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0bf202d5
编写于
10月 28, 2021
作者:
D
Double_V
提交者:
GitHub
10月 28, 2021
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Merge pull request #4444 from LDOUBLEV/test_v10
update PTDN install.md
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e84b4a32
03b17239
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Showing
3 changed file
with
83 addition
and
8 deletion
+83
-8
test_tipc/compare_results.py
test_tipc/compare_results.py
+2
-0
test_tipc/docs/install.md
test_tipc/docs/install.md
+80
-7
test_tipc/readme.md
test_tipc/readme.md
+1
-1
未找到文件。
test_tipc/compare_results.py
浏览文件 @
0bf202d5
...
@@ -32,6 +32,7 @@ def run_shell_command(cmd):
...
@@ -32,6 +32,7 @@ def run_shell_command(cmd):
else
:
else
:
return
None
return
None
def
parser_results_from_log_by_name
(
log_path
,
names_list
):
def
parser_results_from_log_by_name
(
log_path
,
names_list
):
if
not
os
.
path
.
exists
(
log_path
):
if
not
os
.
path
.
exists
(
log_path
):
raise
ValueError
(
"The log file {} does not exists!"
.
format
(
log_path
))
raise
ValueError
(
"The log file {} does not exists!"
.
format
(
log_path
))
...
@@ -52,6 +53,7 @@ def parser_results_from_log_by_name(log_path, names_list):
...
@@ -52,6 +53,7 @@ def parser_results_from_log_by_name(log_path, names_list):
parser_results
[
name
]
=
result
parser_results
[
name
]
=
result
return
parser_results
return
parser_results
def
load_gt_from_file
(
gt_file
):
def
load_gt_from_file
(
gt_file
):
if
not
os
.
path
.
exists
(
gt_file
):
if
not
os
.
path
.
exists
(
gt_file
):
raise
ValueError
(
"The log file {} does not exists!"
.
format
(
gt_file
))
raise
ValueError
(
"The log file {} does not exists!"
.
format
(
gt_file
))
...
...
test_tipc/docs/install.md
浏览文件 @
0bf202d5
## 1. 环境准备
## 环境配置
本教程适用于PTDN目录下基础功能测试的运行环境搭建。
本教程适用于PTDN目录下基础功能测试的运行环境搭建。
推荐环境:
推荐环境:
-
CUDA 10.1
-
CUDA 10.1/10.2
-
CUDNN 7.6
-
CUDNN 7.6/cudnn8.1
-
TensorRT 6.1.0.5 / 7.1
-
TensorRT 6.1.0.5 / 7.1 / 7.2
环境配置可以选择docker镜像安装,或者在本地环境Python搭建环境。推荐使用docker镜像安装,避免不必要的环境配置。
## 2. Docker 镜像安装
推荐docker镜像安装,按照如下命令创建镜像,当前目录映射到镜像中的
`/paddle`
目录下
推荐docker镜像安装,按照如下命令创建镜像,当前目录映射到镜像中的
`/paddle`
目录下
```
```
...
@@ -16,7 +18,79 @@ cd /paddle
...
@@ -16,7 +18,79 @@ cd /paddle
# 安装带TRT的paddle
# 安装带TRT的paddle
pip3.7 install https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/with-trt/2.1.3/linux-gpu-cuda10.1-cudnn7-mkl-gcc8.2-trt6-avx/paddlepaddle_gpu-2.1.3.post101-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3.7 install https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/with-trt/2.1.3/linux-gpu-cuda10.1-cudnn7-mkl-gcc8.2-trt6-avx/paddlepaddle_gpu-2.1.3.post101-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
```
## 3 Python 环境构建
非docker环境下,环境配置比较灵活,推荐环境组合配置:
-
CUDA10.1 + CUDNN7.6 + TensorRT 6
-
CUDA10.2 + CUDNN8.1 + TensorRT 7
-
CUDA11.1 + CUDNN8.1 + TensorRT 7
下面以 CUDA10.2 + CUDNN8.1 + TensorRT 7 配置为例,介绍环境配置的流程。
### 3.1 安装CUDNN
如果当前环境满足CUDNN版本的要求,可以跳过此步骤。
以CUDNN8.1 安装安装为例,安装步骤如下,首先下载CUDNN,从
[
Nvidia官网
](
https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive
)
下载CUDNN8.1版本,下载符合当前系统版本的三个deb文件,分别是:
-
cuDNN Runtime Library ,如:libcudnn8_8.1.0.77-1+cuda10.2_amd64.deb
-
cuDNN Developer Library ,如:libcudnn8-dev_8.1.0.77-1+cuda10.2_amd64.deb
-
cuDNN Code Samples,如:libcudnn8-samples_8.1.0.77-1+cuda10.2_amd64.deb
deb安装可以参考
[
官方文档
](
https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#installlinux-deb
)
,安装方式如下
```
# x.x.x表示下载的版本号
# $HOME为工作目录
sudo dpkg -i libcudnn8_x.x.x-1+cudax.x_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-dev_8.x.x.x-1+cudax.x_arm64.deb
sudo dpkg -i libcudnn8-samples_8.x.x.x-1+cudax.x_arm64.deb
# 验证是否正确安装
cp -r /usr/src/cudnn_samples_v8/ $HOME
cd $HOME/cudnn_samples_v8/mnistCUDNN
# 编译
make clean && make
./mnistCUDNN
```
如果运行mnistCUDNN完后提示运行成功,则表示安装成功。如果运行后出现freeimage相关的报错,需要按照提示安装freeimage库:
```
sudo apt-get install libfreeimage-dev
sudo apt-get install libfreeimage
```
### 3.2 安装TensorRT
首先,从
[
Nvidia官网TensorRT板块
](
https://developer.nvidia.com/tensorrt-getting-started
)
下载TensorRT,这里选择7.1.3.4版本的TensorRT,注意选择适合自己系统版本和CUDA版本的TensorRT,另外建议下载TAR package的安装包。
以Ubuntu16.04+CUDA10.2为例,下载并解压后可以参考
[
官方文档
](
https://docs.nvidia.com/deeplearning/tensorrt/archives/tensorrt-713/install-guide/index.html#installing-tar
)
的安装步骤,按照如下步骤安装:
```
# 以下安装命令中 '${version}' 为下载的TensorRT版本,如7.1.3.4
# 设置环境变量,<TensorRT-${version}/lib> 为解压后的TensorRT的lib目录
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:<TensorRT-${version}/lib>
# 安装TensorRT
cd TensorRT-${version}/python
pip3.7 install tensorrt-*-cp3x-none-linux_x86_64.whl
# 安装graphsurgeon
cd TensorRT-${version}/graphsurgeon
```
### 3.3 安装PaddlePaddle
下载支持TensorRT版本的Paddle安装包,注意安装包的TensorRT版本需要与本地TensorRT一致,下载
[
链接
](
https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#python
)
选择下载 linux-cuda10.2-trt7-gcc8.2 Python3.7版本的Paddle:
```
# 从下载链接中可以看到是paddle2.1.1-cuda10.2-cudnn8.1版本
wget https://paddle-wheel.bj.bcebos.com/with-trt/2.1.1-gpu-cuda10.2-cudnn8.1-mkl-gcc8.2/paddlepaddle_gpu-2.1.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
pip3.7 install -U paddlepaddle_gpu-2.1.1-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
```
## 4. 安装PaddleOCR依赖
```
# 安装AutoLog
# 安装AutoLog
git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
cd AutoLog
cd AutoLog
...
@@ -24,7 +98,6 @@ pip3.7 install -r requirements.txt
...
@@ -24,7 +98,6 @@ pip3.7 install -r requirements.txt
python3.7 setup.py bdist_wheel
python3.7 setup.py bdist_wheel
pip3.7 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
pip3.7 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
# 下载OCR代码
# 下载OCR代码
cd ../
cd ../
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
...
@@ -45,4 +118,4 @@ A. 问题一般是当前安装paddle版本带TRT,但是本地环境找不到Te
...
@@ -45,4 +118,4 @@ A. 问题一般是当前安装paddle版本带TRT,但是本地环境找不到Te
```
```
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.0/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/paddle/package/TensorRT-6.0.1.5/lib
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/python3.7.0/lib:/usr/local/nvidia/lib:/usr/local/nvidia/lib64:/paddle/package/TensorRT-6.0.1.5/lib
```
```
或者问题是下载的TensorRT版本和当前paddle中编译的TRT版本不匹配,需要下载版本相符的T
RT
。
或者问题是下载的TensorRT版本和当前paddle中编译的TRT版本不匹配,需要下载版本相符的T
ensorRT重新安装
。
test_tipc/readme.md
浏览文件 @
0bf202d5
...
@@ -69,7 +69,7 @@ test_tipc/
...
@@ -69,7 +69,7 @@ test_tipc/
├── ppocr_sys_server_params.txt
# 测试server版ppocr检测+识别模型串联的参数配置文件
├── ppocr_sys_server_params.txt
# 测试server版ppocr检测+识别模型串联的参数配置文件
├── ppocr_det_server_params.txt
# 测试server版ppocr检测模型的参数配置文件
├── ppocr_det_server_params.txt
# 测试server版ppocr检测模型的参数配置文件
├── ppocr_rec_server_params.txt
# 测试server版ppocr识别模型的参数配置文件
├── ppocr_rec_server_params.txt
# 测试server版ppocr识别模型的参数配置文件
├── ...
├── ...
├── results/
# 预先保存的预测结果,用于和实际预测结果进行精读比对
├── results/
# 预先保存的预测结果,用于和实际预测结果进行精读比对
├── python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt
# 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp32精度的结果
├── python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt
# 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp32精度的结果
├── python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt
# 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp16精度的结果
├── python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt
# 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp16精度的结果
...
...
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