# Paddle2onnx预测功能测试 PaddleServing预测功能测试的主程序为`test_paddle2onnx.sh`,可以测试Paddle2ONNX的模型转化功能,并验证正确性。 ## 1. 测试结论汇总 基于训练是否使用量化,进行本测试的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`,这两类模型对应的Paddle2ONNX预测功能汇总如下: | 模型类型 |device | | ---- | ---- | | 正常模型 | GPU | | 正常模型 | CPU | | 量化模型 | GPU | | 量化模型 | CPU | ## 2. 测试流程 ### 2.1 功能测试 先运行`prepare.sh`准备数据和模型,然后运行`test_paddle2onnx.sh`进行测试,最终在```test_tipc/output/{model_name}/paddle2onnx```目录下生成`paddle2onnx_infer_*.log`后缀的日志文件。 ```shell bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det/model_linux_gpu_normal_normal_paddle2onnx_python_linux_cpu.txt "paddle2onnx_infer" # 用法: bash test_tipc/test_paddle2onnx.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_det/model_linux_gpu_normal_normal_paddle2onnx_python_linux_cpu.txt ``` #### 运行结果 各测试的运行情况会打印在 `test_tipc/output/{model_name}/paddle2onnx/results_paddle2onnx.log` 中: 运行成功时会输出: ``` Run successfully with command - ch_PP-OCRv2_det - paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/ --model_filename=inference.pdmodel --params_filename=inference.pdiparams --save_file=./inference/det_v2_onnx/model.onnx --opset_version=10 --enable_onnx_checker=True! Run successfully with command - ch_PP-OCRv2_det - python3.7 tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --det_model_dir=./inference/det_v2_onnx/model.onnx --use_onnx=True > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv2_det/paddle2onnx/paddle2onnx_infer_gpu.log 2>&1 ! Run successfully with command - ch_PP-OCRv2_det - python3.7 tools/infer/predict_det.py --use_gpu=False --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --det_model_dir=./inference/det_v2_onnx/model.onnx --use_onnx=True > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv2_det/paddle2onnx/paddle2onnx_infer_cpu.log 2>&1 ! ``` 运行失败时会输出: ``` Run failed with command - ch_PP-OCRv2_det - paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer/ --model_filename=inference.pdmodel --params_filename=inference.pdiparams --save_file=./inference/det_v2_onnx/model.onnx --opset_version=10 --enable_onnx_checker=True! ... ``` ## 3. 更多教程 本文档为功能测试用,更详细的Paddle2onnx预测使用教程请参考:[Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)