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MissPenguin 2021-10-14 09:00:51 +00:00
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37
tests/docs/test_python.md
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@ -7,22 +7,37 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的
训练相关：方式包括：
【单机单卡、单机多卡、多机多卡】*【正常训练、混合精度训练】*【裁剪、在线量化、蒸馏】
| 模型名称 | 算法名称 | 模型类型 |单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer| DB | 检测 |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer| CRNN | 识别 |
|ch_ppocr_server_v2.0_det_infer| DB | 检测 |
|ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer| CRNN | 识别 |
| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩 |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 裁剪、在线/离线量化、蒸馏 |
| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 裁剪、在线/离线量化、蒸馏 |
| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 裁剪、在线/离线量化、蒸馏 |
| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 裁剪、在线/离线量化、蒸馏 |
|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 裁剪、在线/离线量化、蒸馏 |
|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 裁剪、在线/离线量化、蒸馏 |
| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det_pact| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det_fpgm| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_pact| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_fpgm| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 |
预测相关：
| 模型名称 | 算法名称 | 模型类型 |device | batch>1 | mkldnn | tensorrt | cpu多线程 |
| 模型名称 | 算法名称 | 模型类型 |device | batchsize=1/6 | mkldnn | tensorrt | cpu多线程 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----| --- |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer| DB | 检测 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer| CRNN | 识别 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_server_v2.0_det_infer| DB | 检测 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer| CRNN | 识别 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_det| DB | 检测 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| CRNN | 识别 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_server_v2.0_det| DB | 检测 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|ch_ppocr_server_v2.0_rec| CRNN | 识别 | CPU/GPU | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |

14
tests/readme.md
View File

@ -11,12 +11,12 @@
| 算法论文 | 模型名称 | 模型类型 | python训练预测 | 其他 |
| :--- | :--- | :---- | :-------- | :---- |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer | 检测 | 支持 | C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det_infer | 检测 | 支持 | C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| DB |ch_PP-OCRv2_det_infer | 检测 |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec_infer | 识别 | 支持 | C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec_infer | 识别 | 支持 | C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| CRNN |ch_PP-OCRv2_rec_infer | 识别 |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| DB |ch_PP-OCRv2_det | 检测 |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++预测 <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: Python, C++ / ARM CPU |
| CRNN |ch_PP-OCRv2_rec | 识别 |
| DB |det_mv3_db_v2.0 | 检测 |
| DB |det_r50_vd_db_v2.0 | 检测 |
| EAST |det_mv3_east_v2.0 | 检测 |
@ -78,7 +78,7 @@ tests/
1. 运行prepare.sh准备测试所需数据和模型；
2. 运行要测试的功能对应的测试脚本`test_*.sh`，产出log，由log可以看到不同配置是否运行成功；
3. 【可选】用`compare_results.py`对比log中的预测结果和预存在results目录下的结果，判断预测精度是否符合预期（在误差范围内）。
3. 用`compare_results.py`对比log中的预测结果和预存在results目录下的结果，判断预测精度是否符合预期（在误差范围内）。
其中，有4个测试主程序，功能如下：
- `test_python.sh`：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。