你好。根据 'cpu_threads': 2 判断,如果您没有手动修改线程数的话,你的CPU应该是双核的入门/工控机CPU,很可能不含AVX指令集。 PaddleOCR 插件依赖AVX指令集来调用mkldnn数学加速,没有此指令集就会报错。 对于此类CPU,建议你重新下载使用 RapidOCR 引擎版本的 Umi-OCR 。 Rapid 的硬件兼容性更好,而且内存占用更...
Namespace(cls=False, cls_batch_num=30, cls_image_shape='3, 48, 192', cls_model_dir='/Users/upuni/.paddleocr/cls', cls_thresh=0.9, det=True, det_algorithm='DB', det_db_box_thresh=0.5, det_db_thresh=0.3, det_db_unclip_ratio=2.0, det_east_cover_thresh=0.1, det_east_nms_thres...
config.EnableMKLDNN(); config.SwitchUseFeedFetchOps(false); config.SwitchSpecifyInputNames(true); config.SwitchIrDebug(false); config.SwitchIrOptim(true); 4)预测库来源:BCLOUD编译 问题描述: 按照上面的配置预估模型,同时enablemkldnn和switchiroptim出core 如果去掉enablemkldnn或者switchiroptim设置false则不...
51CTO博客已为您找到关于paddlenlp 如何使用enable_mkldnn的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及paddlenlp 如何使用enable_mkldnn问答内容。更多paddlenlp 如何使用enable_mkldnn相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和
paddlenlp 如何使用enable_mkldnn paddle net 近日,百度发布了基于飞桨深度学习框架的开源时序建模算法库PaddleTS,专注于为产业提供先进及实用的时间序列深度学习模型,助力工业、能源、金融等领域专家和行业用户快速实现时间序列模型的开发和应用。 时间序列数据在各领域中无处不在,如物联网传感器的测量结果、每小时的...
enable_mkldnn=True: ppocr DEBUG: Namespace(alpha=1.0, alphacolor=(255, 255, 255), benchmark=False, beta=1.0, binarize=False, cls_batch_num=6, cls_image_shape='3, 48, 192', cls_model_dir='/www/.paddleocr/whl/cls/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer', cls_thresh=0.9, cpu_threads=...
config.SwitchSpecifyInputNames(true);config.SwitchIrOptim(true);config.EnableMemoryOptim(); config.DisableGlogInfo();this->predictor_ = paddle_infer::CreatePredictor(config); } } else { config.DisableGpu(); if (this->use_mkldnn_) { config.EnableMKLDNN(); ...
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - [Intel GPU] Enable mkldnn::_convolution.pointwise at XPU backend · pytorch/pytorch@ad564f7
config.EnableMKLDNN(); } config.SetCpuMathLibraryNumThreads(this->cpu_math_library_num_threads_); }// false for zero copy tensor config.SwitchUseFeedFetchOps(false); // true for multiple input config.SwitchSpecifyInputNames(true);config.SwitchIrOptim(true);config.EnableMemoryOptim(); ...