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# Python 预测推理
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首先请参考文档[环境准备](../../installation.md)配置运行环境。
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## 目录
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- [1. PP-ShiTu模型推理](#1)
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- [1.1 主体检测模型推理](#1.1)
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- [1.2 特征提取模型推理](#1.2)
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- [1.3 PP-ShiTu PipeLine推理](#1.3)
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<a name="1"></a>
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## 1. PP-ShiTu模型推理
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PP-ShiTu整个Pipeline包含三部分：主体检测、特征提取模型、特征检索。其中主体检测模型、特征提取模型可以单独推理使用。单独使用主体检测详见[主体检测模型推理](#2.1)，特征提取模型单独推理详见[特征提取模型推理](#2.2)， PP-ShiTu整体推理详见[PP-ShiTu PipeLine推理](#2.3)。
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<a name="2.1"></a>
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### 1.1 主体检测模型推理
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进入 PaddleClas 的 `deploy` 目录下：
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```shell
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cd PaddleClas/deploy
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```
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准备 PaddleClas 提供的主体检测 inference 模型：
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```shell
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mkdir -p models
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# 下载通用检测 inference 模型并解压
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wget -nc -P ./models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar
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tar -xf ./models/picodet_PPLCNet_x2_5_mainbody_lite_v1.0_infer.tar -C ./models/
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```
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使用以下命令进行预测：
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```shell
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python3.7 python/predict_det.py -c configs/inference_det.yaml
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```
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在配置文件 `configs/inference_det.yaml` 中有以下字段用于配置预测参数：
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* `Global.infer_imgs`：待预测的图片文件路径；
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* `Global.use_gpu`： 是否使用 GPU 预测，默认为 `True`。
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<a name="2.2"></a>
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### 1.2 特征提取模型推理
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下面以商品图片的特征提取为例，介绍特征提取模型推理。首先进入 PaddleClas 的 `deploy` 目录下：
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```shell
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cd PaddleClas/deploy
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```
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准备 PaddleClas 提供的商品特征提取 inference 模型：
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```shell
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mkdir -p models
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# 下载商品特征提取 inference 模型并解压
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wget -nc -P ./models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/PP-ShiTuV2/general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0_infer.tar
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tar -xf ./models/general_PPLCNetV2_base_pretrained_v1.0_infer.tar -C ./models/
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```
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使用以下命令进行预测：
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```shell
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python3.7 python/predict_rec.py -c configs/inference_rec.yaml
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```
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上述预测命令可以得到一个 512 维的特征向量，直接输出在在命令行中。
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在配置文件 `configs/inference_rec.yaml` 中有以下字段用于配置预测参数：
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* `Global.infer_imgs`：待预测的图片文件路径；
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* `Global.use_gpu`： 是否使用 GPU 预测，默认为 `True`。
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<a name="1.3"></a>
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### 1.3 PP-ShiTu PipeLine推理
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主体检测、特征提取和向量检索的串联预测，可以参考[图像识别快速开始](../../quick_start/quick_start_recognition.md)。
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