Switchiroptim

Author: yyee

August undefined, 2024

Splet24. jul. 2024 · SwitchIrOptim (); // 打开优化开关，运行时会执行一系列的计算图优化; 这里需要注意的是，输入的 PaddleTensor 需要指定，比如之前的例子需要修改为. auto predictor = paddle:: CreatePaddlePredictor (config); // 注意这里需要 AnalysisConfig // 创建输入 tensor; int64_t data [4] = {1, 2, 3, 4 ... Spletvoid PD_SwitchIrOptim(PD_AnalysisConfig* config, bool x): 设置预测是否开启IR优化。 void PD_EnableTensorRtEngine(PD_AnalysisConfig* config, int workspace_size, int max_batch_size, int min_subgraph_size, Precision precision, bool use_static, bool use_calib_mode): 开启TensorRT。关于参数的解释，详见使用Paddle-TensorRT库 ...

SwitchIrOptim影响预测结果 · Issue #24811 · PaddlePaddle/Paddle

SpletSwitchIrOptim (); // 开启 IR 打印 config. SwitchIrDebug (); // 得到 pass_builder 对象 auto pass_builder = config . pass_builder (); // 在 IR 优化阶段，去除 fc_fuse_pass pass_builder -> DeletePass ( "fc_fuse_pass" ); // 通过 API 获取 IR 优化是否开启 - true std :: cout << "IR Optim is: " << config . ir_optim () << std ... Splet24. jun. 2024 · ModelPredcit 是我自己简单封装的一个类，方便调用. def _predict_text ( text_list: list, predict: ModelPredict ): predict. set_input ( text_list ) result=predict. predict_and_get_output () return result. 3. 类内部封装代码. 下面的三个函数都是封装在 ModelPredcit 类里面的. fence panels in bradford

6. 设置模型优化方法 — Paddle-Inference documentation

Splet15. apr. 2024 · paddle版本transformer的C++预测（GPU），开启config.SwitchIrOptim (),每个线程都只出同样的一个结果，无论是单卡单线程还是多卡多线程都是这样. 关闭config.SwitchIrOptim ()才预测正常. Splet本文主要介绍在CPU上转化PaddleSlim产出的量化模型并部署和预测的流程。. 对于常见图像分类模型，在Casecade Lake机器上（例如Intel® Xeon® Gold 6271、6248，X2XX等），INT8模型进行推理的速度通常是FP32模型的3-3.7倍；在SkyLake机器（例如Intel® Xeon® Gold 6148、8180，X1XX等）上 ... Splet30. nov. 2024 · 1）PaddlePaddle版本：2.1 2）GPU：2080super、CUDA10.2和CUDNN7 4）win10 1）C++预测：version.txt文件 GIT COMMIT ID: 4ccd9a0 WITH_MKL: ON WITH_MKLDNN: ON WITH_GPU: ON CUDA version: 10.2 CUDNN version: v7.6 CXX compiler version: 19.16.27045.0 WITH_TENSORRT: ON TensorRT version: v7 4）预测库来源：官方 … def wish

X86 Windows上预测部署示例 — Paddle-Inference documentation

Splet从Predictor中获取输入的names和handle，然后设置输入数据。. auto input_names = predictor->GetInputNames(); auto input_t = predictor->GetInputHandle(input_names[0]); std::vector input_shape = {1, 3, 224, 224}; std::vector input_data(1 * 3 * 224 * 224, 1); input_t->Reshape(input_shape); input_t->CopyFromCpu(input_data ... SpletX86 Windows上预测部署示例 1 C++预测部署示例. C++示例代码在链接，下面从流程解析和编译运行示例两方面介绍。. 1.1 流程解析 1.1.1 准备预测库. 请参考下载安装预测库文档下载Paddle Inference C++预测库，或者参考源码编译文档编译Paddle Inference C++预测库。. 1.1.2 准备预测模型 def withdrawalSpletC++ 预测 API介绍¶. 为了更简单方便地预测部署，PaddlePaddle 提供了一套高层 C++ API 预测接口。下面是详细介绍。如果您在使用2.0之前的Paddle，请参考旧版API文档，升级到新版API请参考推理升级指南。 fence panels in wigan

"Splet打开优化config->SwitchIrOptim(true)后，打开MKLDNN（config->EnableMKLDNN()），网络预测速度在个人开发机上测试为0.7ms左右。关闭MKLDNN，网络预测速度在个人开发机上测试为0.4ms左右；关闭优化后，无论是否打开MKLDNN，网络预测速度为0.5ms左右请问这种情况是否正常？ " - Switchiroptim

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Spletvoid PD_SwitchIrOptim(PD_AnalysisConfig* config, bool x): 设置预测是否开启IR优化。 void PD_EnableTensorRtEngine(PD_AnalysisConfig* config, int workspace_size, int max_batch_size, int min_subgraph_size, Precision precision, bool use_static, bool use_calib_mode) : 开启TensorRT。 Splet众所周知，模型量化可以有效加快模型预测性能，飞桨也提供了强大的模型量化功能。. 所以，本文主要介绍在X86 CPU部署PaddleSlim产出的量化模型。. 对于常见图像分类模型，在Casecade Lake机器上（例如Intel® Xeon® Gold 6271、6248，X2XX等），INT8模型进行推理的速度通常 ...

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Splet12. feb. 2024 · config.SwitchIrOptim(true); // 默认打开除了通用的 OP 融合优化外，飞桨paddle预测引擎有针对性的对 CPU 以及 GPU 进行了性能优化。 CPU 性能优化 1.对矩阵库设置多线程模型在CPU预测期间，大量的运算依托于矩阵库，如 OpenBlas，MKL。 SpletSwitchIrOptim (true); auto predictor = paddle_infer:: CreatePredictor (config); Python 示例如下 if args . model_dir == "" : config = Config ( args . model_file , args . params_file ) else : config = Config ( args . model_dir ) config . enable_use_gpu ( 1000 , 0 ) config . enable_tensorrt_engine ( workspace_size = 1 << 30 , max_batch_size ...

Spletconfig.SwitchIrOptim(true); // 默认打开. 除了通用的 OP 融合优化外，飞桨paddle预测引擎有针对性的对 CPU 以及 GPU 进行了性能优化。 CPU 性能优化. 1.对矩阵库设置多线程. 模型在CPU预测期间，大量的运算依托于矩阵库，如 OpenBlas，MKL。 Spletwin_x86_cpu_cmake_2. 设置CMake Options，点击Add Entry，新增PADDLE_LIB，CMAKE_BUILD_TYPE，DEMO_NAME等选项。. 具体配置项如下图所示，其中PADDLE_LIB为您下载的预测库路径。. win_x86_cpu_cmake_3. 点击Configure，log信息显示Configure done代表配置成功，接下来点击Generate生成vs工程，log信息 ...

Splet01. dec. 2024 · Paddle-Lite paddle_inference_x86_cpu预测量化模型时报错. I0113 14:20:40.931643 14539 analysis_predictor.cc:139] Profiler is deactivated, and no profiling report will be generated. ValueError: (InvalidArgument) The Tensor in the dequantize Op's Input Variable Input (dequantize/in/63) is not initialized. Splet16. jul. 2024 · 飞桨的模型组网有多种方式，既可以直接使用飞桨内置的模型，也可以自定义组网。. 『手写数字识别任务』比较简单，普通的神经网络就能达到很高的精度。. 可以使用飞桨内置的 LeNet 作为模型。. 飞桨在 paddle.vision.models 下内置了 CV 领域的一些经典模 …

Splet29. maj 2024 · SwitchIrOptim打开会影响预测结果。测试时，我将一条样本重复n次作为一个batch喂给网络，如果关闭IrOptim，所有输出结果是一致的；如果打开IrOptim，第一条输出和关闭的结果相近，后n-1个结果相同，但是和第一条不一样。

SpletSwitchIrOptim (true); // 开启 IR 打印 config. SwitchIrDebug (true); // 通过 API 获取 IR 优化是否开启 - true fmt. Println ("IR Optim is: ", config. IrOptim ()) // 根据 Config 创建 Predictor predictor:= paddle. NewPredictor (config)} def withinSplet02. mar. 2024 · SwitchIrOptim (); // 打开优化开关，运行时会执行一系列的计算图优化; 这里需要注意的是，输入的 PaddleTensor 需要指定，比如之前的例子需要修改为. auto predictor = paddle:: CreatePaddlePredictor (config); // 注意这里需要 AnalysisConfig // 创建输入 tensor; int64_t data [4] = {1, 2, 3, 4 ... def witherSplet流程步骤如下：. 产出量化模型：使用PaddleSlim训练并产出量化模型。. 注意模型中被量化的算子的参数值应该在INT8范围内，但是类型仍为float型。. 在CPU上转换量化模型：在CPU上使用DNNL库转化量化模型为INT8模型。. 在CPU上部署预测：在CPU上部署样例并进 … def with return pythonSplet18. dec. 2024 · C++ 预测 API介绍. 为了更简单方便地预测部署，PaddlePaddle 提供了一套高层 C++ API 预测接口。下面是详细介绍。内容 fence panels in brentwood essexSplet29. maj 2024 · SwitchIrOptim打开会影响预测结果。测试时，我将一条样本重复n次作为一个batch喂给网络，如果关闭IrOptim，所有输出结果是一致的；如果打开IrOptim，第一条输出和关闭的结果相近，后n-1个结果相同，但是和第一条不一样。样本重复3次. 关闭IrOptim的结果 58.291302,58. ... def withholding fence panels in rotherhamSpletwin_x86_cpu_cmake_2. 设置CMake Options，点击Add Entry，新增PADDLE_LIB，CMAKE_BUILD_TYPE，DEMO_NAME等选项。. 具体配置项如下图所示，其中PADDLE_LIB为您下载的预测库路径。. win_x86_cpu_cmake_3. 点击Configure，log信息显示Configure done代表配置成功，接下来点击Generate生成vs工程，log信息 ... fence panels in wigan area