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# C++预测功能测试
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C++预测功能测试的主程序为`test_inference_cpp.sh`，可以测试基于C++预测库的模型推理功能。
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## 1. 测试结论汇总
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基于训练是否使用量化，进行本测试的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的C++预测功能汇总如下：
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| 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
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| ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: |
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| 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - |
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| 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 |
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| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
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| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
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## 2. 测试流程
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### 2.1 功能测试
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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```tests/output```目录下生成`cpp_infer_*.log`后缀的日志文件。
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```shell
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bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "cpp_infer"
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# 用法1:
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bash tests/test_inference_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt
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# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
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bash tests/test_inference_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1'
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```
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### 2.2 精度测试
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使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括：
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- 提取日志中的预测坐标；
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- 从本地文件中提取保存好的坐标结果；
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- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。
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#### 使用方式
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运行命令：
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```shell
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python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_file=./tests/output/cpp_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
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```
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参数介绍：
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- 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tests/result/ 文件夹下
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- log_file: 指向运行tests/test.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infer_*.log格式传入
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- atol: 设置的绝对误差
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- rtol: 设置的相对误差
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#### 运行结果
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正常运行效果如下图：
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<img src="compare_cpp_right.png" width="1000">
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出现不一致结果时的运行输出：
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<img src="compare_cpp_wrong.png" width="1000">
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## 3. 更多教程
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本文档为功能测试用，更详细的c++预测使用教程请参考：[服务器端C++预测](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/dygraph/deploy/cpp_infer)
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