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3db004d5
编写于
8月 16, 2021
作者:
L
LDOUBLEV
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tests/readme.md
tests/readme.md
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未找到文件。
tests/readme.md
0 → 100644
浏览文件 @
3db004d5
# 介绍
test.sh和params.txt文件配合使用,完成OCR轻量检测和识别模型从训练到预测的流程测试。
# 安装依赖
-
安装PaddlePaddle >= 2.0
-
安装PaddleOCR依赖
```
pip3 install -r ../requirements.txt
```
-
安装autolog
```
git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
cd AutoLog
pip3 install -r requirements.txt
python3 setup.py bdist_wheel
pip3 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
cd ../
```
# 目录介绍
```
bash
tests/
├── ocr_det_params.txt
# 测试OCR检测模型的参数配置文件
├── ocr_rec_params.txt
# 测试OCR识别模型的参数配置文件
└── prepare.sh
# 完成test.sh运行所需要的数据和模型下载
└── test.sh
# 根据
```
# 使用方法
test.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:
-
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;
```
bash test/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'lite_train_infer'
bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_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;
```
bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_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;
```
bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer'
用法1:
bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'infer'
用法2: 指定GPU卡预测,第三个传入参数为GPU卡号
bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_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
```
bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
```
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