C++预测功能测试

C++预测功能测试的主程序为test_inference_cpp.sh，可以测试基于C++预测库的模型推理功能。

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C++预测功能汇总如下：

模型类型	device	batchsize	tensorrt	mkldnn	cpu多线程
正常模型	GPU	1/6	fp32/fp16	-	-
正常模型	CPU	1/6	-	fp32	支持
量化模型	GPU	1/6	int8	-	-
量化模型	CPU	1/6	-	int8	支持

2. 测试流程

运行环境配置请参考文档的内容配置TIPC的运行环境。

2.1 功能测试

先运行prepare.sh准备数据和模型，然后运行test_inference_cpp.sh进行测试，最终在test_tipc/output/{model_name}/cpp_infer目录下生成cpp_infer_*.log后缀的日志文件。

bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_rec/model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt "cpp_infer"

# 用法1:
bash test_tipc/test_inference_cpp.sh test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_rec/model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt
# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
bash test_tipc/test_inference_cpp.sh test_tipc/configs/ch_PP-OCRv2_rec/model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt '1'

运行预测指令后，在test_tipc/output文件夹下自动会保存运行日志，包括以下文件：

test_tipc/output/
|- results_cpp.log    # 运行指令状态的日志
|- cpp_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_6_precision_fp32_batchsize_6.log  # CPU上不开启Mkldnn，线程数设置为6，测试batch_size=6条件下的预测运行日志
|- cpp_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_6.log # GPU上不开启TensorRT，测试batch_size=6的fp32精度预测日志
......

其中results_cpp.log中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出：

[33m Run successfully with command - ch_PP-OCRv2_rec - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr --rec_char_dict_path=./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --rec_img_h=32 --use_gpu=True --use_tensorrt=False --precision=fp32 --rec_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/ --rec_batch_num=6 --image_dir=./inference/rec_inference/ --benchmark=True --det=False --rec=True --cls=False --use_angle_cls=False   > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv2_rec/cpp_infer/cpp_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_6.log 2>&1 !  [0m
[33m Run successfully with command - ch_PP-OCRv2_rec - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr --rec_char_dict_path=./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --rec_img_h=32 --use_gpu=False --enable_mkldnn=False --cpu_threads=6 --rec_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/ --rec_batch_num=6 --image_dir=./inference/rec_inference/ --benchmark=True --det=False --rec=True --cls=False --use_angle_cls=False   > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv2_rec/cpp_infer/cpp_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_6_precision_fp32_batchsize_6.log 2>&1 !  [0m
......

如果运行失败，会输出：

Run failed with command - ch_PP-OCRv2_rec - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr --rec_char_dict_path=./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --rec_img_h=32 --use_gpu=True --use_tensorrt=False --precision=fp32 --rec_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/ --rec_batch_num=6 --image_dir=./inference/rec_inference/ --benchmark=True --det=False --rec=True --cls=False --use_angle_cls=False   > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv2_rec/cpp_infer/cpp_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_6.log 2>&1 !
Run failed with command - ch_PP-OCRv2_rec - ./deploy/cpp_infer/build/ppocr --rec_char_dict_path=./ppocr/utils/ppocr_keys_v1.txt --rec_img_h=32 --use_gpu=False --enable_mkldnn=False --cpu_threads=6 --rec_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer/ --rec_batch_num=6 --image_dir=./inference/rec_inference/ --benchmark=True --det=False --rec=True --cls=False --use_angle_cls=False   > ./test_tipc/output/ch_PP-OCRv2_rec/cpp_infer/cpp_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_6_precision_fp32_batchsize_6.log 2>&1 !
......

可以很方便的根据results_cpp.log中的内容判定哪一个指令运行错误。

2.2 精度测试

使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括：

提取日志中的预测坐标；
从本地文件中提取保存好的坐标结果；
比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。

使用方式

运行命令：

python3.7 test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/cpp_*.txt  --log_file=./test_tipc/output/cpp_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3

参数介绍：

gt_file：指向事先保存好的预测结果路径，支持.txt 结尾，会自动索引.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下
log_file: 指向运行test_tipc/test_inference_cpp.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持cppinfer*.log格式传入
atol: 设置的绝对误差
rtol: 设置的相对误差

运行结果

正常运行效果如下图：

出现不一致结果时的运行输出：

3. 更多教程

本文档为功能测试用，更详细的c++预测使用教程请参考：服务器端C++预测

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