gpu_mem(int): 使用的GPU显存大小,默认为8000。 enable_profile(bool): 是否开启profile功能,默认False。 top_k(int): 指定的topk,预测的前k个类别和对应的分类概率,默认为1。 enable_mkldnn(bool): 是否开启MKLDNN,默认False。 cpu_num_threads(int): 指定cpu线程数,默认设置为10。 label_name_path(str)...
Classifier classifier(config.cls_model_path, config.cls_params_path, config.use_gpu, config.gpu_id, config.gpu_mem, config.cpu_math_library_num_threads, config.use_mkldnn, config.use_tensorrt, config.use_fp16, config.resize_short_size, config.crop_size); // 获取图像的基本信息 std::cout...
print("Model input size: {}".format([self.infer_img_size, self.infer_img_size, 3])) # 0 print("Use GPU is: {}".format(config.use_gpu())) # True print("GPU device id is: {}".format(config.gpu_device_id())) # 0 print("Init mem size is: {}".format(config.memory_pool_...
进入环境,安装 gpu 版本的 paddlepaddle conda activate paddle_env python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 1. 2. 再安装 paddleocr pip install "paddleocr>=2.0.1" 1. 注意:使用 whl 包安装的库支持的算法有限,比如文本检测部分只支持 DB 算法,如果要使用其它模...
gpu_mem: 初始分配GPU显存,以M单位 use_gpu:是否使用 GPU 预测,默认值:True enable_benchmark:是否启用benchmark,默认值:False model_name:模型名字 注意: 当启用benchmark时,默认开启tersorrt进行预测 为了模拟真实性,我们直接从手机相册里拿出来一张隔壁老王的照片试试,放在PaddleClas/test.PNG中 In [ ] !pyt...
export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.92 这样强制占用了92%的显存。一般不建议强制占用100%的显存,因为需要留给一部分,给CUDA驱动底层机制使用。 请参考https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/performance_improving/singlenode_training_improving/memory_optimize.html ...
- device: 运行环境,默认为gpu。 - low_gpu_mem:降低合参时候所需显存,默认为False。如果合参时显存不足,建议开启 合并成功画面如下: 模型量化 可参考仓库文档 模型推理 cd ~ cd PaddleNLP/llm 确保此时还在 PaddleNLP/llm 运行目录中 动态图推理 注意使用develop版本的Paddle 否则会出现如下错误,我查了...
gpu_mem=8000, enable_profile=False, top_k=1, enable_mkldnn=False, enable_benchmark=False, cpu_num_threads=10, hubserving=False, label_name_path='', pre_label_image=False, pre_label_out_idr=None) class PaddleClas(object): print('Inference models that Paddle provides are listed as follo...
e2e_algorithm='PGNet', e2e_char_dict_path='./ppocr/utils/ic15_dict.txt', e2e_limit_side_len=768, e2e_limit_type='max', e2e_model_dir=None, e2e_pgnet_mode='fast', e2e_pgnet_score_thresh=0.5, e2e_pgnet_valid_set='totaltext', enable_mkldnn=False, fourier_degree=5, gpu_mem=500...
gpu_mem(int): 使用的GPU显存大小,默认为8000。 enable_profile(bool): 是否开启profile功能,默认False。 top_k(int): 指定的topk,打印(返回)预测结果的前k个类别和对应的分类概率,默认为1。 enable_mkldnn(bool): 是否开启MKLDNN,默认False。 cpu_num_threads(int): 指定cpu线程数,默认设置为10。 label_...