

4. 构建新模型：在已有模型的基础上，使用新数据集进行微调，并构建新的模型。

# 定义优化器和损失函数
optimizer = paddle.optimizer.Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, parameters=model.parameters())
loss_fn = seg.losses.CrossEntropyLoss()

# 定义训练器
trainer = seg.Trainer(model, optimizer, loss_fn)

# 开始训练
trainer.train(
    epochs=10,
    train_dataset=train_dataset,
    val_dataset=val_dataset,
    save_dir='path_to_save_model',
    save_interval_epochs=1
)

在这个实例中，我们加载了预训练的DeepLabv3+模型并将其设置为预测模式。然后，加载了新的数据集并进行了微调，并使用新数据集构建了新模型。最后，使用训练器进行训练，并保存训练好的模型。

请根据您的实际情况修改路径和参数。希望这个实例能帮助到您！