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Commit 440feccf authored by MissPenguin's avatar MissPenguin
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tests/docs/test_python.md
View file @ 440feccf
......@@ -8,25 +8,22 @@ Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的
| 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_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 |
| 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：FPGM裁剪、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：FPGM裁剪、PACT量化 |
|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 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
|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 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
- 预测相关：
| 算法名称 | 模型名称 |device | batchsize | mkldnn | cpu多线程 | tensorrt | 离线量化 |
| ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ----| --- |
| 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 |
| 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 <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：FPGM裁剪、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：FPGM裁剪、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 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 <br> 离线量化（无需训练） |
|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 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 <br> 离线量化（无需训练） |
- 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，
| 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/fp16 | 支持 |
| 量化模型 | GPU | 1/6 | int8 | - | - |
| 量化模型 | CPU | 1/6 | - | int8 | 支持 |
## 1. 安装依赖
......
tests/readme.md
View file @ 440feccf
......@@ -9,13 +9,18 @@
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。
| 算法论文 | 模型名称 | 模型类型 | 基础训练预测 <br> （模型训练&Python预测） | 其他 |
**字段说明：**
- 基础训练预测：必选支持功能，包括模型训练、Paddle Inference Python预测。
- 其他：可选支持功能，包括Paddle Inference C++预测、Paddle Serving部署、Paddle-Lite部署。
| 算法论文 | 模型名称 | 模型类型 | 基础训练预测 | 其他 |
| :--- | :--- | :---- | :--------: | :---- |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: <br> (1) ARM CPU(C++) |
| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det | 检测 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: <br> (1) ARM CPU(C++) |
| DB |ch_PP-OCRv2_det | 检测 |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: ARM CPU(C++) |
| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: <br> (1) ARM CPU(C++) |
| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec | 识别 | 支持 | Paddle Inference: C++ <br> Paddle Serving: Python, C++ <br> Paddle-Lite: <br> (1) ARM CPU(C++) |
| CRNN |ch_PP-OCRv2_rec | 识别 |
| DB |det_mv3_db_v2.0 | 检测 |
| DB |det_r50_vd_db_v2.0 | 检测 |
......
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