PaddleSlim是飞桨深度学习模型压缩工具,Paddle Inference可联动PaddleSlim,支持加载量化、裁剪和蒸馏后的模型并部署,由此减小模型存储空间、减少计算占用内存、加快模型推理速度。其中在模型量化方面,Paddle Inference在X86 CPU上做了深度优化,常见分类模型的单线程性能可提升近3倍,ERNIE模型的单线程性
在完成了Config的设置之后,可以通过配置的Config,创建一个用于执行预测引擎的实例,这个实例是基于数据结构Predictor,创建的方式是直接调用paddle.inference.create_predictor()方法。如下: predictor = paddle.inference.create_predictor(config) Config示例 首先,如前文所说,设置模型和参数路径: config = paddle.inference....
predictor = create_predictor(config) return predictor def predict(predictor, img): ''' 函数功能:初始化预测模型predictor 函数输入:模型结构文件,模型参数文件 函数输出:预测器predictor ''' input_names = predictor.get_input_names() for i, name in enumerate(input_names): input_tensor = predictor.get...
predictor = create_predictor(config) return predictor def predict(image, predictor): img = preprocess(image) input_names = predictor.get_input_names() input_tensor = predictor.get_input_handle(input_names[0]) input_tensor.reshape(img.shape) input_tensor.copy_from_cpu(img.copy()) # 执行Pred...
2)创建推理引擎 paddle_infer::Predictor,通过调用 CreatePaddlePredictor(Config) 接口,一行代码即可完成引擎初始化,其中 Config 为第1步中生成的配置推理选项。 3)准备输入数据,需要以下几个步骤: 先通过auto input_names = predictor->GetInputNames() 获取模型所有输入Tensor的名称; ...
第二步:创建AnalysisPredictor AnalysisPredictor是Paddle Inference提供的推理引擎,它根据AnalysisConfig配置对象进行构造。因此我们首先要创建AnalysisConfig对象,并设置一些推理引擎参数,这些参数包括模型的路径、设备硬件类型,是否开启显存以及TensorRT子图优化等。
跑的是https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE项目中的task有 text_generation 和text_matching, 这两个task 训练的时候都是可以正常运行的,但是infer的时候就出错了,代码段是在erniekit/controller/inference.py 中的predictor = paddle_infer.create_predictor(config) 这段代码就会出现错:不管用cpu还是gpu都会报同样...
请提出你的问题 Please ask your question 用pyinstaller打包推理代码遇到的问题,打包前一切正常。 paddle.utiles.run_check() 显示成功。 运行到 predictor = paddle_infer.create_predictor(model_config) 显存发生了一点波动就抛出错误。 Running verify PaddlePaddle p
模型预测过程是通过 predictor 对象的 run() 函数执行的,而创建 predictor 对象的代码封装在 tools/infer/predict.py 脚本的 create_paddle_predictor() 函数里: # -设置paddle inference的参数config,并创建predictor对象用于预测- def create_paddle_predictor(args): # 设置模型结构和模型权重参数 config = Config...
下面就通过代码详细了解一下如何通过PaddleInference推理引擎 使用Python API来完成推理模型的预测部署 1. 加载模型 In [34] # 加载模型 import os from tqdm import tqdm from paddle.inference import Config from paddle.inference import create_predictor def load_model(modelpath, use_gpu): # 加载模型参数 co...