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BaiXuePrincess
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BaiXuePrincess
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PaddlePaddle / Paddle
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f12b5260
编写于
3月 30, 2022
作者:
H
heliqi
提交者:
GitHub
3月 30, 2022
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差异文件
Optimize the onnxruntime code (#41044)
上级
b1ee9d5e
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
3 addition
and
6 deletion
+3
-6
paddle/fluid/inference/api/details/zero_copy_tensor.cc
paddle/fluid/inference/api/details/zero_copy_tensor.cc
+2
-1
paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor.cc
paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor.cc
+1
-1
paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor_tester.cc
paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor_tester.cc
+0
-4
未找到文件。
paddle/fluid/inference/api/details/zero_copy_tensor.cc
浏览文件 @
f12b5260
...
...
@@ -23,7 +23,8 @@
#include "paddle/fluid/platform/float16.h"
#include "paddle/phi/core/allocator.h"
#ifdef PADDLE_WITH_ONNXRUNTIME
#include "paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor.h"
#include "onnxruntime_c_api.h" // NOLINT
#include "onnxruntime_cxx_api.h" // NOLINT
#endif
namespace
paddle_infer
{
...
...
paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor.cc
浏览文件 @
f12b5260
...
...
@@ -81,7 +81,7 @@ bool CheckConvertToONNX(const AnalysisConfig &config) {
bool
ONNXRuntimePredictor
::
Init
()
{
VLOG
(
3
)
<<
"ONNXRuntime Predictor::init()"
;
// Now ONNXRuntime only su
u
port CPU
// Now ONNXRuntime only su
p
port CPU
const
char
*
device_name
=
config_
.
use_gpu
()
?
"Cuda"
:
"Cpu"
;
if
(
config_
.
use_gpu
())
{
place_
=
paddle
::
platform
::
CUDAPlace
(
config_
.
gpu_device_id
());
...
...
paddle/fluid/inference/api/onnxruntime_predictor_tester.cc
浏览文件 @
f12b5260
...
...
@@ -49,10 +49,6 @@ TEST(ONNXRuntimePredictor, onnxruntime_on) {
ASSERT_TRUE
(
predictor
);
ASSERT_TRUE
(
!
predictor
->
Clone
());
ASSERT_TRUE
(
predictor
->
scope_
);
ASSERT_TRUE
(
predictor
->
sub_scope_
);
ASSERT_EQ
(
predictor
->
scope_
->
parent
(),
nullptr
);
ASSERT_EQ
(
predictor
->
sub_scope_
->
parent
(),
predictor
->
scope_
.
get
());
// Dummy Input Data
std
::
vector
<
int64_t
>
input_shape
=
{
-
1
,
3
,
224
,
224
};
std
::
vector
<
float
>
input_data
(
1
*
3
*
224
*
224
,
1.0
);
...
...
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