PaddleClas/docs/zh_CN/extension/paddle_inference.md

分类预测框架

一、简介

Paddle 的模型保存有多种不同的形式，大体可分为两类：

1. persistable 模型（fluid.save_persistabels保存的模型） 一般做为模型的 checkpoint，可以加载后重新训练。persistable 模型保存的是零散的权重文件，每个文件代表模型中的一个 Variable，这些零散的文件不包含结构信息，需要结合模型的结构一起使用。

   resnet50-vd-persistable/
   ├── bn2a_branch1_mean
   ├── bn2a_branch1_offset
   ├── bn2a_branch1_scale
   ├── bn2a_branch1_variance
   ├── bn2a_branch2a_mean
   ├── bn2a_branch2a_offset
   ├── bn2a_branch2a_scale
   ├── ...
   └── res5c_branch2c_weights
   

2. inference 模型（fluid.io.save_inference_model保存的模型） 一般是模型训练完成后保存的固化模型，用于预测部署。与 persistable 模型相比，inference 模型会额外保存模型的结构信息，用于配合权重文件构成完整的模型。如下所示，model 中保存的即为模型的结构信息。

   resnet50-vd-persistable/
   ├── bn2a_branch1_mean
   ├── bn2a_branch1_offset
   ├── bn2a_branch1_scale
   ├── bn2a_branch1_variance
   ├── bn2a_branch2a_mean
   ├── bn2a_branch2a_offset
   ├── bn2a_branch2a_scale
   ├── ...
   ├── res5c_branch2c_weights
   └── model
   

   为了方便起见，paddle 在保存 inference 模型的时候也可以将所有的权重文件保存成一个params文件，如下所示：

   resnet50-vd
   ├── model
   └── params
   

在 Paddle 中训练引擎和预测引擎都支持模型的预测推理，只不过预测引擎不需要进行反向操作，因此可以进行定制型的优化（如层融合，kernel 选择等），达到低时延、高吞吐的目的。训练引擎既可以支持 persistable 模型，也可以支持 inference 模型，而预测引擎只支持 inference 模型，因此也就衍生出了三种不同的预测方式：

1. 预测引擎 + inference 模型
2. 训练引擎 + persistable 模型
3. 训练引擎 + inference 模型

不管是何种预测方式，基本都包含以下几个主要的步骤：

• 构建引擎
• 构建待预测数据
• 执行预测
• 预测结果解析

不同预测方式，主要有两方面不同：构建引擎和执行预测，以下的几个部分我们会具体介绍。

二、模型转换

在任务的训练阶段，通常我们会保存一些 checkpoint（persistable 模型），这些只是模型权重文件，不能直接被预测引擎直接加载预测，所以我们通常会在训练完之后，找到合适的 checkpoint 并将其转换为 inference 模型。主要分为两个步骤：1. 构建训练引擎，2. 保存 inference 模型，如下所示：

import fluid

from ppcls.modeling.architectures.resnet_vd import ResNet50_vd

place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
startup_prog = fluid.Program()
infer_prog = fluid.Program()
with fluid.program_guard(infer_prog, startup_prog):
    with fluid.unique_name.guard():
        image = create_input()
        image = fluid.data(name='image', shape=[None, 3, 224, 224], dtype='float32')
        out = ResNet50_vd.net(input=input, class_dim=1000)

infer_prog = infer_prog.clone(for_test=True)
fluid.load(program=infer_prog, model_path=persistable 模型路径, executor=exe)

fluid.io.save_inference_model(
        dirname='./output/',
        feeded_var_names=[image.name],
        main_program=infer_prog,
        target_vars=out,
        executor=exe,
        model_filename='model',
        params_filename='params')

在模型库的 tools/export_model.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成转换：

python tools/export_model.py \
    --m=模型名称 \
    --p=persistable 模型路径 \
    --o=model和params保存路径

三、预测引擎 + inference 模型预测

在模型库的 tools/infer/predict.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：

python ./tools/infer/predict.py \
    -i=./test.jpeg \
    -m=./resnet50-vd/model \
    -p=./resnet50-vd/params \
    --use_gpu=1 \
    --use_tensorrt=True

参数说明：

• image_file(简写 i)：待预测的图片文件路径，如 ./test.jpeg
• model_file(简写 m)：模型文件路径，如 ./resnet50-vd/model
• params_file(简写 p)：权重文件路径，如 ./resnet50-vd/params
• batch_size(简写 b)：批大小，如 1
• ir_optim：是否使用 IR 优化，默认值：True
• use_tensorrt：是否使用 TesorRT 预测引擎，默认值：True
• 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

构建预测引擎：

from paddle.fluid.core import AnalysisConfig
from paddle.fluid.core import create_paddle_predictor
config = AnalysisConfig(model文件路径, params文件路径)
config.enable_use_gpu(8000, 0)
config.disable_glog_info()
config.switch_ir_optim(True)
config.enable_tensorrt_engine(
        precision_mode=AnalysisConfig.Precision.Float32,
        max_batch_size=1)

# no zero copy方式需要去除fetch feed op
config.switch_use_feed_fetch_ops(False)

predictor = create_paddle_predictor(config)

执行预测：

import numpy as np

input_names = predictor.get_input_names()
input_tensor = predictor.get_input_tensor(input_names[0])
input = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype("float32")
input_tensor.reshape([1, 3, 224, 224])
input_tensor.copy_from_cpu(input)
predictor.zero_copy_run()

更多预测参数说明可以参考官网 Paddle Python 预测 API。如果需要在业务的生产环境部署，也推荐使用 Paddel C++ 预测 API，官网提供了丰富的预编译预测库 Paddle C++ 预测库。

默认情况下，Paddle 的 wheel 包中是不包含 TensorRT 预测引擎的，如果需要使用 TensorRT 进行预测优化，需要自己编译对应的 wheel 包，编译方式可以参考 Paddle 的编译指南 Paddle 编译。

四、训练引擎 + persistable 模型预测

在模型库的 tools/infer/infer.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：

python tools/infer/infer.py \
    --i=待预测的图片文件路径 \
    --m=模型名称 \
    --p=persistable 模型路径 \
    --use_gpu=True \
    --load_static_weights=False

参数说明：

• image_file(简写 i)：待预测的图片文件路径，如 ./test.jpeg
• model(简写 m)：模型名称，如 ResNet50_vd
• pretrained_model(简写 p)：权重文件路径，如 ./pretrained/ResNet50_vd_pretrained/
• use_gpu : 是否开启GPU训练，默认值：True
• load_static_weights : 是否加载静态图训练得到的预训练模型，默认值：False

训练引擎构建：

由于 persistable 模型不包含模型的结构信息，因此需要先构建出网络结构，然后 load 权重来构建训练引擎。

import fluid
from ppcls.modeling.architectures.resnet_vd import ResNet50_vd

place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
startup_prog = fluid.Program()
infer_prog = fluid.Program()
with fluid.program_guard(infer_prog, startup_prog):
    with fluid.unique_name.guard():
        image = create_input()
        image = fluid.data(name='image', shape=[None, 3, 224, 224], dtype='float32')
        out = ResNet50_vd.net(input=input, class_dim=1000)
infer_prog = infer_prog.clone(for_test=True)
fluid.load(program=infer_prog, model_path=persistable 模型路径, executor=exe)

执行预测：

outputs = exe.run(infer_prog,
        feed={image.name: data},
        fetch_list=[out.name],
        return_numpy=False)

上述执行预测时候的参数说明可以参考官网 fluid.Executor

五、训练引擎 + inference 模型预测

在模型库的 tools/infer/py_infer.py 中提供了完整的示例，只需执行下述命令即可完成预测：

python tools/infer/py_infer.py \
    --i=图片路径 \
    --d=模型的存储路径 \
    --m=保存的模型文件 \
    --p=保存的参数文件 \
    --use_gpu=True

• image_file(简写 i)：待预测的图片文件路径，如 ./test.jpeg
• model_file(简写 m)：模型文件路径，如 ./resnet50_vd/model
• params_file(简写 p)：权重文件路径，如 ./resnet50_vd/params
• model_dir(简写d)：模型路径，如./resent50_vd
• use_gpu：是否开启GPU，默认值：True

训练引擎构建：

由于 inference 模型已包含模型的结构信息，因此不再需要提前构建模型结构，直接 load 模型结构和权重文件来构建训练引擎。

import fluid

place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
[program, feed_names, fetch_lists] = fluid.io.load_inference_model(
        模型的存储路径,
        exe,
        model_filename=保存的模型文件,
        params_filename=保存的参数文件)
compiled_program = fluid.compiler.CompiledProgram(program)

load_inference_model 既支持零散的权重文件集合，也支持融合后的单个权重文件。

执行预测：

outputs = exe.run(compiled_program,
        feed={feed_names[0]: data},
        fetch_list=fetch_lists,
        return_numpy=False)

上述执行预测时候的参数说明可以参考官网 fluid.Executor