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。
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 |
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。
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
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!
...
本文档为功能测试用,更详细的Paddle2onnx预测使用教程请参考:Paddle2ONNX