Created by: qingwuzhu

   1）PaddlePaddle版本：cpu_avx_mkl1.5    2）CPU：CPU版本 下面函数中体中tensor是否需要释放。？？？？ 下在函数，在外面使用一个 for循环，当跑到1000次左右，就因为机器没有内存异常退出，运行过程中可以明显看出内存在减少。 for(int i=0;i < 10000; i ++)  ocrFrCellOrientation("\dateset", batchData, 1, 32,400)

函数体如下：    int ocrFrCellOrientation(const std::string &model_path, const float *batchData, int batchsize, int img_width, int img_height) {

    // 1. 创建NativeConfig
    paddle::NativeConfig config;
    config.use_gpu = false;
    config.SetCpuMathLibraryNumThreads(1);
    // 设置模型的参数路径
    config.prog_file  = model_path + "/a.net";
    config.param_file = model_path + "/a.p";
    // 当模型输入是多个的时候，这个配置是必要的。
    config.specify_input_name = true;

    auto predictor = CreatePaddlePredictor(config);

    // 3. 创建输入 tensor
    paddle::PaddleTensor tensor;
    tensor.name = "image";
    tensor.shape = std::vector<int>({batchsize, 1, img_height, img_width});
    tensor.data = paddle::PaddleBuf((void *)(batchData),
                            sizeof(float) * (batchsize * 1 * img_height * img_width));
    tensor.dtype = paddle::PaddleDType::FLOAT32;
    std::vector <paddle::PaddleTensor> paddle_tensor_feeds(1, tensor);


		// 4. 创建输出 tensor
    std::vector <paddle::PaddleTensor> outputs;
    // 5. 预测
    CHECK(predictor->Run(paddle_tensor_feeds, &outputs, batchsize));
    CHECK_EQ(outputs.size(), 2UL);
    int count0 = 0,count180=0;
    const size_t num_elements = outputs.front().data.length() / sizeof(float);
    printf("num_elements=%d\n", num_elements);
    auto *data_out = static_cast<float *>(outputs.front().data.data());
    float* result = (float*)outputs.front().data.data();
  
    float a1 = *(result+i);

    predictor.release();
}