diff --git a/test_tipc/docs/mac_test_train_inference_python.md b/test_tipc/docs/mac_test_train_inference_python.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..7f088a489ff7988d97c7cb48973b13725b49a09f --- /dev/null +++ b/test_tipc/docs/mac_test_train_inference_python.md @@ -0,0 +1,147 @@ +# Mac端基础训练预测功能测试 + +Mac端基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型CPU训练，包括裁剪、量化、蒸馏训练，以及评估、CPU推理等基本功能。 + +注：Mac端测试用法同linux端测试方法类似，但是无需测试需要在GPU上运行的测试。 + +## 1. 测试结论汇总 + +- 训练相关： + +| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡（CPU） | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（CPU） | +| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | +| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 | - | - | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化
离线量化（无需训练） | + + +- 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下， + +| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 | +| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: | +| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 | +| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 | + + +## 2. 测试流程 + +Mac端无GPU，环境准备只需要Python环境即可，安装PaddlePaddle等依赖参考下述文档。 + +### 2.1 安装依赖 +- 安装PaddlePaddle >= 2.0 +- 安装PaddleOCR依赖 + ``` + pip install -r ../requirements.txt + ``` +- 安装autolog（规范化日志输出工具） + ``` + git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog + cd AutoLog + pip install -r requirements.txt + python setup.py bdist_wheel + pip install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl + cd ../ + ``` +- 安装PaddleSlim (可选) + ``` + # 如果要测试量化、裁剪等功能，需要安装PaddleSlim + pip install paddleslim + ``` + + +### 2.2 功能测试 + +先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。 + +`test_train_inference_python.sh`包含5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： + +- 模式1：lite_train_lite_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度； +```shell +# 同linux端运行不同的是，Mac端测试使用新的配置文件mac_ppocr_det_mobile_params.txt， +# 配置文件中默认去掉了GPU和mkldnn相关的测试链条 +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_lite_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_lite_infer' +``` + +- 模式2：lite_train_whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_whole_infer' +``` + +- 模式3：whole_infer，不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度; +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' +# 用法1: +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' +# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号 +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' '1' +``` + +- 模式4：whole_train_whole_infer，CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度；（Mac端不建议运行此模式） +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_whole_infer' +``` + +- 模式5：klquant_whole_infer，测试离线量化； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/mac_ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_whole_infer' +``` + +运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如`lite_train_lite_infer`模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件： +``` +test_tipc/output/ +|- results_python.log # 运行指令状态的日志 +|- norm_train_gpus_-1_autocast_null/ # CPU上正常训练的训练日志和模型保存文件夹 +|- pact_train_gpus_-1_autocast_null/ # CPU上量化训练的训练日志和模型保存文件夹 +...... +|- python_infer_cpu_usemkldnn_False_threads_1_batchsize_1.log # CPU上关闭Mkldnn线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志 +...... +``` + +其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出： +``` +Run successfully with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=False Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null! +...... +``` +如果运行失败，会输出： +``` +Run failed with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=Faslse Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run failed with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_-1_autocast_null! +...... +``` +可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。 + +### 2.3 精度测试 + +使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括： +- 提取日志中的预测坐标； +- 从本地文件中提取保存好的坐标结果； +- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。 + +#### 使用方式 +运行命令： +```shell +python test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/python_*.txt --log_file=./test_tipc/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 +``` + +参数介绍： +- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下 +- log_file: 指向运行test_tipc/test_train_inference_python.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持python_infer_*.log格式传入 +- atol: 设置的绝对误差 +- rtol: 设置的相对误差 + +#### 运行结果 + +正常运行效果如下图： + + +出现不一致结果时的运行输出： + + + +## 3. 更多教程 +本文档为功能测试用，更丰富的训练预测使用教程请参考： +[模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/training.md) +[基于Python预测引擎推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference.md) diff --git a/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md b/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md index 16e67aafe248379d0c3fabc76393fbff17b93473..5376a699dfc82b908a7fefe21fd81630c2f82dd4 100644 --- a/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md +++ b/test_tipc/docs/test_train_inference_python.md @@ -1,6 +1,9 @@ -# 基础训练预测功能测试 +# Linux端基础训练预测功能测试 -基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。 +Linux端基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。 + +- Mac端基础训练预测功能测试参考[链接](./mac_test_train_inference_python.md) +- Windows端基础训练预测功能测试参考[链接](./win_test_train_inference_python.md) ## 1. 测试结论汇总 @@ -22,12 +25,15 @@ | 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 | | ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: | | 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - | -| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 | +| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32/fp16 | 支持 | | 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - | | 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 | ## 2. 测试流程 + +运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置tipc的运行环境。 + ### 2.1 安装依赖 - 安装PaddlePaddle >= 2.0 - 安装PaddleOCR依赖 @@ -89,6 +95,32 @@ bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klqua bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_whole_infer' ``` +运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如'lite_train_lite_infer'模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件： +``` +test_tipc/output/ +|- results_python.log # 运行指令状态的日志 +|- norm_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上正常训练的训练日志和模型保存文件夹 +|- pact_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上量化训练的训练日志和模型保存文件夹 +...... +|- python_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_1_batchsize_1.log # CPU上开启Mkldnn线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志 +|- python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log # GPU上开启TensorRT，测试batch_size=1的半精度预测日志 +...... +``` + +其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出： +``` +Run successfully with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +如果运行失败，会输出： +``` +Run failed with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run failed with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。 + ### 2.3 精度测试 diff --git a/test_tipc/docs/win_test_train_inference_python.md b/test_tipc/docs/win_test_train_inference_python.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e8395d00447770a8312b0ef9991b3f23587d0fa3 --- /dev/null +++ b/test_tipc/docs/win_test_train_inference_python.md @@ -0,0 +1,151 @@ +# Windows端基础训练预测功能测试 + +Windows端基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。 + +## 1. 测试结论汇总 + +- 训练相关： + +| 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：FPGM裁剪、PACT量化
离线量化（无需训练） | + + +- 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下： + +| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 | +| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: | +| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - | +| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32/fp16 | 支持 | +| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - | +| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 | + + +## 2. 测试流程 + +运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置tipc的运行环境。 + +另外，由于Windows上和linux的路径管理方式不同，可以在win上安装gitbash终端，在gitbash中执行指令的方式和在linux端执行指令方式相同，更方便tipc测试。gitbash[下载链接](https://git-scm.com/download/win)。 + + +### 2.1 安装依赖 +- 安装PaddlePaddle >= 2.0 +- 安装PaddleOCR依赖 + ``` + pip install -r ../requirements.txt + ``` +- 安装autolog（规范化日志输出工具） + ``` + git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog + cd AutoLog + pip install -r requirements.txt + python setup.py bdist_wheel + pip install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl + cd ../ + ``` +- 安装PaddleSlim (可选) + ``` + # 如果要测试量化、裁剪等功能，需要安装PaddleSlim + pip install paddleslim + ``` + + +### 2.2 功能测试 +先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。 + + +`test_train_inference_python.sh`包含5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： + +- 模式1：lite_train_lite_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_lite_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_lite_infer' +``` + +- 模式2：lite_train_whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_whole_infer' +``` + +- 模式3：whole_infer，不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度; +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' +# 用法1: +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' +# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号 +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' '1' +``` + +- 模式4：whole_train_whole_infer，CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_whole_infer' +``` + +- 模式5：klquant_whole_infer，测试离线量化； +```shell +bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_whole_infer' +bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/win_ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_whole_infer' +``` + + +运行相应指令后，在`test_tipc/output`文件夹下自动会保存运行日志。如'lite_train_lite_infer'模式下，会运行训练+inference的链条，因此，在`test_tipc/output`文件夹有以下文件： +``` +test_tipc/output/ +|- results_python.log # 运行指令状态的日志 +|- norm_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上正常训练的训练日志和模型保存文件夹 +|- pact_train_gpus_0_autocast_null/ # GPU 0号卡上量化训练的训练日志和模型保存文件夹 +...... +|- python_infer_cpu_usemkldnn_True_threads_1_batchsize_1.log # CPU上开启Mkldnn线程数设置为1，测试batch_size=1条件下的预测运行日志 +|- python_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log # GPU上开启TensorRT，测试batch_size=1的半精度预测日志 +...... +``` + +其中`results_python.log`中包含了每条指令的运行状态，如果运行成功会输出： +``` +Run successfully with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run successfully with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +如果运行失败，会输出： +``` +Run failed with command - python3.7 tools/train.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./pretrain_models/MobileNetV3_large_x0_5_pretrained Global.use_gpu=True Global.save_model_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null Global.epoch_num=1 Train.loader.batch_size_per_card=2 ! +Run failed with command - python3.7 tools/export_model.py -c tests/configs/det_mv3_db.yml -o Global.pretrained_model=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null/latest Global.save_inference_dir=./tests/output/norm_train_gpus_0_autocast_null! +...... +``` +可以很方便的根据`results_python.log`中的内容判定哪一个指令运行错误。 + + +### 2.3 精度测试 + +使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括： +- 提取日志中的预测坐标； +- 从本地文件中提取保存好的坐标结果； +- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。 + +#### 使用方式 +运行命令： +```shell +python test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/python_*.txt --log_file=./test_tipc/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 +``` + +参数介绍： +- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在test_tipc/result/ 文件夹下 +- log_file: 指向运行test_tipc/test_train_inference_python.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持python_infer_*.log格式传入 +- atol: 设置的绝对误差 +- rtol: 设置的相对误差 + +#### 运行结果 + +正常运行效果如下图： + + +出现不一致结果时的运行输出： + + + +## 3. 更多教程 +本文档为功能测试用，更丰富的训练预测使用教程请参考： +[模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/training.md) +[基于Python预测引擎推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference.md)