参考github链接:GitHub - PaddlePaddle/FastDeploy 总体步骤 1. C++ SDK编译库(以GPU部署环境为例)2. 准备模型、文件、代码和数据3. 使用 FastDeploy C++ SDK C++ SDK编译库 方式1:编译安装 ○ 环境要求 Windows 10/11 x64cuda >= 11.2cudnn >= 8.2cmake >= 3.12Visual Studio 16 2019注意:安装CUDA时,...
FastDeploy 模型推理例程 下面是我们参考例程,然后结合自己的实际情况编写完成的测试代码: #include<iostream>#include"fastdeploy/vision.h"voidPicoDetGpuInfer(conststd::string&model_dir,conststd::string&image_file){std::string model_file=model_dir+"model.pdmodel";std::string params_file=model_dir+"mo...
FastDeploy会从yaml文件中获取模型在推理时需要的预处理信息。 samples代码 http://infer.cc、CMakeLists.txt,SDK编译成功后,就会出现在example文件夹中。 待预测图像 暂不展示。 使用FastDeploy C++ SDK 将cpp源码编译为exe 创建空项目 打开Visual Studio 2019,点击"创建新项目"->点击"控制台程序",从而创建新的...
#原来的代码// Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved.#include"fastdeploy/vision.h"#ifdef WIN32constcharsep='\\';#elseconstcharsep='/';#endifvoidInitAndInfer(conststd::string&model_dir,conststd::string _file,constfastdeploy::RuntimeOption&option){automodel_file=model_d...
fastdeploy官方地址:https:///PaddlePaddle/FastDeploy fastdeploy C++ SDK和java SDK预编译库下载:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md fastdeploy GPU源码编译安装:https:///PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/ ...
如果需要使用C进行高性能部署并支持各种硬件，可以使用飞桨的FastDeploy开发套件。目前，FastDeploy已经覆盖...
在D盘创建文件夹Paddle,再在其中创建文件夹compiled_fastdeploy,当然也可以换成其他地址,更改命令中的DCMAKE_INSTALL_PREFIX即可。 打开vs2019的命令行(Developer Command Prompt for VS 2019)逐行输入 编译后的库即在D:/Paddle/compiled_fastdeploy中。
推理部署:基于FastDeploy全场景部署工具,提供了面向服务器场景的高性能推理服务,支持动态插入、流式输出、多硬件部署等功能。 业界方案在不同并行策略和不同结点数量下模型保存的Checkpoint格式不统一,模型量化和推理部署使用时需引入复杂切分和合并...
飞桨提供了Paddle Inference、Paddle Lite等高性能推理库,以及专注于快速便捷部署体验的FastDeploy,来帮助广大飞桨开发者完成这关键一步。喜大普奔的是,PaddleX无缝集成了FastDeploy的能力,轻松点选您的部署环境要求,就可以获取相应的部署包...
Expand Up@@ -17,6 +17,8 @@ PaddleSeg支持利用FastDeploy在NVIDIA GPU、X86 CPU、飞腾CPU、ARM CPU、I ```bash #下载部署示例代码 git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg.git #注意:如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码,请切换到develop分支 ...