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add paddle2onnx doc

上级 53fbd259
# Paddle2onnx预测功能测试
PaddleServing预测功能测试的主程序为`test_paddle2onnx.sh`,可以测试Paddle2ONNX的模型转化功能,并验证正确性。
## 1. 测试结论汇总
基于训练是否使用量化,进行本测试的模型可以分为`正常模型``量化模型`,这两类模型对应的Paddle2ONNX预测功能汇总如下:
| 模型类型 |device |
| ---- | ---- |
| 正常模型 | GPU |
| 正常模型 | CPU |
| 量化模型 | GPU |
| 量化模型 | CPU |
## 2. 测试流程
### 2.1 功能测试
先运行`prepare.sh`准备数据和模型,然后运行`test_paddle2onnx.sh`进行测试,最终在```test_tipc/output```目录下生成`paddle2onnx_infer_*.log`后缀的日志文件。
```shell
bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "paddle2onnx_infer"
# 用法:
bash test_tipc/test_paddle2onnx.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
```
#### 运行结果
各测试的运行情况会打印在 `test_tipc/output/results_paddle2onnx.log` 中:
运行成功时会输出:
```
Run successfully with command - paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --model_filename=inference.pdmodel --params_filename=inference.pdiparams --save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx --opset_version=10 --enable_onnx_checker=True!
Run successfully with command - python test_tipc/onnx_inference/predict_det.py --use_gpu=False --image_dir=./inference/ch_det_data_50/all-sum-510/ --det_model_dir=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx 2>&1 !
```
运行失败时会输出:
```
Run failed with command - paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ --model_filename=inference.pdmodel --params_filename=inference.pdiparams --save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx --opset_version=10 --enable_onnx_checker=True!
...
```
## 3. 更多教程
本文档为功能测试用,更详细的Paddle2onnx预测使用教程请参考:[Paddle2ONNX](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)
......@@ -4,7 +4,7 @@ PaddleServing预测功能测试的主程序为`test_serving.sh`,可以测试
## 1. 测试结论汇总
基于训练是否使用量化,进行本测试的模型可以分为`正常模型``量化模型`,这两类模型对应的C++预测功能汇总如下:
基于训练是否使用量化,进行本测试的模型可以分为`正常模型``量化模型`,这两类模型对应的Serving预测功能汇总如下:
| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: |
......
......@@ -38,7 +38,7 @@ image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
image_dir_value=$(func_parser_value "${lines[11]}")
LOG_PATH="../../test_tipc/output"
LOG_PATH="./test_tipc/output"
mkdir -p ./test_tipc/output
status_log="${LOG_PATH}/results_paddle2onnx.log"
......@@ -48,6 +48,7 @@ function func_paddle2onnx(){
_script=$1
# paddle2onnx
_save_log_path="${LOG_PATH}/paddle2onnx_infer_cpu.log"
set_dirname=$(func_set_params "${infer_model_dir_key}" "${infer_model_dir_value}")
set_model_filename=$(func_set_params "${model_filename_key}" "${model_filename_value}")
set_params_filename=$(func_set_params "${params_filename_key}" "${params_filename_value}")
......@@ -56,12 +57,15 @@ function func_paddle2onnx(){
set_enable_onnx_checker=$(func_set_params "${enable_onnx_checker_key}" "${enable_onnx_checker_value}")
trans_model_cmd="${padlle2onnx_cmd} ${set_dirname} ${set_model_filename} ${set_params_filename} ${set_save_model} ${set_opset_version} ${set_enable_onnx_checker}"
eval $trans_model_cmd
last_status=${PIPESTATUS[0]}
status_check $last_status "${trans_model_cmd}" "${status_log}"
# python inference
set_gpu=$(func_set_params "${use_gpu_key}" "${use_gpu_value}")
set_model_dir=$(func_set_params "${det_model_key}" "${save_file_value}")
set_img_dir=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${image_dir_value}")
infer_model_cmd="${python} ${inference_py} ${set_gpu} ${set_img_dir} ${set_model_dir}"
infer_model_cmd="${python} ${inference_py} ${set_gpu} ${set_img_dir} ${set_model_dir} > ${_save_log_path} 2>&1 "
eval $infer_model_cmd
status_check $last_status "${infer_model_cmd}" "${status_log}"
}
......
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