rename PTDN to test_tipc

PTDN/docs/test_inference_cpp.md → test_tipc/docs/test_inference_cpp.md

@@ -15,15 +15,15 @@ C++预测功能测试的主程序为`test_inference_cpp.sh`，可以测试基于
 
 ## 2. 测试流程
 ### 2.1 功能测试
-先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_inference_cpp.sh`进行测试，最终在```PTDN/output```目录下生成`cpp_infer_*.log`后缀的日志文件。
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_inference_cpp.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`cpp_infer_*.log`后缀的日志文件。
 
 ```shell
-bash PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "cpp_infer"
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "cpp_infer"
 
 # 用法1:
-bash PTDN/test_inference_cpp.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
+bash test_tipc/test_inference_cpp.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
 # 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
-bash PTDN/test_inference_cpp.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1'
+bash test_tipc/test_inference_cpp.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1'
 ```  
 
 
@@ -37,12 +37,12 @@ bash PTDN/test_inference_cpp.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1'
 #### 使用方式
 运行命令：
 ```shell
-python3.7 PTDN/compare_results.py --gt_file=./PTDN/results/cpp_*.txt  --log_file=./PTDN/output/cpp_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
+python3.7 test_tipc/compare_results.py --gt_file=./test_tipc/results/cpp_*.txt  --log_file=./test_tipc/output/cpp_*.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PTDN/result/ 文件夹下
-- log_file: 指向运行PTDN/test_inference_cpp.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cpp_infer_*.log格式传入
+- 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_inference_cpp.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cpp_infer_*.log格式传入
 - atol: 设置的绝对误差
 - rtol: 设置的相对误差
 

PTDN/docs/test_serving.md → test_tipc/docs/test_serving.md

@@ -15,18 +15,18 @@ PaddleServing预测功能测试的主程序为`test_serving.sh`，可以测试
 
 ## 2. 测试流程
 ### 2.1 功能测试
-先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_serving.sh`进行测试，最终在```PTDN/output```目录下生成`serving_infer_*.log`后缀的日志文件。
+先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_serving.sh`进行测试，最终在```test_tipc/output```目录下生成`serving_infer_*.log`后缀的日志文件。
 
 ```shell
-bash PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "serving_infer"
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "serving_infer"
 
 # 用法:
-bash PTND/test_serving.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
+bash test_tipc/test_serving.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
 ```  
 
 #### 运行结果
 
-各测试的运行情况会打印在 `PTDN/output/results_serving.log` 中：
+各测试的运行情况会打印在 `test_tipc/output/results_serving.log` 中：
 运行成功时会输出：
 
 ```
@@ -44,7 +44,7 @@ Run failed with command - xxxxx
 ...
 ```
 
-详细的预测结果会存在 PTDN/output/ 文件夹下，例如`server_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log`中会返回检测框的坐标:
+详细的预测结果会存在 test_tipc/output/ 文件夹下，例如`server_infer_gpu_usetrt_True_precision_fp16_batchsize_1.log`中会返回检测框的坐标:
 
 ```
 {'err_no': 0, 'err_msg': '', 'key': ['dt_boxes'], 'value': ['[[[ 78. 642.]\n  [409. 640.]\n  [409. 657.]\n  

PTDN/docs/test_train_inference_python.md → test_tipc/docs/test_train_inference_python.md

@@ -46,42 +46,42 @@
 
 
 ### 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```PTDN/output```目录下生成`python_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_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_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 PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
-bash PTDN/test_train_inference_python.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
 ```  
 
 - 模式2：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 PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
-bash PTDN/test_train_inference_python.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
 ```  
 
 - 模式3：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 PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
 # 用法1:
-bash PTDN/test_train_inference_python.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
 # 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
-bash PTDN/test_train_inference_python.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer' '1'
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer' '1'
 ```  
 
 - 模式4：whole_train_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 PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
-bash PTDN/test_train_inference_python.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
 ```  
 
 - 模式5：klquant_infer，测试离线量化；
 ```shell
-bash PTDN/prepare.sh ./PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer'
-bash PTDN/test_train_inference_python.sh PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.txt  'klquant_infer'
+bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer'
+bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt  'klquant_infer'
 ```
 
 
@@ -95,12 +95,12 @@ bash PTDN/test_train_inference_python.sh PTDN/configs/ppocr_det_mobile_params.tx
 #### 使用方式
 运行命令：
 ```shell
-python3.7 PTDN/compare_results.py --gt_file=./PTDN/results/python_*.txt  --log_file=./PTDN/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
+python3.7 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PTDN/result/ 文件夹下
-- log_file: 指向运行PTDN/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
+- 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
 

PTDN/readme.md → test_tipc/readme.md

 
-# 推理部署导航
+# 飞桨训推一体认证
 
 ## 1. 简介
 
-飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了PaddleOCR中所有模型的推理部署导航PTDN（Paddle Train Deploy Navigation），方便用户查阅每种模型的推理部署打通情况，并可以进行一键测试。
+飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了PaddleOCR中所有模型的飞桨训推一体认证 (Training and Inference Pipeline Certification(TIPC)) 信息和测试工具，方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况，并可以进行一键测试。
 
 <div align="center">
     <img src="docs/guide.png" width="1000">
@@ -58,7 +58,7 @@
 ### 目录介绍
 
 ```shell
-PTDN/
+test_tipc/
 ├── configs/  # 配置文件目录
 	├── det_mv3_db.yml               # 测试mobile版ppocr检测模型训练的yml文件
 	├── det_r50_vd_db.yml            # 测试server版ppocr检测模型训练的yml文件