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60711baf
编写于
10月 22, 2020
作者:
W
WenmuZhou
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电子邮件补丁
差异文件
添加静态图的create_predictor
上级
08b3f98c
变更
1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
56 addition
and
0 deletion
+56
-0
tools/infer/utility.py
tools/infer/utility.py
+56
-0
未找到文件。
tools/infer/utility.py
浏览文件 @
60711baf
...
...
@@ -14,11 +14,14 @@
import
argparse
import
os
import
sys
import
cv2
import
numpy
as
np
import
json
from
PIL
import
Image
,
ImageDraw
,
ImageFont
import
math
from
paddle.fluid.core
import
AnalysisConfig
from
paddle.fluid.core
import
create_paddle_predictor
def
parse_args
():
...
...
@@ -71,6 +74,59 @@ def parse_args():
return
parser
.
parse_args
()
def
create_predictor
(
args
,
mode
,
logger
):
if
mode
==
"det"
:
model_dir
=
args
.
det_model_dir
elif
mode
==
'cls'
:
model_dir
=
args
.
cls_model_dir
else
:
model_dir
=
args
.
rec_model_dir
if
model_dir
is
None
:
logger
.
info
(
"not find {} model file path {}"
.
format
(
mode
,
model_dir
))
sys
.
exit
(
0
)
model_file_path
=
model_dir
+
"/__model__"
params_file_path
=
model_dir
+
"/__variables__"
if
not
os
.
path
.
exists
(
model_file_path
):
logger
.
info
(
"not find model file path {}"
.
format
(
model_file_path
))
sys
.
exit
(
0
)
if
not
os
.
path
.
exists
(
params_file_path
):
logger
.
info
(
"not find params file path {}"
.
format
(
params_file_path
))
sys
.
exit
(
0
)
config
=
AnalysisConfig
(
model_file_path
,
params_file_path
)
if
args
.
use_gpu
:
config
.
enable_use_gpu
(
args
.
gpu_mem
,
0
)
else
:
config
.
disable_gpu
()
config
.
set_cpu_math_library_num_threads
(
6
)
if
args
.
enable_mkldnn
:
# cache 10 different shapes for mkldnn to avoid memory leak
config
.
set_mkldnn_cache_capacity
(
10
)
config
.
enable_mkldnn
()
# config.enable_memory_optim()
config
.
disable_glog_info
()
if
args
.
use_zero_copy_run
:
config
.
delete_pass
(
"conv_transpose_eltwiseadd_bn_fuse_pass"
)
config
.
switch_use_feed_fetch_ops
(
False
)
else
:
config
.
switch_use_feed_fetch_ops
(
True
)
predictor
=
create_paddle_predictor
(
config
)
input_names
=
predictor
.
get_input_names
()
for
name
in
input_names
:
input_tensor
=
predictor
.
get_input_tensor
(
name
)
output_names
=
predictor
.
get_output_names
()
output_tensors
=
[]
for
output_name
in
output_names
:
output_tensor
=
predictor
.
get_output_tensor
(
output_name
)
output_tensors
.
append
(
output_tensor
)
return
predictor
,
input_tensor
,
output_tensors
def
draw_text_det_res
(
dt_boxes
,
img_path
):
src_im
=
cv2
.
imread
(
img_path
)
for
box
in
dt_boxes
:
...
...
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