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tests/docs/test_cpp.md → PTDN/docs/test_inference_cpp.md
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# C++预测功能测试 # C++预测功能测试
C++预测功能测试的主程序为`test_cpp.sh`，可以测试基于C++预测库的模型推理功能。 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。
## 测试结论汇总 ## 1. 测试结论汇总
| 算法名称 | 模型名称 |device | batchsize | mkldnn | cpu多线程 | tensorrt | 离线量化 | 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：
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----| --- |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
| 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
## 1. 功能测试 ### 2.1 功能测试
先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_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。 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。
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "cpp_infer"
# 用法1: # 用法1:
bash tests/test_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 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 # 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
bash tests/test_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1' bash tests/test_inference_cpp.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt '1'
``` ```
## 2. 精度测试 ### 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： 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； - 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； - 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。 - 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 #### 使用方式
运行命令： 运行命令：
```shell ```shell
python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_file=./tests/output/cpp_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_file=./tests/output/cpp_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
...@@ -47,10 +46,15 @@ python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_fi ...@@ -47,10 +46,15 @@ python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/cpp_*.txt --log_fi
- atol: 设置的绝对误差 - atol: 设置的绝对误差
- rtol: 设置的相对误差 - rtol: 设置的相对误差
### 运行结果 #### 运行结果
正常运行效果如下图： 正常运行效果如下图：
<img src="compare_right.png" width="1000"> <img src="compare_cpp_right.png" width="1000">
出现不一致结果时的运行输出： 出现不一致结果时的运行输出：
<img src="compare_wrong.png" width="1000"> <img src="compare_cpp_wrong.png" width="1000">
## 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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/dygraph/deploy/cpp_infer)
tests/docs/test_python.md → PTDN/docs/test_train_inference_python.md
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# Python功能测试 # 基础训练预测功能测试
Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。 基础训练预测功能测试的主程序为`test_train_inference_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。
## 测试结论汇总 ## 1. 测试结论汇总
- 训练相关： - 训练相关：
| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（单机多卡） | | 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（单机多卡） |
| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
| 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 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练: FPGM裁剪、PACT量化 | | 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 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 <br> 离线量化（无需训练） |
| 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 | 正常训练: FPGM裁剪、PACT量化 | | 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 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 <br> 离线量化（无需训练） |
| 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 | 正常训练: PACT量化 | | 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 | 正常训练：PACT量化 <br> 离线量化（无需训练） |
| 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 | 正常训练: PACT量化 | | 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 | 正常训练：PACT量化 <br> 离线量化（无需训练） |
|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 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 | - | |PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 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 | - |
|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 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 | - | |PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 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 | - |
|PP-OCRv2| ch_PP-OCRv2 | 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 | - |
- 预测相关： - 预测相关：基于训练是否使用量化，可以将训练产出的模型可以分为`正常模型`和`量化模型`，这两类模型对应的预测功能汇总如下，
| 算法名称 | 模型名称 |device | batchsize | mkldnn | cpu多线程 | tensorrt | 离线量化 | | 模型类型 |device | batchsize | tensorrt | mkldnn | cpu多线程 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----| --- | | ---- | ---- | ---- | :----: | :----: | :----: |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | 正常模型 | GPU | 1/6 | fp32/fp16 | - | - |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | 正常模型 | CPU | 1/6 | - | fp32 | 支持 |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 | | 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
|PP-OCR|ch_ppocr_mobile_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
## 2. 测试流程
## 1. 安装依赖 ### 2.1 安装依赖
- 安装PaddlePaddle >= 2.0 - 安装PaddlePaddle >= 2.0
- 安装PaddleOCR依赖 - 安装PaddleOCR依赖
``` ```
...@@ -46,52 +45,54 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的 ...@@ -46,52 +45,54 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的
``` ```
## 2. 功能测试 ### 2.2 功能测试
先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_python.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。 先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_train_inference_python.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`python_infer_*.log`格式的日志文件。
test_python.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： `test_train_inference_python.sh`包含5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； - 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；
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer' bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer' bash tests/test_train_inference_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_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； - 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；
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer' bash tests/test_train_inference_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_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; - 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;
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer' bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
# 用法1: # 用法1:
bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer' bash tests/test_train_inference_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号 # 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer' '1' bash tests/test_train_inference_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_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； - 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；
```shell ```shell
bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer' bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
bash tests/test.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer' bash tests/test_train_inference_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
``` ```
- 模式5：klquant_infer , 测试离线量化； - 模式5：klquant_infer，测试离线量化；
```shell ```shell
bash tests/test_python.sh tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer' bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer'
bash tests/test_train_inference_python.sh tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'klquant_infer'
``` ```
## 3. 精度测试 ### 2.3 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： 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； - 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； - 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。 - 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 #### 使用方式
运行命令： 运行命令：
```shell ```shell
python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/python_*.txt --log_file=./tests/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3 python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/python_*.txt --log_file=./tests/output/python_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
...@@ -103,10 +104,16 @@ python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/python_*.txt --log ...@@ -103,10 +104,16 @@ python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/python_*.txt --log
- atol: 设置的绝对误差 - atol: 设置的绝对误差
- rtol: 设置的相对误差 - rtol: 设置的相对误差
### 运行结果 #### 运行结果
正常运行效果如下图： 正常运行效果如下图：
<img src="compare_right.png" width="1000"> <img src="compare_right.png" width="1000">
出现不一致结果时的运行输出： 出现不一致结果时的运行输出：
<img src="compare_wrong.png" width="1000"> <img src="compare_wrong.png" width="1000">
## 3. 更多教程
本文档为功能测试用，更丰富的训练预测使用教程请参考：
[模型训练](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/training.md)
[基于Python预测引擎推理](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/doc/doc_ch/inference.md)
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