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PaddlePaddle / FluidDoc

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update for 2.0 inference api. test=develop test=documentfix

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doc/paddle/advanced_guide/inference_deployment/inference/python_infer_cn.md
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# Python 预测 API介绍
Fluid提供了高度优化的[C++预测库](./native_infer.html)，为了方便使用，我们也提供了C++预测库对应的Python接口，下面是详细的使用说明。
Paddle提供了高度优化的[C++预测库](./native_infer.html)，为了方便使用，我们也提供了C++预测库对应的Python接口，下面是详细的使用说明。
如果您在使用2.0之前的Paddle，请参考[旧版API](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.8/advanced_guide/inference_deployment/inference/python_infer_cn.html)文档。
## Python预测相关数据结构
使用Python预测API与C++预测API相似，主要包括`PaddleTensor`, `PaddleDType`, `AnalysisConfig`和`PaddlePredictor`，分别对应于C++ API中同名的类型。
自2.0之后，提供了更直观易懂的封装，主要包括`Tensor`, `DataType`, `PrecisionType`, `Config`和`Predictor`，分别对应于C++ API中的同名类型。
使用Python预测API与C++预测API相似，主要包括`Tensor`, `DataType`, `Config`和`Predictor`，分别对应于C++ API中同名的类型。
### DataType
class paddle.fluid.inference.DataType
class paddle.inference.DataType
`DataType`定义了`Tensor`的数据类型，由传入`Tensor`的numpy数组类型确定，包括以下成员
......@@ -22,7 +20,7 @@ class paddle.fluid.inference.DataType
### PrecisionType
class paddle.fluid.inference.PrecisionType
class paddle.3.inference.PrecisionType
`PrecisionType`定义了`Predictor`运行的精度模式，包括一下成员
......@@ -32,7 +30,7 @@ class paddle.fluid.inference.PrecisionType
### Tensor
class paddle.fluid.inference.Tensor
class paddle.inference.Tensor
`Tensor`是`Predictor`的一种输入/输出数据结构，通过`predictor`获取输入/输出handle得到，主要提供以下方法
......@@ -46,7 +44,7 @@ class paddle.fluid.inference.Tensor
``` python
# 创建predictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
predictor = create_predictor(config)
# 获取输入的名称
input_names = predictor.get_input_names()
......@@ -67,7 +65,7 @@ output_data = output_tensor.copy_to_cpu() # numpy.ndarray类型
### Config
class paddle.fluid.inference.Config
class paddle.inference.Config
`Config`是创建预测引擎的配置，提供了模型路径设置、预测引擎运行设备选择以及多种优化预测流程的选项，主要包括以下方法
......@@ -100,18 +98,18 @@ config = Config("./model/model", "./model/params")
``` python
config.enable_use_gpu(100, 0) # 初始化100M显存，使用gpu id为0
config.gpu_device_id() # 返回正在使用的gpu id
config.disable_gpu() # 禁用gpu
config.disable_gpu() # 禁用gpu
config.switch_ir_optim(True) # 开启IR优化
config.enable_tensorrt_engine(precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Float32,
config.enable_tensorrt_engine(precision_mode=PrecisionType.Float32,
use_calib_mode=True) # 开启TensorRT预测，精度为fp32，开启int8离线量化
config.enable_mkldnn() # 开启MKLDNN
config.enable_mkldnn() # 开启MKLDNN
```
### Predictor
class paddle.fluid.inference.Predictor
class paddle.inference.Predictor
`Predictor`是运行预测的引擎，由`paddle.fluid.inference.create_predictor(config)`创建，主要提供以下方法
`Predictor`是运行预测的引擎，由`paddle.inference.create_predictor(config)`创建，主要提供以下方法
* `run()`: 运行预测引擎，返回预测结果
* `get_input_names()`: 获取输入的名称
......@@ -142,258 +140,11 @@ output_names = predictor.get_output_names()
output_handle = predictor.get_output_handle(output_names[0])
```
### PaddleTensor
class paddle.fluid.core.PaddleTensor
`PaddleTensor`是预测库输入和输出的数据结构，包括以下字段
* `name`(str): 指定输入的名称
* `shape`(tuple|list): Tensor的shape
* `data`(numpy.ndarray): Tensor的数据，可在PaddleTensor构造的时候用`numpy.ndarray`直接传入
* `dtype`(PaddleDType): Tensor的类型
* `lod`(List[List[int]]): [LoD](../../../user_guides/howto/basic_concept/lod_tensor.html)信息
`PaddleTensor`包括以下方法
* `as_ndarray`: 返回`data`对应的numpy数组
#### 代码示例
``` python
tensor = PaddleTensor(name="tensor", data=numpy.array([1, 2, 3], dtype="int32"))
```
调用`PaddleTensor`的成员字段和方法输出如下：
``` python
>>> tensor.name
'tensor'
>>> tensor.shape
[3]
>>> tensor.dtype
PaddleDType.INT32
>>> tensor.lod
[]
>>> tensor.as_ndarray()
array([1, 2, 3], dtype=int32)
```
### PaddleDType
class paddle.fluid.core.PaddleDType
`PaddleDType`定义了`PaddleTensor`的数据类型，由传入`PaddleTensor`的numpy数组类型确定，包括以下成员
* `INT64`: 64位整型
* `INT32`: 32位整型
* `FLOAT32`: 32位浮点型
### AnalysisConfig
class paddle.fluid.core.AnalysisConfig
`AnalysisConfig`是创建预测引擎的配置，提供了模型路径设置、预测引擎运行设备选择以及多种优化预测流程的选项，主要包括以下方法
* `set_model`: 设置模型的路径
* `model_dir`: 返回模型文件夹路径
* `prog_file`: 返回模型文件路径
* `params_file`: 返回参数文件路径
* `enable_use_gpu`: 设置GPU显存(单位M)和Device ID
* `disable_gpu`: 禁用GPU
* `gpu_device_id`: 返回使用的GPU ID
* `switch_ir_optim`: IR优化(默认开启)
* `enable_tensorrt_engine`: 开启TensorRT
* `enable_mkldnn`: 开启MKLDNN
* `disable_glog_info`: 禁用预测中的glog日志
* `delete_pass`: 预测的时候删除指定的pass
#### 代码示例
设置模型和参数路径有两种形式：
* 当模型文件夹下存在一个模型文件和多个参数文件时，传入模型文件夹路径，模型文件名默认为`__model__`
``` python
config = AnalysisConfig("./model")
```
* 当模型文件夹下只有一个模型文件和一个参数文件时，传入模型文件和参数文件路径
``` python
config = AnalysisConfig("./model/model", "./model/params")
```
使用`set_model`方法设置模型和参数路径方式同上
其他预测引擎配置选项示例如下
``` python
config.enable_use_gpu(100, 0) # 初始化100M显存，使用gpu id为0
config.gpu_device_id() # 返回正在使用的gpu id
config.disable_gpu() # 禁用gpu
config.switch_ir_optim(True) # 开启IR优化
config.enable_tensorrt_engine(precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Float32,
use_calib_mode=True) # 开启TensorRT预测，精度为fp32，开启int8离线量化
config.enable_mkldnn() # 开启MKLDNN
```
### PaddlePredictor
class paddle.fluid.core.PaddlePredictor
`PaddlePredictor`是运行预测的引擎，由`paddle.fluid.core.create_paddle_predictor(config)`创建，主要提供以下方法
* `run`: 输入和返回值均为`PaddleTensor`列表类型，功能为运行预测引擎，返回预测结果
#### 代码示例
``` python
# 设置完AnalysisConfig后创建预测引擎PaddlePredictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
# 设置输入
x = numpy.array([1, 2, 3], dtype="int64")
x_t = fluid.core.PaddleTensor(x)
y = numpy.array([4], dtype = "int64")
y_t = fluid.core.PaddleTensor(y)
# 运行预测引擎得到结果，返回值是一个PaddleTensor的列表
results = predictor.run([x_t, y_t])
# 获得预测结果，并应用到自己的应用中
```
### 使用ZeroCopyTensor管理输入/输出
`ZeroCopyTensor`是`AnalysisPredictor`的一种输入/输出数据结构，与`PaddleTensor`等同。`ZeroCopyTensor`相比于`PaddleTensor`，可以避免预测时候准备输入以及获取输出时多余的数据拷贝，提高预测性能。
注意: 需要注意的是，使用`ZeroCopyTensor`，务必在创建`config`时设置`config.switch_use_feed_fetch_ops(False)`用于显式地在模型运行的时候删去`feed`和`fetch`ops，不会影响模型的效果，但是能提升性能。
``` python
# 创建predictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
# 获取输入的名称
input_names = predictor.get_input_names()
input_tensor = predictor.get_input_tensor(input_names[0])
# 设置输入
fake_input = numpy.random.randn(1, 3, 318, 318).astype("float32")
input_tensor.copy_from_cpu(fake_input)
# 运行predictor
predictor.zero_copy_run()
# 获取输出
output_names = predictor.get_output_names()
output_tensor = predictor.get_output_tensor(output_names[0])
output_data = output_tensor.copy_to_cpu() # numpy.ndarray类型
```
### AnalysisPredictor
class paddle.fluid.core.AnalysisPredictor
`AnalysisPredictor`是运行预测的引擎，继承于`PaddlePredictor`，同样是由`paddle.fluid.core.create_paddle_predictor(config)`创建，主要提供以下方法
* `zero_copy_run()`: 运行预测引擎，返回预测结果
* `get_input_names()`: 获取输入的名称
* `get_input_tensor(input_name: str)`: 根据输入的名称获取对应的`ZeroCopyTensor`
* `get_output_names()`: 获取输出的名称
* `get_output_tensor(output_name: str)`: 根据输出的名称获取对应的`ZeroCopyTensor`
#### 代码示例
``` python
# 设置完AnalysisConfig后创建预测引擎PaddlePredictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
# 获取输入的名称
input_names = predictor.get_input_names()
input_tensor = predictor.get_input_tensor(input_names[0])
# 设置输入
fake_input = numpy.random.randn(1, 3, 318, 318).astype("float32")
input_tensor.reshape([1, 3, 318, 318])
input_tensor.copy_from_cpu(fake_input)
# 运行predictor
predictor.zero_copy_run()
# 获取输出
output_names = predictor.get_output_names()
output_tensor = predictor.get_output_tensor(output_names[0])
```
## 支持方法列表
* Tensor
* `copy_from_cpu(input: numpy.ndarray) -> None`
* `copy_to_cpu() -> numpy.ndarray`
* `reshape(input: numpy.ndarray|List[int]) -> None`
* `shape() -> List[int]`
* `set_lod(input: numpy.ndarray|List[List[int]]) -> None`
* `lod() -> List[List[int]]`
* `type() -> DataType`
* Config
* `set_model(model_dir: str) -> None`
* `set_model(prog_file: str, params_file: str) -> None`
* `model_dir() -> str`
* `prog_file() -> str`
* `params_file() -> str`
* `enable_use_gpu(memory_pool_init_size_mb: int, device_id: int) -> None`
* `gpu_device_id() -> int`
* `switch_ir_optim(x: bool = True) -> None`
* `enable_tensorrt_engine(workspace_size: int = 1 << 20,
max_batch_size: int,
min_subgraph_size: int,
precision_mode: PrecisionType,
use_static: bool,
use_calib_mode: bool) -> None`
* `enable_mkldnn() -> None`
* `disable_glog_info() -> None`
* `delete_pass(pass_name: str) -> None`
* Predictor
* `zero_copy_run() -> None`
* `get_input_names() -> List[str]`
* `get_input_tensor(input_name: str) -> ZeroCopyTensor`
* `get_output_names() -> List[str]`
* `get_output_tensor(output_name: str) -> ZeroCopyTensor`
* PaddleTensor
* `as_ndarray() -> numpy.ndarray`
* ZeroCopyTensor
* `copy_from_cpu(input: numpy.ndarray) -> None`
* `copy_to_cpu() -> numpy.ndarray`
* `reshape(input: numpy.ndarray|List[int]) -> None`
* `shape() -> List[int]`
* `set_lod(input: numpy.ndarray|List[List[int]]) -> None`
* `lod() -> List[List[int]]`
* `type() -> PaddleDType`
* AnalysisConfig
* `set_model(model_dir: str) -> None`
* `set_model(prog_file: str, params_file: str) -> None`
* `model_dir() -> str`
* `prog_file() -> str`
* `params_file() -> str`
* `enable_use_gpu(memory_pool_init_size_mb: int, device_id: int) -> None`
* `gpu_device_id() -> int`
* `switch_ir_optim(x: bool = True) -> None`
* `enable_tensorrt_engine(workspace_size: int = 1 << 20,
max_batch_size: int,
min_subgraph_size: int,
precision_mode: AnalysisConfig.precision,
use_static: bool,
use_calib_mode: bool) -> None`
* `enable_mkldnn() -> None`
* `disable_glog_info() -> None`
* `delete_pass(pass_name: str) -> None`
* PaddlePredictor
* `run(input: List[PaddleTensor]) -> List[PaddleTensor]`
* AnalysisPredictor
* `zero_copy_run() -> None`
* `get_input_names() -> List[str]`
* `get_input_tensor(input_name: str) -> ZeroCopyTensor`
* `get_output_names() -> List[str]`
* `get_output_tensor(output_name: str) -> ZeroCopyTensor`
可参考对应的[C++预测接口](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/pybind/inference_api.cc)，其中定义了每个接口的参数和返回值
## 完整使用示例
下面是使用Fluid Python API进行预测的一个完整示例，使用resnet50模型
下面是使用Paddle Inference Python API进行预测的一个完整示例，使用resnet50模型
下载[resnet50模型](http://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/resnet50_model.tar.gz)并解压，运行如下命令将会调用预测引擎
......@@ -403,13 +154,11 @@ python resnet50_infer.py --model_file ./model/model --params_file ./model/params
`resnet50_infer.py` 的内容是
### Config+Predictor+Tensor的完整使用示例(2.0支持)
``` python
import argparse
import numpy as np
from paddle.fluid.inference import Config
from paddle.fluid.inference import create_predictor
from paddle.inference import Config
from paddle.inference import create_predictor
def main():
......@@ -460,116 +209,76 @@ if __name__ == "__main__":
main()
```
### PaddleTensor的完整使用示例
``` python
import argparse
import numpy as np
from paddle.fluid.core import PaddleTensor
from paddle.fluid.core import AnalysisConfig
from paddle.fluid.core import create_paddle_predictor
def main():
args = parse_args()
# 设置AnalysisConfig
config = AnalysisConfig(args.model_file, args.params_file)
config.disable_gpu()
# 创建PaddlePredictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
# 设置输入，此处以随机输入为例，用户可自行输入真实数据
inputs = fake_input(args.batch_size)
# 运行预测引擎
outputs = predictor.run(inputs)
output_num = 512
# 获得输出并解析
output = outputs[0]
print(output.name)
output_data = output.as_ndarray() #return numpy.ndarray
assert list(output_data.shape) == [args.batch_size, output_num]
for i in range(args.batch_size):
print(np.argmax(output_data[i]))
def fake_input(batch_size):
shape = [batch_size, 3, 318, 318]
data = np.random.randn(*shape).astype("float32")
image = PaddleTensor(data)
return [image]
def parse_args():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model_file", type=str, help="model filename")
parser.add_argument("--params_file", type=str, help="parameter filename")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=1, help="batch size")
return parser.parse_args()
if __name__ == "__main__":
main()
```
### ZeroCopyTensor的完整使用示例
``` python
import argparse
import numpy as np
from paddle.fluid.core import AnalysisConfig
from paddle.fluid.core import create_paddle_predictor
def main():
args = parse_args()
# 设置AnalysisConfig
config = set_config(args)
# 创建PaddlePredictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
# 获取输入的名称
input_names = predictor.get_input_names()
input_tensor = predictor.get_input_tensor(input_names[0])
# 设置输入
fake_input = np.random.randn(1, 3, 318, 318).astype("float32")
input_tensor.reshape([1, 3, 318, 318])
input_tensor.copy_from_cpu(fake_input)
# 运行predictor
predictor.zero_copy_run()
# 获取输出
output_names = predictor.get_output_names()
output_tensor = predictor.get_output_tensor(output_names[0])
output_data = output_tensor.copy_to_cpu() # numpy.ndarray类型
def parse_args():
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument("--model_file", type=str, help="model filename")
parser.add_argument("--params_file", type=str, help="parameter filename")
parser.add_argument("--batch_size", type=int, default=1, help="batch size")
return parser.parse_args()
def set_config(args):
config = AnalysisConfig(args.model_file, args.params_file)
config.disable_gpu()
config.switch_use_feed_fetch_ops(False)
config.switch_specify_input_names(True)
return config
## 支持方法列表
* Tensor
* `copy_from_cpu(input: numpy.ndarray) -> None`
* `copy_to_cpu() -> numpy.ndarray`
* `reshape(input: numpy.ndarray|List[int]) -> None`
* `shape() -> List[int]`
* `set_lod(input: numpy.ndarray|List[List[int]]) -> None`
* `lod() -> List[List[int]]`
* `type() -> PaddleDType`
* Config
* `set_model(model_dir: str) -> None`
* `set_model(prog_file: str, params_file: str) -> None`
* `set_model_buffer(model: str, model_size: int, param: str, param_size: int) -> None`
* `model_dir() -> str`
* `prog_file() -> str`
* `params_file() -> str`
* `model_from_memory() -> bool`
* `set_cpu_math_library_num_threads(num: int) -> None`
* `enable_use_gpu(memory_pool_init_size_mb: int, device_id: int) -> None`
* `use_gpu() -> bool`
* `gpu_device_id() -> int`
* `switch_ir_optim(x: bool = True) -> None`
* `switch_ir_debug(x: int=True) -> None`
* `ir_optim() -> bool`
* `enable_tensorrt_engine(workspace_size: int = 1 << 20,
max_batch_size: int,
min_subgraph_size: int,
precision_mode: AnalysisConfig.precision,
use_static: bool,
use_calib_mode: bool) -> None`
* `set_trt_dynamic_shape_info(min_input_shape: Dict[str, List[int]]={}, max_input_shape: Dict[str, List[int]]={}, optim_input_shape: Dict[str, List[int]]={}, disable_trt_plugin_fp16: bool=False) -> None`
* `tensorrt_engine_enabled() -> bool`
* `enable_mkldnn() -> None`
* `enable_mkldnn_bfloat16() -> None`
* `mkldnn_enabled() -> bool`
* `set_mkldnn_cache_capacity(capacity: int=0) -> None`
* `set_mkldnn_op(ops: Set[str]) -> None`
* `set_optim_cache_dir(dir: str) -> None`
* `disable_glog_info() -> None`
* `pass_builder() -> paddle::PassStrategy`
* `delete_pass(pass_name: str) -> None`
* `cpu_math_library_num_threads() -> int`
* `disable_gpu() -> None`
* `enable_lite_engine(precision: PrecisionType, zero_copy: bool, passes_filter: List[str]=[], ops_filter: List[str]=[]) -> None`
* `lite_engine_enabled() -> bool`
* `enable_memory_optim() -> None`
* `enable_profile() -> None`
* `enable_quantizer() -> None`
* `quantizer_config() -> paddle::MkldnnQuantizerConfig`
* `fraction_of_gpu_memory_for_pool() -> float`
* `memory_pool_init_size_mb() -> int`
* `glog_info_disabled() -> bool`
* `gpu_device_id() -> int`
* `specify_input_name() -> bool`
* `switch_specify_input_names(x: bool=True) -> None`
* `specify_input_name(q) -> bool`
* `switch_use_feed_fetch_ops(x: int=True) -> None`
* `use_feed_fetch_ops_enabled() -> bool`
* `to_native_config() -> paddle.fluid.core_avx.NativeConfig`
* `create_predictor(config: Config) -> Predictor`
* Predictor
* `run() -> None`
* `get_input_names() -> List[str]`
* `get_input_handle(input_name: str) -> Tensor`
* `get_output_names() -> List[str]`
* `get_output_handle(output_name: str) -> Tensor`
* `clear_intermediate_tensor() -> None`
* `clone() -> Predictor`
* PredictorPool
* `retrive(idx: int) -> Predictor`
if __name__ == "__main__":
main()
```
可参考对应的[C++预测接口](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/pybind/inference_api.cc)，其中定义了每个接口的参数和返回值
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