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weixin_41840029
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6a8a8f7a
编写于
4月 28, 2022
作者:
littletomatodonkey
提交者:
GitHub
4月 28, 2022
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fix log (#6086)
上级
05afe0ef
变更
2
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
2 changed file
with
8 addition
and
6 deletion
+8
-6
deploy/slim/quantization/export_model.py
deploy/slim/quantization/export_model.py
+4
-5
ppocr/modeling/architectures/base_model.py
ppocr/modeling/architectures/base_model.py
+4
-1
未找到文件。
deploy/slim/quantization/export_model.py
浏览文件 @
6a8a8f7a
...
...
@@ -17,9 +17,9 @@ import sys
__dir__
=
os
.
path
.
dirname
(
os
.
path
.
abspath
(
__file__
))
sys
.
path
.
append
(
__dir__
)
sys
.
path
.
append
(
os
.
path
.
abspath
(
os
.
path
.
join
(
__dir__
,
'..'
,
'..'
,
'..'
)))
sys
.
path
.
append
(
os
.
path
.
abspath
(
os
.
path
.
join
(
__dir__
,
'..'
,
'..'
,
'..'
,
'tools'
)))
sys
.
path
.
insert
(
0
,
os
.
path
.
abspath
(
os
.
path
.
join
(
__dir__
,
'..'
,
'..'
,
'..'
)))
sys
.
path
.
insert
(
0
,
os
.
path
.
abspath
(
os
.
path
.
join
(
__dir__
,
'..'
,
'..'
,
'..'
,
'tools'
)))
import
argparse
...
...
@@ -129,7 +129,6 @@ def main():
quanter
.
quantize
(
model
)
load_model
(
config
,
model
)
model
.
eval
()
# build metric
eval_class
=
build_metric
(
config
[
'Metric'
])
...
...
@@ -142,6 +141,7 @@ def main():
# start eval
metric
=
program
.
eval
(
model
,
valid_dataloader
,
post_process_class
,
eval_class
,
model_type
,
use_srn
)
model
.
eval
()
logger
.
info
(
'metric eval ***************'
)
for
k
,
v
in
metric
.
items
():
...
...
@@ -156,7 +156,6 @@ def main():
if
arch_config
[
"algorithm"
]
in
[
"Distillation"
,
]:
# distillation model
archs
=
list
(
arch_config
[
"Models"
].
values
())
for
idx
,
name
in
enumerate
(
model
.
model_name_list
):
model
.
model_list
[
idx
].
eval
()
sub_model_save_path
=
os
.
path
.
join
(
save_path
,
name
,
"inference"
)
export_single_model
(
model
.
model_list
[
idx
],
archs
[
idx
],
sub_model_save_path
,
logger
,
quanter
)
...
...
ppocr/modeling/architectures/base_model.py
浏览文件 @
6a8a8f7a
...
...
@@ -92,6 +92,9 @@ class BaseModel(nn.Layer):
else
:
y
[
"head_out"
]
=
x
if
self
.
return_all_feats
:
return
y
if
self
.
training
:
return
y
else
:
return
{
"head_out"
:
y
[
"head_out"
]}
else
:
return
x
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