rm useless md

PTDN/readme.md.bk

-
-# 从训练到推理部署工具链测试方法介绍
-
-test.sh和params.txt文件配合使用，完成OCR轻量检测和识别模型从训练到预测的流程测试。
-
-# 安装依赖
-- 安装PaddlePaddle >= 2.0
-- 安装PaddleOCR依赖
-    ```
-    pip3 install  -r ../requirements.txt
-    ```
-- 安装autolog
-    ```
-    git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
-    cd AutoLog
-    pip3 install -r requirements.txt
-    python3 setup.py bdist_wheel
-    pip3 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
-    cd ../
-    ```
-
-# 目录介绍
-
-```bash
-tests/
-├── ocr_det_params.txt            # 测试OCR检测模型的参数配置文件
-├── ocr_rec_params.txt            # 测试OCR识别模型的参数配置文件
-├── ocr_ppocr_mobile_params.txt   # 测试OCR检测+识别模型串联的参数配置文件
-└── prepare.sh                    # 完成test.sh运行所需要的数据和模型下载
-└── test.sh                       # 测试主程序
-```
-
-# 使用方法
-
-test.sh包含四种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是：
-
-- 模式1：lite_train_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'lite_train_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'lite_train_infer'
-```  
-
-- 模式2：whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
-```  
-
-- 模式3：infer 不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度;
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer'
-# 用法1:
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer'
-# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer' '1'
-```  
-
-- 模式4：whole_train_infer , CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
-```  
-
-- 模式5：cpp_infer , CE： 验证inference model的c++预测是否走通；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'cpp_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'cpp_infer'
-```  
-
-# 日志输出
-最终在```tests/output```目录下生成.log后缀的日志文件
-