code format for cls cpp infer

deploy/cpp/include/cls.h

@@ -35,8 +35,8 @@ using namespace paddle_infer;
 
 namespace PaddleClas {
 
-class Classifier {
-public:
+    class Classifier {
+    public:
         explicit Classifier(const ClsConfig &config) {
             this->use_gpu_ = config.use_gpu;
             this->gpu_id_ = config.gpu_id;
@@ -60,8 +60,8 @@ public:
         // Run predictor
         double Run(cv::Mat &img, std::vector<double> *times);
 
-private:
-  std::shared_ptr<Predictor> predictor_;
+    private:
+        std::shared_ptr <Predictor> predictor_;
 
         bool use_gpu_ = false;
         int gpu_id_ = 0;
@@ -84,6 +84,6 @@ private:
         Normalize normalize_op_;
         Permute permute_op_;
         CenterCropImg crop_op_;
-};
+    };
 
 } // namespace PaddleClas

deploy/cpp/include/cls_config.h

@@ -31,8 +31,8 @@
 
 namespace PaddleClas {
 
-class ClsConfig {
-public:
+    class ClsConfig {
+    public:
         explicit ClsConfig(const std::string &path) {
             ReadYamlConfig(path);
             this->infer_imgs =
@@ -72,10 +72,10 @@ public:
                     .as<float>();
             this->mean = this->config_file["PreProcess"]["transform_ops"][2]
                          ["NormalizeImage"]["mean"]
-                                      .as<std::vector<float>>();
+                                 .as < std::vector < float >> ();
             this->std = this->config_file["PreProcess"]["transform_ops"][2]
                         ["NormalizeImage"]["std"]
-                                     .as<std::vector<float>>();
+                                .as < std::vector < float >> ();
             if (this->config_file["Global"]["benchmark"].IsDefined())
                 this->benchmark = this->config_file["Global"]["benchmark"].as<bool>();
             else
@@ -105,7 +105,9 @@ public:
         float scale = 0.00392157;
         std::vector<float> mean = {0.485, 0.456, 0.406};
         std::vector<float> std = {0.229, 0.224, 0.225};
+
         void PrintConfigInfo();
+
         void ReadYamlConfig(const std::string &path);
-};
+    };
 } // namespace PaddleClas

deploy/cpp/include/preprocess_op.h

@@ -31,26 +31,26 @@ using namespace std;
 
 namespace PaddleClas {
 
-class Normalize {
-public:
+    class Normalize {
+    public:
         virtual void Run(cv::Mat *im, const std::vector<float> &mean,
                          const std::vector<float> &std, float &scale);
-};
+    };
 
 // RGB -> CHW
-class Permute {
-public:
+    class Permute {
+    public:
         virtual void Run(const cv::Mat *im, float *data);
-};
+    };
 
-class CenterCropImg {
-public:
+    class CenterCropImg {
+    public:
         virtual void Run(cv::Mat &im, const int crop_size = 224);
-};
+    };
 
-class ResizeImg {
-public:
+    class ResizeImg {
+    public:
         virtual void Run(const cv::Mat &img, cv::Mat &resize_img, int max_size_len);
-};
+    };
 
 } // namespace PaddleClas

deploy/cpp/include/utility.h

@@ -32,15 +32,15 @@
 
 namespace PaddleClas {
 
-class Utility {
-public:
-  static std::vector<std::string> ReadDict(const std::string &path);
+    class Utility {
+    public:
+        static std::vector <std::string> ReadDict(const std::string &path);
 
         //   template <class ForwardIterator>
         //   inline static size_t argmax(ForwardIterator first, ForwardIterator last)
         //   {
         //     return std::distance(first, std::max_element(first, last));
         //   }
-};
+    };
 
 } // namespace PaddleClas
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deploy/cpp/readme.md

@@ -143,10 +143,10 @@ tar -xvf paddle_inference.tgz
 
 ```
 inference/
-|--cls_infer.pdmodel
-|--cls_infer.pdiparams
+|--inference.pdmodel
+|--inference.pdiparams
 ```
-**注意**：上述文件中，`cls_infer.pdmodel`文件存储了模型结构信息，`cls_infer.pdiparams`文件存储了模型参数信息。注意两个文件的路径需要与配置文件`tools/config.txt`中的`cls_model_path`和`cls_params_path`参数对应一致。
+**注意**：上述文件中，`inference.pdmodel`文件存储了模型结构信息，`inference.pdiparams`文件存储了模型参数信息。模型目录可以随意设置，但是模型名字不能修改。
 
 ### 2.2 编译PaddleClas C++预测demo
 
@@ -183,6 +183,7 @@ cmake .. \
     -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB_DIR} \
 
 make -j
+cd ..
 ```
 
 上述命令中，
@@ -200,31 +201,26 @@ make -j
 在执行上述命令，编译完成之后，会在当前路径下生成`build`文件夹，其中生成一个名为`clas_system`的可执行文件。
 
 
-### 运行demo
-* 首先修改`tools/config.txt`中对应字段：
-  * use_gpu：是否使用GPU；
-  * gpu_id：使用的GPU卡号；
-  * gpu_mem：显存；
-  * cpu_math_library_num_threads：底层科学计算库所用线程的数量；
-  * use_mkldnn：是否使用MKLDNN加速；
-  * use_tensorrt: 是否使用tensorRT进行加速；
-  * use_fp16：是否使用半精度浮点数进行计算，该选项仅在use_tensorrt为true时有效；
-  * cls_model_path：预测模型结构文件路径；
-  * cls_params_path：预测模型参数文件路径；
-  * resize_short_size：预处理时图像缩放大小；
-  * crop_size：预处理时图像裁剪后的大小。
+### 2.3 运行demo
+#### 2.3.1 设置配置文件
 
-* 然后修改`tools/run.sh`：
-  * `./build/clas_system ./tools/config.txt ./docs/imgs/ILSVRC2012_val_00000666.JPEG`
-  * 上述命令中分别为：编译得到的可执行文件`clas_system`；运行时的配置文件`config.txt`；待预测的图像。
+```shell
+cp ../configs/inference_cls.yaml tools/
+```
+
+根据[python预测推理](../../docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md)的`图像分类推理`部分修改好`tools`目录下`inference_cls.yaml`文件。`yaml`文件的参数说明详见[python预测推理](../../docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md)。
+
+请根据实际存放文件，修改好`Global.infer_imgs`、`Global.inference_model_dir`等参数。
 
-* 最后执行以下命令，完成对一幅图像的分类。
+#### 2.3.2 执行
 
 ```shell
-sh tools/run.sh
+./build/clas_system -c inference_cls.yaml
+# or
+./build/clas_system -config inference_cls.yaml
 ```
 
-* 最终屏幕上会输出结果，如下图所示。
+最终屏幕上会输出结果，如下图所示。
 
 <div align="center">
     <img src="./docs/imgs/cpp_infer_result.png" width="600">

deploy/cpp/src/cls.cpp

@@ -16,7 +16,7 @@
 
 namespace PaddleClas {
 
-void Classifier::LoadModel(const std::string &model_path,
+    void Classifier::LoadModel(const std::string &model_path,
                                const std::string &params_path) {
         paddle_infer::Config config;
         config.SetModel(model_path, params_path);
@@ -50,9 +50,9 @@ void Classifier::LoadModel(const std::string &model_path,
         config.DisableGlogInfo();
 
         this->predictor_ = CreatePredictor(config);
-}
+    }
 
-double Classifier::Run(cv::Mat &img, std::vector<double> *times) {
+    double Classifier::Run(cv::Mat &img, std::vector<double> *times) {
         cv::Mat srcimg;
         cv::Mat resize_img;
         img.copyTo(srcimg);
@@ -107,6 +107,6 @@ double Classifier::Run(cv::Mat &img, std::vector<double> *times) {
                   << "\tscore: " << double(out_data[maxPosition]) << std::endl;
 
         return inference_cost_time;
-}
+    }
 
 } // namespace PaddleClas

deploy/cpp/src/cls_config.cpp

@@ -16,13 +16,13 @@
 
 namespace PaddleClas {
 
-void ClsConfig::PrintConfigInfo() {
+    void ClsConfig::PrintConfigInfo() {
         std::cout << "=======Paddle Class inference config======" << std::endl;
         std::cout << this->config_file << std::endl;
         std::cout << "=======End of Paddle Class inference config======" << std::endl;
-}
+    }
 
-void ClsConfig::ReadYamlConfig(const std::string &path) {
+    void ClsConfig::ReadYamlConfig(const std::string &path) {
 
         try {
             this->config_file = YAML::LoadFile(path);
@@ -31,5 +31,5 @@ void ClsConfig::ReadYamlConfig(const std::string &path) {
                       << std::endl;
             exit(1);
         }
-}
+    }
 }; // namespace PaddleClas

deploy/cpp/src/main.cpp

@@ -35,8 +35,10 @@ using namespace std;
 using namespace cv;
 using namespace PaddleClas;
 
-DEFINE_string(config, "", "Path of yaml file");
-DEFINE_string(c, "", "Path of yaml file");
+DEFINE_string(config,
+"", "Path of yaml file");
+DEFINE_string(c,
+"", "Path of yaml file");
 
 int main(int argc, char **argv) {
     google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
@@ -57,9 +59,9 @@ int main(int argc, char **argv) {
 
     std::string path(config.infer_imgs);
 
-  std::vector<std::string> img_files_list;
+    std::vector <std::string> img_files_list;
     if (cv::utils::fs::isDirectory(path)) {
-    std::vector<cv::String> filenames;
+        std::vector <cv::String> filenames;
         cv::glob(path, filenames);
         for (auto f : filenames) {
             img_files_list.push_back(f);

deploy/cpp/src/preprocess_op.cpp

@@ -32,16 +32,16 @@
 
 namespace PaddleClas {
 
-void Permute::Run(const cv::Mat *im, float *data) {
+    void Permute::Run(const cv::Mat *im, float *data) {
         int rh = im->rows;
         int rw = im->cols;
         int rc = im->channels();
         for (int i = 0; i < rc; ++i) {
             cv::extractChannel(*im, cv::Mat(rh, rw, CV_32FC1, data + i * rh * rw), i);
         }
-}
+    }
 
-void Normalize::Run(cv::Mat *im, const std::vector<float> &mean,
+    void Normalize::Run(cv::Mat *im, const std::vector<float> &mean,
                         const std::vector<float> &std, float &scale) {
         if (scale) {
             (*im).convertTo(*im, CV_32FC3, scale);
@@ -56,18 +56,18 @@ void Normalize::Run(cv::Mat *im, const std::vector<float> &mean,
                         (im->at<cv::Vec3f>(h, w)[2] - mean[2]) / std[2];
             }
         }
-}
+    }
 
-void CenterCropImg::Run(cv::Mat &img, const int crop_size) {
+    void CenterCropImg::Run(cv::Mat &img, const int crop_size) {
         int resize_w = img.cols;
         int resize_h = img.rows;
         int w_start = int((resize_w - crop_size) / 2);
         int h_start = int((resize_h - crop_size) / 2);
         cv::Rect rect(w_start, h_start, crop_size, crop_size);
         img = img(rect);
-}
+    }
 
-void ResizeImg::Run(const cv::Mat &img, cv::Mat &resize_img,
+    void ResizeImg::Run(const cv::Mat &img, cv::Mat &resize_img,
                         int resize_short_size) {
         int w = img.cols;
         int h = img.rows;
@@ -83,6 +83,6 @@ void ResizeImg::Run(const cv::Mat &img, cv::Mat &resize_img,
         int resize_w = round(float(w) * ratio);
 
         cv::resize(img, resize_img, cv::Size(resize_w, resize_h));
-}
+    }
 
 } // namespace PaddleClas

deploy/cpp/tools/build.sh

@@ -18,3 +18,4 @@ cmake .. \
     -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB_DIR} \
 
 make -j
+cd ..

deploy/cpp/tools/config.txt

-# model load config
-use_gpu  0
-gpu_id  0
-gpu_mem  4000
-cpu_threads  10
-use_mkldnn 1
-use_tensorrt 0
-use_fp16 0
-
-# cls config
-cls_model_path  /PaddleClas/inference/cls_infer.pdmodel
-cls_params_path /PaddleClas/inference/cls_infer.pdiparams
-resize_short_size 256
-crop_size 224
-
-# for log env info
-benchmark 0

deploy/cpp/tools/run.sh

-./build/clas_system ./tools/config.txt ./docs/imgs/ILSVRC2012_val_00000666.JPEG