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4b91eb76
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4月 12, 2021
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Jethong
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doc/doc_ch/inference.md
doc/doc_ch/inference.md
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未找到文件。
doc/doc_ch/inference.md
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4b91eb76
...
@@ -13,7 +13,6 @@ inference 模型(`paddle.jit.save`保存的模型)
...
@@ -13,7 +13,6 @@ inference 模型(`paddle.jit.save`保存的模型)
-
[
检测模型转inference模型
](
#检测模型转inference模型
)
-
[
检测模型转inference模型
](
#检测模型转inference模型
)
-
[
识别模型转inference模型
](
#识别模型转inference模型
)
-
[
识别模型转inference模型
](
#识别模型转inference模型
)
-
[
方向分类模型转inference模型
](
#方向分类模型转inference模型
)
-
[
方向分类模型转inference模型
](
#方向分类模型转inference模型
)
-
[
端到端模型转inference模型
](
#端到端模型转inference模型
)
-
[
二、文本检测模型推理
](
#文本检测模型推理
)
-
[
二、文本检测模型推理
](
#文本检测模型推理
)
-
[
1. 超轻量中文检测模型推理
](
#超轻量中文检测模型推理
)
-
[
1. 超轻量中文检测模型推理
](
#超轻量中文检测模型推理
)
...
@@ -119,32 +118,6 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_mo
...
@@ -119,32 +118,6 @@ python3 tools/export_model.py -c configs/cls/cls_mv3.yml -o Global.pretrained_mo
├── inference.pdiparams.info # 分类inference模型的参数信息,可忽略
├── inference.pdiparams.info # 分类inference模型的参数信息,可忽略
└── inference.pdmodel # 分类inference模型的program文件
└── inference.pdmodel # 分类inference模型的program文件
```
```
<a
name=
"端到端模型转inference模型"
></a>
### 端到端模型转inference模型
下载端到端模型:
```
wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar && tar xf ./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train.tar -C ./ch_lite/
```
端到端模型转inference模型与检测的方式相同,如下:
```
# -c 后面设置训练算法的yml配置文件
# -o 配置可选参数
# Global.pretrained_model 参数设置待转换的训练模型地址,不用添加文件后缀 .pdmodel,.pdopt或.pdparams。
# Global.load_static_weights 参数需要设置为 False。
# Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。
python3 tools/export_model.py -c configs/e2e/e2e_r50_vd_pg.yml -o Global.pretrained_model=./ch_lite/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_train/best_accuracy Global.load_static_weights=False Global.save_inference_dir=./inference/e2e/
```
转换成功后,在目录下有三个文件:
```
/inference/e2e/
├── inference.pdiparams # 分类inference模型的参数文件
├── inference.pdiparams.info # 分类inference模型的参数信息,可忽略
└── inference.pdmodel # 分类inference模型的program文件
```
<a
name=
"文本检测模型推理"
></a>
<a
name=
"文本检测模型推理"
></a>
## 二、文本检测模型推理
## 二、文本检测模型推理
...
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