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PaddlePaddle
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f8a25e03
编写于
12月 29, 2021
作者:
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差异文件
fix doc and ocr
上级
5c94ff60
变更
3
显示空白变更内容
内联
并排
Showing
3 changed file
with
13 addition
and
4 deletion
+13
-4
examples/C++/PaddleOCR/ocr/ocr_cpp_client.py
examples/C++/PaddleOCR/ocr/ocr_cpp_client.py
+11
-2
examples/C++/xpu/bert/README.md
examples/C++/xpu/bert/README.md
+1
-1
python/paddle_serving_app/reader/batching.py
python/paddle_serving_app/reader/batching.py
+1
-1
未找到文件。
examples/C++/PaddleOCR/ocr/ocr_cpp_client.py
浏览文件 @
f8a25e03
...
...
@@ -21,6 +21,7 @@ import os
import
cv2
from
paddle_serving_app.reader
import
Sequential
,
URL2Image
,
ResizeByFactor
from
paddle_serving_app.reader
import
Div
,
Normalize
,
Transpose
from
paddle_serving_app.reader
import
OCRReader
client
=
Client
()
# TODO:load_client need to load more than one client model.
...
...
@@ -44,5 +45,13 @@ for img_file in os.listdir(test_img_dir):
feed
=
{
"image"
:
image
},
fetch
=
[
"ctc_greedy_decoder_0.tmp_0"
,
"softmax_0.tmp_0"
],
batch
=
True
)
#print("{} {}".format(fetch_map["price"][0], data[0][1][0]))
print
(
fetch_map
)
result
=
{}
result
[
"score"
]
=
fetch_map
[
"softmax_0.tmp_0"
]
del
fetch_map
[
"softmax_0.tmp_0"
]
rec_res
=
OCRReader
().
postprocess
(
fetch_map
,
with_score
=
False
)
res_lst
=
[]
for
res
in
rec_res
:
res_lst
.
append
(
res
[
0
])
result
[
"res"
]
=
res_lst
print
(
result
)
examples/C++/xpu/bert/README.md
浏览文件 @
f8a25e03
...
...
@@ -7,7 +7,7 @@ tar zxvf bert_base_chinese.tar.gz
```
### convert model
```
python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname bert_base_chinese --model_filename
bert_base_chinese/model.pdmodel --params_filename bert_base_chinese/
model.pdiparams
python3 -m paddle_serving_client.convert --dirname bert_base_chinese --model_filename
model.pdmodel --params_filename
model.pdiparams
```
### or, you can get the serving saved model directly
```
...
...
python/paddle_serving_app/reader/batching.py
浏览文件 @
f8a25e03
...
...
@@ -108,7 +108,7 @@ def pad_batch_data(insts,
input_mask_data
=
np
.
array
(
[[
1
]
*
len
(
inst
)
+
[
0
]
*
(
max_len
-
len
(
inst
))
for
inst
in
insts
])
input_mask_data
=
np
.
expand_dims
(
input_mask_data
,
axis
=-
1
)
return_list
+=
[
input_mask_data
.
astype
(
"float32"
)
]
return_list
+=
[
input_mask_data
]
if
return_max_len
:
return_list
+=
[
max_len
]
...
...
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