Paddle Lite 是飞桨深度学习框架的一款轻量级、低框架开销的推理引擎,除了在移动端应用外,还可以使用服务器进行 Paddle Lite 推理。Paddle Inference采用子图的形式集成 Paddle Lite,以方便用户在服务器推理原有方式上稍加改动,即可开启 Paddle Lite 的推理能力,得到更快的推理速度。并且,使用 Paddle Lite 可支持在百度...
Paddle Inference应运而生。它是飞桨的原生推理库,作用于服务器端和云端,提供高性能的推理能力。由于能力直接基于飞桨的训练算子,因此Paddle Inference 可以通用支持飞桨训练出的所有模型。考虑到大家的使用场景差异很大,Paddle Inference针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型...
-python #whl安装包 -paddle_install_dir #产出的所有头文件及库 -paddle_inference_install_dir #预测c++依赖库 -paddle_inference_c_install_dir #预测c依赖库 1. 2. 3. 4. 5. 四、构件简介 1、predictor 实例持有所有资源,是预测端的主要端口。在第一个predictor创建出来后,可以使用clone接口创建新的实例...
该功能包是全网首个能够完全基于python3将原生的Paddle Inference嵌入ROS中的工具,使Paddle Inference能够作为一个节点实现对ROS中图像信息进行实时检测功能,可以帮助开发者在Ubuntu18.04 ROS Melodic环境中中使用Paddle inference部署基于飞桨的CV模型。 快速体验
Paddle Inference 是飞桨的原生推理库, 作用于服务器端和云端,提供高性能的推理能力。 由于能力直接基于飞桨的训练算子,因此Paddle Inference 可以通用支持飞桨训练出的所有模型。 Paddle Inference 功能特性丰富,性能优异,针对不同平台不同的应用场景进行了深度的适配优化,做到高吞吐、低时延,保证了飞桨模型在服务器端即...
融合后的Encoder结构:Paddle Inference将编码部分融合成了由FC、MultiHeadMatmul、FcEltwiseLayerNorm等算子组成的结构。 通过对输入、编码部分进行算子融合,标准的Ernie模型的算子数量从300个以上降到60个左右,给模型推理带来了较大的性能提升,不但减少了模型计算量和计算核(kernel)调用的次数,还大大节省了访存的开销。与...
如果您手中的模型是由诸如 Caffe、Tensorflow、PyTorch 等框架产出,那么您可以使用 X2Paddle 工具将模型转换为 PadddlePaddle 格式。 准备环境 1)Python 环境 请参照官方主页-快速安装页面进行自行安装或编译,当前支持 pip/conda 安装,docker镜像以及源码编译等多种方式来准备Paddle Inference开发环境。
模型格式二:Paddle的原生模型文件 python API预测 在这里,我使用了一个我自己训练的四分类的垃圾分类模型进行部署。采用GPU预测的方式加速预测速度: import cv2 import numpy as np from paddle.inference import Config from paddle.inference import create_predictor ...
使用Paddle Inference完成推理 1. 准备预测部署模型 下载ResNet50 模型后解压,得到 Paddle 预测格式的模型,位于文件夹 ResNet50 下。如需查看模型结构,可将 inference.pdmodel 加载到模型可视化工具 Netron 中打开。 # 获得模型目录即文件如下 resnet50/ ├── inference.pdmodel ├── inference.pdiparams.info └...
Paddle Inference目标检测 1.运行 Resnet50 图像分类样例 ResNet50 样例展示了单输入模型在 GPU 下的推理过程。运行步骤如下: 一:准备环境 请您在环境中安装2.0或以上版本的 Paddle,具体的安装方式请参照飞桨官方页面的指示方式。 二:下载模型以及测试数据 (1)获取预测模型 下载模型,模型为imagenet 数据集训练得...