diff --git a/tests/docs/test_python.md b/tests/docs/test_python.md index eddaac78eaf7a40953f909dc398f77d62406f56c..368b1b661ae9fc6d9dab58b435cd0ce432779461 100644 --- a/tests/docs/test_python.md +++ b/tests/docs/test_python.md @@ -8,23 +8,23 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`,可以测试基于Python的 | 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩(单机多卡) | | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | -| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练
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 | -| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练
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混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化 | -| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化 | -| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化 | -|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练
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混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化 | -|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练
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混合精度 | 正常训练:FPGM裁剪、PACT量化 | +| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练
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混合精度 | 正常训练: FPGM裁剪、PACT量化 | +| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练
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混合精度 | 正常训练: FPGM裁剪、PACT量化 | +| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练: PACT量化 | +| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练
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混合精度 | 正常训练: PACT量化 | +|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练
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混合精度 | - | +|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练
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混合精度 | - | - 预测相关: | 算法名称 | 模型名称 |device | batchsize | mkldnn | cpu多线程 | tensorrt | 离线量化 | -| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----| --- | +| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----| --- | | DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | DB |ch_ppocr_server_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | -|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | +|PP-OCR|ch_ppocr_mobile_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | |PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | @@ -47,7 +47,7 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`,可以测试基于Python的 ## 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: