From 50c2074e09d8cee7766aab54ff38abf39cb089cc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: sjtubinlong Date: Thu, 28 Nov 2019 17:38:45 +0800 Subject: [PATCH] update inference docs --- deploy/python/README.md | 4 +- .../docs/compile_paddle_with_tensorrt.md | 67 +++++++++++++++++++ 2 files changed, 70 insertions(+), 1 deletion(-) create mode 100644 deploy/python/docs/compile_paddle_with_tensorrt.md diff --git a/deploy/python/README.md b/deploy/python/README.md index 6b375424..cd4fdb83 100644 --- a/deploy/python/README.md +++ b/deploy/python/README.md @@ -20,7 +20,7 @@ 如何选择合适版本的`PaddlePaddle`版本进行安装,可参考: [PaddlePaddle安装教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/doc/) -**注意**: 如硬件支持且需要使用`TensorRT`支持`FP16`半精度优化等, 则**本步骤**需要自行安装`TensorRT`并编译`PaddlePaddle`, 点击查看[编译安装参考文档](docs/tensorrt.md) +**注意**: 如硬件支持且需要使用`TensorRT`支持`FP16`半精度优化等, 则**本步骤**需要自行安装`TensorRT`并编译`PaddlePaddle`, 点击查看[编译安装参考文档](docs/compile_paddle_with_tensorrt.md) ### 4.2:安装Python依赖包 在**当前**目录下, 使用`pip`安装`Python`依赖包 @@ -91,6 +91,8 @@ python infer.py --conf=/path/to/deploy.yaml --input_dir/path/to/images_directory * 优化模型:使用`PaddleSeg 0.3.0`版导出的为优化模型, 此前版本导出的模型即为未优化版本。优化模型把图像的预处理以及后处理部分融入到模型网络中使用`GPU` 完成,相比原来`CPU` 中的处理提升了计算性能。 +**注意**: 如果硬件支持且安装的是从源码编译集成`TensorRT`的`PaddlePaddle`, 则可以使用参数`--trt_mode=fp16` 表示开启`FP16` 精度优化, 使用`trt_mode=fp32` 表示使用`FP32` 精度。 + 运行后程序会扫描`input_dir` 目录下所有指定格式图片,并生成`预测mask`和`可视化的结果`。 对于图片`a.jpeg`, `预测mask` 存在`a_jpeg.png` 中,而可视化结果则在`a_jpeg_result.png` 中。 diff --git a/deploy/python/docs/compile_paddle_with_tensorrt.md b/deploy/python/docs/compile_paddle_with_tensorrt.md new file mode 100644 index 00000000..e2afad05 --- /dev/null +++ b/deploy/python/docs/compile_paddle_with_tensorrt.md @@ -0,0 +1,67 @@ +# PaddlePaddle 集成TensorRT 编译安装文档 + +本文以`Ubuntu 16.04` 为例说明如何编译支持`TensorRT`的`PaddlePaddle`包。 + +## 1. 确认依赖的基础软件环境 +- Python 2.7+ / Python 3.5+ +- CUDA 9.0 +- CuDNN 7.5 +- cmake 3.10 +- gcc 4.8.3 + +## 2. 安装 TensorRT 5.1 + +请参考`Nvidia`的[官方安装教程](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/tensorrt-install-guide/index.html) + +## 3. 编译 PaddlePaddle + + 这里假设`Python`版本为`3.7`以及`cuda` `cudnn` `tensorRT`安装路径如下: +```bash +# 假设 cuda 安装路径 +/usr/local/cuda-9.0/ +# 假设 cudnn 安装路径 +/usr/local/cudnn-7.5/ +# 假设 tensorRT 安装路径 +/usr/local/TensorRT-5.1/ +``` + +那么执行如下命令进行编译(请根据实际情况修改): + +```bash +# 下载 Paddle 代码 +git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git +# 进入 Paddle 目录 +cd Paddle +# 创建编译目录 +mkdir build +cd build +# cmake 编译 +cmake .. \ + -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release \ + -DCUDNN_ROOT=/usr/local/cudnn-7.5/ \ + -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=`pwd`/output \ + -DWITH_PYTHON=ON \ + -DON_INFER=ON \ + -DWITH_GPU=ON \ + -DCUDA_ARCH_NAME=Auto \ + -DTENSORRT_INCLUDE_DIR=/usr/local/TensorRT-5.1.5.0/include \ + -DTENSORRT_LIBRARY=/usr/local/TensorRT-5.1.5.0/lib \ + -DPY_VERSION=3.7 \ + +make -j20 +make install + +``` + +编译完成后,在`build/python/dist`目录下会生成一个`whl`包,执行下面的命令安装即可: +```bash +pip install -U xxxx.whl +``` + +## 4. 验证安装 +进入 `python`, 执行以下代码: +```python +import paddle.fluid as fluid +fluid.install_check.run_check() +``` +如果出现`Your Paddle Fluid is installed succesfully!`,说明您已成功安装。 -- GitLab