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fa5036aa
编写于
9月 05, 2018
作者:
L
luotao1
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add test_all_data in test_analyzer_ner
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b4fa3dbd
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Showing
1 changed file
with
27 addition
and
3 deletion
+27
-3
paddle/fluid/inference/analysis/analyzer_ner_tester.cc
paddle/fluid/inference/analysis/analyzer_ner_tester.cc
+27
-3
未找到文件。
paddle/fluid/inference/analysis/analyzer_ner_tester.cc
浏览文件 @
fa5036aa
...
...
@@ -25,6 +25,7 @@ DEFINE_string(infer_model, "", "model path");
DEFINE_string
(
infer_data
,
""
,
"data path"
);
DEFINE_int32
(
batch_size
,
10
,
"batch size."
);
DEFINE_int32
(
repeat
,
1
,
"Running the inference program repeat times."
);
DEFINE_bool
(
test_all_data
,
false
,
"Test the all dataset in data file."
);
namespace
paddle
{
namespace
inference
{
...
...
@@ -35,6 +36,7 @@ struct DataRecord {
std
::
vector
<
size_t
>
lod
;
// two inputs have the same lod info.
size_t
batch_iter
{
0
};
size_t
batch_size
{
1
};
size_t
num_samples
;
// total number of samples
DataRecord
()
=
default
;
explicit
DataRecord
(
const
std
::
string
&
path
,
int
batch_size
=
1
)
:
batch_size
(
batch_size
)
{
...
...
@@ -81,6 +83,7 @@ struct DataRecord {
word_data_all
.
push_back
(
std
::
move
(
word_data
));
mention_data_all
.
push_back
(
std
::
move
(
mention_data
));
}
num_samples
=
num_lines
;
}
};
...
...
@@ -120,12 +123,33 @@ void TestChineseNERPrediction() {
auto
predictor
=
CreatePaddlePredictor
<
NativeConfig
,
PaddleEngineKind
::
kNative
>
(
config
);
std
::
vector
<
PaddleTensor
>
input_slots
;
DataRecord
data
(
FLAGS_infer_data
,
FLAGS_batch_size
);
std
::
vector
<
PaddleTensor
>
outputs
;
Timer
timer
;
if
(
FLAGS_test_all_data
)
{
LOG
(
INFO
)
<<
"test all data"
;
double
sum
=
0
;
size_t
num_samples
;
for
(
int
i
=
0
;
i
<
FLAGS_repeat
;
i
++
)
{
DataRecord
data
(
FLAGS_infer_data
,
FLAGS_batch_size
);
num_samples
=
data
.
num_samples
;
for
(
size_t
bid
=
0
;
bid
<
num_samples
;
++
bid
)
{
PrepareInputs
(
&
input_slots
,
&
data
,
FLAGS_batch_size
);
timer
.
tic
();
predictor
->
Run
(
input_slots
,
&
outputs
);
sum
+=
timer
.
toc
();
}
}
LOG
(
INFO
)
<<
"total number of samples: "
<<
num_samples
;
PrintTime
(
FLAGS_batch_size
,
FLAGS_repeat
,
1
,
0
,
sum
/
FLAGS_repeat
);
LOG
(
INFO
)
<<
"average latency of each sample: "
<<
sum
/
FLAGS_repeat
/
num_samples
;
return
;
}
// Prepare inputs.
DataRecord
data
(
FLAGS_infer_data
,
FLAGS_batch_size
);
PrepareInputs
(
&
input_slots
,
&
data
,
FLAGS_batch_size
);
std
::
vector
<
PaddleTensor
>
outputs
;
Timer
timer
;
timer
.
tic
();
for
(
int
i
=
0
;
i
<
FLAGS_repeat
;
i
++
)
{
predictor
->
Run
(
input_slots
,
&
outputs
);
...
...
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