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tests/readme.md

 
-# 从训练到推理部署工具链测试方法介绍
+# 推理部署导航
 
-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。
+飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了PaddleOCR中所有模型的推理部署导航，方便用户查阅每种模型的推理部署打通情况，并可以进行一键测试。
 
-# 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 ../
-    ```
+<div align="center">
+    <img src="docs/guide.png" width="1000">
+</div>
 
-# 目录介绍
+打通情况汇总如下，已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试，未填写的表示正在支持中。
 
-```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
-├── ocr_ppocr_mobile_params.txt   # 测试OCR检测+识别模型串联的参数配置文件
-└── prepare.sh                    # 完成test.sh运行所需要的数据和模型下载
-└── test.sh                       # 测试主程序
-```
-
-# 使用方法
+| 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 | 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  |
+| EAST   |det_r50_vd_east_v2.0           | 检测  |
+| PSENet |det_mv3_pse_v2.0               | 检测  |
+| PSENet |det_r50_vd_pse_v2.0            | 检测  |
+| SAST   |det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0 | 检测  |
+| Rosetta|rec_mv3_none_none_ctc_v2.0     | 识别  |
+| Rosetta|rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0  | 识别  |
+| CRNN   |rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0   | 识别  |
+| CRNN   |rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0| 识别  |
+| StarNet|rec_mv3_tps_bilstm_ctc_v2.0    | 识别  |
+| StarNet|rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc_v2.0 | 识别  |
+| RARE   |rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0    | 识别  |
+| RARE   |rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0 | 识别  |
+| SRN    |rec_r50fpn_vd_none_srn         | 识别  |
+| NRTR   |rec_mtb_nrtr                   | 识别  |
+| SAR    |rec_r31_sar                    | 识别  |
+| PGNet  |rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0  | 端到端|
 
-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；
-```shell
-bash tests/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；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_infer'
-```  
+## 一键测试工具使用
+### 目录介绍
 
-- 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
-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'
+tests/
+├── configs/  # 配置文件目录
+	├── det_mv3_db.yml               # 测试mobile版ppocr检测模型训练的yml文件
+	├── det_r50_vd_db.yml            # 测试server版ppocr检测模型训练的yml文件
+	├── rec_icdar15_r34_train.yml    # 测试server版ppocr识别模型训练的yml文件
+	├── ppocr_sys_mobile_params.txt     # 测试mobile版ppocr检测+识别模型串联的参数配置文件
+	├── ppocr_det_mobile_params.txt     # 测试mobile版ppocr检测模型的参数配置文件
+	├── ppocr_rec_mobile_params.txt     # 测试mobile版ppocr识别模型的参数配置文件
+	├── ppocr_sys_server_params.txt     # 测试server版ppocr检测+识别模型串联的参数配置文件
+	├── ppocr_det_server_params.txt     # 测试server版ppocr检测模型的参数配置文件
+	├── ppocr_rec_server_params.txt     # 测试server版ppocr识别模型的参数配置文件
+	├── ...                                
+├── results/   # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对
+	├── ppocr_det_mobile_results_fp32.txt           # 预存的mobile版ppocr检测模型fp32精度的结果
+	├── ppocr_det_mobile_results_fp16.txt           # 预存的mobile版ppocr检测模型fp16精度的结果
+	├── ppocr_det_mobile_results_fp32_cpp.txt       # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp32精度的结果
+	├── ppocr_det_mobile_results_fp16_cpp.txt       # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp16精度的结果
+	├── ...
+├── prepare.sh                # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载
+├── test_python.sh            # 测试python训练预测的主程序
+├── test_cpp.sh               # 测试c++预测的主程序
+├── test_serving.sh           # 测试serving部署预测的主程序
+├── test_lite.sh              # 测试lite部署预测的主程序
+├── compare_results.py        # 用于对比log中的预测结果与results中的预存结果精度误差是否在限定范围内
+└── readme.md                 # 使用文档
 ```
 
-- 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
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'whole_train_infer'
-```  
+### 测试流程
+使用本工具，可以测试不同功能的支持情况，以及预测结果是否对齐，测试流程如下：
+<div align="center">
+    <img src="docs/test.png" width="800">
+</div>
 
-- 模式5：cpp_infer , CE： 验证inference model的c++预测是否走通；
-```shell
-bash tests/prepare.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'cpp_infer'
-bash tests/test.sh ./tests/ocr_det_params.txt 'cpp_infer'
-```  
+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. 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）。
 
-# 日志输出
-最终在```tests/output```目录下生成.log后缀的日志文件
+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。
+- `test_cpp.sh`：测试基于C++的模型推理。
+- `test_serving.sh`：测试基于Paddle Serving的服务化部署功能。
+- `test_lite.sh`：测试基于Paddle-Lite的端侧预测部署功能。
 
+各功能测试中涉及GPU/CPU、mkldnn、Tensorrt等多种参数配置，点击相应链接了解更多细节和使用教程：  
+[test_python使用](docs/test_python.md)  
+[test_cpp使用](docs/test_cpp.md)  
+[test_serving使用](docs/test_serving.md)  
+[test_lite使用](docs/test_lite.md)  

tests/test_python.sh

@@ -2,7 +2,14 @@
 source tests/common_func.sh
 
 FILENAME=$1
-dataline=$(awk 'NR==1, NR==51{print}'  $FILENAME)
+# MODE be one of ['lite_train_infer' 'whole_infer' 'whole_train_infer', 'infer', 'klquant_infer']
+MODE=$2
+
+if [ ${MODE} = "klquant_infer" ]; then
+    dataline=$(awk 'NR==82, NR==98{print}'  $FILENAME)
+else
+    dataline=$(awk 'NR==1, NR==51{print}'  $FILENAME)
+fi
 
 # parser params
 IFS=$'\n'
@@ -84,6 +91,35 @@ benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[49]}")
 infer_key1=$(func_parser_key "${lines[50]}")
 infer_value1=$(func_parser_value "${lines[50]}")
 
+# parser klquant_infer
+if [ ${MODE} = "klquant_infer" ]; then
+    # parser inference model 
+    infer_model_dir_list=$(func_parser_value "${lines[1]}")
+    infer_export_list=$(func_parser_value "${lines[2]}")
+    infer_is_quant=$(func_parser_value "${lines[3]}")
+    # parser inference 
+    inference_py=$(func_parser_value "${lines[4]}")
+    use_gpu_key=$(func_parser_key "${lines[5]}")
+    use_gpu_list=$(func_parser_value "${lines[5]}")
+    use_mkldnn_key=$(func_parser_key "${lines[6]}")
+    use_mkldnn_list=$(func_parser_value "${lines[6]}")
+    cpu_threads_key=$(func_parser_key "${lines[7]}")
+    cpu_threads_list=$(func_parser_value "${lines[7]}")
+    batch_size_key=$(func_parser_key "${lines[8]}")
+    batch_size_list=$(func_parser_value "${lines[8]}")
+    use_trt_key=$(func_parser_key "${lines[9]}")
+    use_trt_list=$(func_parser_value "${lines[9]}")
+    precision_key=$(func_parser_key "${lines[10]}")
+    precision_list=$(func_parser_value "${lines[10]}")
+    infer_model_key=$(func_parser_key "${lines[11]}")
+    image_dir_key=$(func_parser_key "${lines[12]}")
+    infer_img_dir=$(func_parser_value "${lines[12]}")
+    save_log_key=$(func_parser_key "${lines[13]}")
+    benchmark_key=$(func_parser_key "${lines[14]}")
+    benchmark_value=$(func_parser_value "${lines[14]}")
+    infer_key1=$(func_parser_key "${lines[15]}")
+    infer_value1=$(func_parser_value "${lines[15]}")
+fi
 
 LOG_PATH="./tests/output"
 mkdir -p ${LOG_PATH}
@@ -107,7 +143,7 @@ function func_inference(){
                 fi
                 for threads in ${cpu_threads_list[*]}; do
                     for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do
-                        _save_log_path="${_log_path}/infer_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_batchsize_${batch_size}.log"
+                        _save_log_path="${_log_path}/python_infer_cpu_usemkldnn_${use_mkldnn}_threads_${threads}_batchsize_${batch_size}.log"
                         set_infer_data=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${_img_dir}")
                         set_benchmark=$(func_set_params "${benchmark_key}" "${benchmark_value}")
                         set_batchsize=$(func_set_params "${batch_size_key}" "${batch_size}")
@@ -135,7 +171,7 @@ function func_inference(){
                         continue
                     fi
                     for batch_size in ${batch_size_list[*]}; do
-                        _save_log_path="${_log_path}/infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
+                        _save_log_path="${_log_path}/python_infer_gpu_usetrt_${use_trt}_precision_${precision}_batchsize_${batch_size}.log"
                         set_infer_data=$(func_set_params "${image_dir_key}" "${_img_dir}")
                         set_benchmark=$(func_set_params "${benchmark_key}" "${benchmark_value}")
                         set_batchsize=$(func_set_params "${batch_size_key}" "${batch_size}")
@@ -158,16 +194,148 @@ function func_inference(){
     done
 }
 
-
-# set cuda device
-GPUID=$2
-if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
+if [ ${MODE} = "infer" ] || [ ${MODE} = "klquant_infer" ]; then
+    GPUID=$3
+    if [ ${#GPUID} -le 0 ];then
         env=" "
-else
+    else
         env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${GPUID}"
-fi
-set CUDA_VISIBLE_DEVICES
-eval $env
+    fi
+    # set CUDA_VISIBLE_DEVICES
+    eval $env
+    export Count=0
+    IFS="|"
+    infer_run_exports=(${infer_export_list})
+    infer_quant_flag=(${infer_is_quant})
+    for infer_model in ${infer_model_dir_list[*]}; do
+        # run export
+        if [ ${infer_run_exports[Count]} != "null" ];then
+            save_infer_dir=$(dirname $infer_model)
+            set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${infer_model}")
+            set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_dir}")
+            export_cmd="${python} ${infer_run_exports[Count]} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
+            echo ${infer_run_exports[Count]} 
+            echo  $export_cmd
+            eval $export_cmd
+            status_export=$?
+            status_check $status_export "${export_cmd}" "${status_log}"
+        else
+            save_infer_dir=${infer_model}
+        fi
+        #run inference
+        is_quant=${infer_quant_flag[Count]}
+        func_inference "${python}" "${inference_py}" "${save_infer_dir}" "${LOG_PATH}" "${infer_img_dir}" ${is_quant}
+        Count=$(($Count + 1))
+    done
+else
+    IFS="|"
+    export Count=0
+    USE_GPU_KEY=(${train_use_gpu_value})
+    for gpu in ${gpu_list[*]}; do
+        use_gpu=${USE_GPU_KEY[Count]}
+        Count=$(($Count + 1))
+        if [ ${gpu} = "-1" ];then
+            env=""
+        elif [ ${#gpu} -le 1 ];then
+            env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpu}"
+            eval ${env}
+        elif [ ${#gpu} -le 15 ];then
+            IFS=","
+            array=(${gpu})
+            env="export CUDA_VISIBLE_DEVICES=${array[0]}"
+            IFS="|"
+        else
+            IFS=";"
+            array=(${gpu})
+            ips=${array[0]}
+            gpu=${array[1]}
+            IFS="|"
+            env=" "
+        fi
+        for autocast in ${autocast_list[*]}; do 
+            for trainer in ${trainer_list[*]}; do 
+                flag_quant=False
+                if [ ${trainer} = ${pact_key} ]; then
+                    run_train=${pact_trainer}
+                    run_export=${pact_export}
+                    flag_quant=True
+                elif [ ${trainer} = "${fpgm_key}" ]; then
+                    run_train=${fpgm_trainer}
+                    run_export=${fpgm_export}
+                elif [ ${trainer} = "${distill_key}" ]; then
+                    run_train=${distill_trainer}
+                    run_export=${distill_export}
+                elif [ ${trainer} = ${trainer_key1} ]; then
+                    run_train=${trainer_value1}
+                    run_export=${export_value1}
+                elif [[ ${trainer} = ${trainer_key2} ]]; then
+                    run_train=${trainer_value2}
+                    run_export=${export_value2}
+                else
+                    run_train=${norm_trainer}
+                    run_export=${norm_export}
+                fi
+
+                if [ ${run_train} = "null" ]; then
+                    continue
+                fi
                 
+                set_autocast=$(func_set_params "${autocast_key}" "${autocast}")
+                set_epoch=$(func_set_params "${epoch_key}" "${epoch_num}")
+                set_pretrain=$(func_set_params "${pretrain_model_key}" "${pretrain_model_value}")
+                set_batchsize=$(func_set_params "${train_batch_key}" "${train_batch_value}")
+                set_train_params1=$(func_set_params "${train_param_key1}" "${train_param_value1}")
+                set_use_gpu=$(func_set_params "${train_use_gpu_key}" "${use_gpu}")
+                save_log="${LOG_PATH}/${trainer}_gpus_${gpu}_autocast_${autocast}"
+                
+                # load pretrain from norm training if current trainer is pact or fpgm trainer
+                if [ ${trainer} = ${pact_key} ] || [ ${trainer} = ${fpgm_key} ]; then
+                    set_pretrain="${load_norm_train_model}"
+                fi
+
+                set_save_model=$(func_set_params "${save_model_key}" "${save_log}")
+                if [ ${#gpu} -le 2 ];then  # train with cpu or single gpu
+                    cmd="${python} ${run_train} ${set_use_gpu}  ${set_save_model} ${set_epoch} ${set_pretrain} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1} "
+                elif [ ${#gpu} -le 15 ];then  # train with multi-gpu
+                    cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_save_model} ${set_epoch} ${set_pretrain} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1}"
+                else     # train with multi-machine
+                    cmd="${python} -m paddle.distributed.launch --ips=${ips} --gpus=${gpu} ${run_train} ${set_save_model} ${set_pretrain} ${set_epoch} ${set_autocast} ${set_batchsize} ${set_train_params1}"
+                fi
+                # run train
+                eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES"
+                eval $cmd
+                status_check $? "${cmd}" "${status_log}"
+
+                set_eval_pretrain=$(func_set_params "${pretrain_model_key}" "${save_log}/${train_model_name}")
+                # save norm trained models to set pretrain for pact training and fpgm training 
+                if [ ${trainer} = ${trainer_norm} ]; then
+                    load_norm_train_model=${set_eval_pretrain}
+                fi
+                # run eval 
+                if [ ${eval_py} != "null" ]; then
+                    set_eval_params1=$(func_set_params "${eval_key1}" "${eval_value1}")
+                    eval_cmd="${python} ${eval_py} ${set_eval_pretrain} ${set_use_gpu} ${set_eval_params1}" 
+                    eval $eval_cmd
+                    status_check $? "${eval_cmd}" "${status_log}"
+                fi
+                # run export model
+                if [ ${run_export} != "null" ]; then 
+                    # run export model
+                    save_infer_path="${save_log}"
+                    set_export_weight=$(func_set_params "${export_weight}" "${save_log}/${train_model_name}")
+                    set_save_infer_key=$(func_set_params "${save_infer_key}" "${save_infer_path}")
+                    export_cmd="${python} ${run_export} ${set_export_weight} ${set_save_infer_key}"
+                    eval $export_cmd
+                    status_check $? "${export_cmd}" "${status_log}"
+
+                    #run inference
+                    eval $env
+                    save_infer_path="${save_log}"
+                    func_inference "${python}" "${inference_py}" "${save_infer_path}" "${LOG_PATH}" "${train_infer_img_dir}" "${flag_quant}"
+                    eval "unset CUDA_VISIBLE_DEVICES"
+                fi
+            done  # done with:    for trainer in ${trainer_list[*]}; do 
+        done      # done with:    for autocast in ${autocast_list[*]}; do 
+    done          # done with:    for gpu in ${gpu_list[*]}; do
+fi  # end if [ ${MODE} = "infer" ]; then
 
-echo "################### run test ###################"

tools/infer/predict_e2e.py

@@ -141,7 +141,6 @@ if __name__ == "__main__":
         img, flag = check_and_read_gif(image_file)
         if not flag:
             img = cv2.imread(image_file)
-            img = img[:, :, ::-1]
         if img is None:
             logger.info("error in loading image:{}".format(image_file))
             continue