From f34a38162f0182ac33553f09d8cb8230a1c45407 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: LDOUBLEV <liuvv0203@outlook.com>
Date: Tue, 9 Nov 2021 11:34:17 +0800
Subject: [PATCH] add jeston inference

---
 requirements.txt                              |   2 +-
 .../jeston_test_train_inference_python.md     | 118 ++++++++++++++++++
 tools/infer/utility.py                        |   4 +-
 3 files changed, 121 insertions(+), 3 deletions(-)
 create mode 100644 test_tipc/docs/jeston_test_train_inference_python.md

diff --git a/requirements.txt b/requirements.txt
index 6758a59b..0c87c5c9 100644
--- a/requirements.txt
+++ b/requirements.txt
@@ -1,5 +1,5 @@
 shapely
-scikit-image==0.18.3
+scikit-image
 imgaug==0.4.0
 pyclipper
 lmdb
diff --git a/test_tipc/docs/jeston_test_train_inference_python.md b/test_tipc/docs/jeston_test_train_inference_python.md
new file mode 100644
index 00000000..3c0524df
--- /dev/null
+++ b/test_tipc/docs/jeston_test_train_inference_python.md
@@ -0,0 +1,118 @@
+# Jeston端基础训练预测功能测试
+
+Jeston端基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，由于Jeston端CPU较差，Jeston只需要测试TIPC关于GPU和TensorRT预测推理的部分即可。
+
+## 1. 测试结论汇总
+
+- 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下：
+
+| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
+|  ----   |  ---- |   ----   |  :----:  |   :----:   |  :----:  |
+| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - |
+| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
+
+
+## 2. 测试流程
+
+环境准备只需要Python环境即可，安装PaddlePaddle等依赖参考下述文档。
+
+### 2.1 安装依赖
+- 安装PaddlePaddle >= 2.0
+- 安装PaddleOCR依赖
+    ```
+    pip install  -r ../requirements.txt
+    ```
+- 安装autolog（规范化日志输出工具）
+    ```
+    git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
+    cd AutoLog
+    pip install -r requirements.txt
+    python setup.py bdist_wheel
+    pip install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
+    cd ../
+    ```
+- 安装PaddleSlim (可选)
+   ```
+   # 如果要测试量化、裁剪等功能，需要安装PaddleSlim
+   pip install paddleslim
+   ```
+
+
+### 2.2 功能测试
+
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。
+
+`test_train_inference_python.sh`包含5种[运行模式](./test_train_inference_python.md)，在Jeston端，仅需要测试预测推理的模式即可：
+
+```
+- 模式3：whole_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 test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
+# 用法1:
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/jeston_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
+# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/jeston_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' '1'
+```
+
+运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如`lite_train_lite_infer`模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件：
+```
+test_tipc/output/
+|- results_python.log    # 运行指令状态的日志
+|- python_infer_gpu_usetensorrt_True_precision_fp32_batchsize_1.log  # GPU上开启TensorRT，batch_size=1条件下的预测运行日志
+......
+```
+
+其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出：
+```
+Run successfully with command - python tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --use_tensorrt=False --precision=fp32 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True   > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !  
+Run successfully with command - python tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --use_tensorrt=True --precision=fp32 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True   > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !  
+Run successfully with command - python tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --use_tensorrt=True --precision=fp16 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True   > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log 2>&1 !
+```
+如果运行失败，会输出：
+```
+Run failed with command - python tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --use_tensorrt=False --precision=fp32 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True   > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_False_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run failed with command - python tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --use_tensorrt=True --precision=fp32 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True   > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp32_batchsize_1.log 2>&1 !
+Run failed with command - python tools/infer/predict_det.py --use_gpu=True --use_tensorrt=True --precision=fp16 --det_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --rec_batch_num=1 --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --benchmark=True   > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log 2>&1 !
+```
+可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。
+
+### 2.3 精度测试
+
+使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括：
+- 提取日志中的预测坐标；
+- 从本地文件中提取保存好的坐标结果；
+- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。
+
+#### 使用方式
+运行命令：
+```shell
+python test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/python_*.txt  --log_file=./test_tipc/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
+```
+
+参数介绍：  
+- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下
+- log_file: 指向运行test_tipc/test_train_inference_python.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持python_infer_*.log格式传入
+- atol: 设置的绝对误差
+- rtol: 设置的相对误差
+
+#### 运行结果
+
+正常运行效果如下：
+```
+Assert allclose passed! The results of python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp32_batchsize_1.log and ./test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt are consistent!
+```
+
+出现不一致结果时的运行输出：
+```
+......
+Traceback (most recent call last):
+  File "test_tipc/compare_results.py", line 140, in <module>
+    format(filename, gt_filename))
+ValueError: The results of python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp32_batchsize_1.log and the results of ./test_tipc/results/python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt are inconsistent!
+```
+
+
+## 3. 更多教程
+本文档为功能测试用，更丰富的训练预测使用教程请参考：  
+[模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/training.md)  
+[基于Python预测引擎推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference.md)
diff --git a/tools/infer/utility.py b/tools/infer/utility.py
index a3cac647..76ee1cd1 100755
--- a/tools/infer/utility.py
+++ b/tools/infer/utility.py
@@ -179,8 +179,8 @@ def create_predictor(args, mode, logger):
         if args.use_gpu:
             gpu_id = get_infer_gpuid()
             if gpu_id is None:
-                raise ValueError(
-                    "Not found GPU in current device. Please check your device or set args.use_gpu as False"
+                logger.warning(
+                    "GPU is not found in current device by nvidia-smi. Please check your device or ignored it if run on jeston."
                 )
             config.enable_use_gpu(args.gpu_mem, 0)
             if args.use_tensorrt:
-- 
GitLab