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C++预测功能测试
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。
1. 测试结论汇总
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:
模型类型 | device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
---|---|---|---|---|---|
正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - |
正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 |
量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
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tests/output
目录下生成cpp_infer_*.log
后缀的日志文件。
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "cpp_infer"
# 用法1:
bash tests/test_inference_cpp.sh ./tests/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 tests/test_inference_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1'
2.2 精度测试
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:
- 提取日志中的预测坐标;
- 从本地文件中提取保存好的坐标结果;
- 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。
使用方式
运行命令:
python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_file=./tests/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tests/result/ 文件夹下
- 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
- atol: 设置的绝对误差
- rtol: 设置的相对误差
运行结果
正常运行效果如下图:
出现不一致结果时的运行输出:
3. 更多教程
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