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f9973215
编写于
10月 18, 2021
作者:
M
MissPenguin
提交者:
GitHub
10月 18, 2021
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Merge branch 'dygraph' into dygraph
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18a7cab7
1b3a6299
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1 changed file
with
7 addition
and
5 deletion
+7
-5
tests/docs/test_python.md
tests/docs/test_python.md
+7
-5
未找到文件。
tests/docs/test_python.md
浏览文件 @
f9973215
...
...
@@ -10,10 +10,10 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`,可以测试基于Python的
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练
<br>
混合精度 | 正常训练
<br>
混合精度 | 正常训练
<br>
混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化
<br>
离线量化(无需训练) |
| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化
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离线量化(无需训练) |
| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
<br>
混合精度 | 正常训练:
FPGM裁剪、
PACT量化
<br>
离线量化(无需训练) |
| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
<br>
混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练:
FPGM裁剪、
PACT量化
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离线量化(无需训练) |
|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 |
正常训练:FPGM裁剪、PACT量化
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离线量化(无需训练)
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|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 |
正常训练:FPGM裁剪、PACT量化
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离线量化(无需训练)
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| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练:PACT量化
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|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 | 正常训练
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混合精度 |
-
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-
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,
...
...
@@ -25,6 +25,7 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`,可以测试基于Python的
| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
## 2. 测试流程
### 2.1 安装依赖
-
安装PaddlePaddle >= 2.0
...
...
@@ -44,7 +45,8 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`,可以测试基于Python的
### 2.2 功能测试
先运行
`prepare.sh`
准备数据和模型,然后运行
`test_python.sh`
进行测试,最终在
```tests/output```
目录下生成
`infer_*.log`
格式的日志文件。
先运行
`prepare.sh`
准备数据和模型,然后运行
`test_python.sh`
进行测试,最终在
```tests/output```
目录下生成
`python_infer_*.log`
格式的日志文件。
test_python.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:
...
...
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