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PaddleOCR
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飞桨训推一体认证

1. 简介

飞桨除了基本的模型训练和预测，还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了PaddleOCR中所有模型的飞桨训推一体认证 (Training and Inference Pipeline Certification(TIPC)) 信息和测试工具，方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况，并可以进行一键测试。

2. 汇总信息

打通情况汇总如下，已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试，未填写的表示正在支持中。

字段说明：

  • 基础训练预测：包括模型训练、Paddle Inference Python预测。
  • 更多训练方式：包括多机多卡、混合精度。
  • 模型压缩：包括裁剪、离线/在线量化、蒸馏。
  • 其他预测部署：包括Paddle Inference C++预测、Paddle Serving部署、Paddle-Lite部署等。

更详细的mkldnn、Tensorrt等预测加速相关功能的支持情况可以查看各测试工具的更多教程。

算法论文 模型名称 模型类型 基础
训练预测		 更多
训练方式		 模型压缩 其他预测部署
DB ch_ppocr_mobile_v2.0_det 检测 支持 多机多卡
混合精度		 FPGM裁剪
离线量化		 Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++)
DB ch_ppocr_server_v2.0_det 检测 支持 多机多卡
混合精度		 FPGM裁剪
离线量化		 Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++)
DB ch_PP-OCRv2_det 检测
CRNN ch_ppocr_mobile_v2.0_rec 识别 支持 多机多卡
混合精度		 PACT量化
离线量化		 Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++)
CRNN ch_ppocr_server_v2.0_rec 识别 支持 多机多卡
混合精度		 PACT量化
离线量化		 Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++)
CRNN ch_PP-OCRv2_rec 识别
PP-OCR ch_ppocr_mobile_v2.0 检测+识别 支持 多机多卡
混合精度		 - Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++)
PP-OCR ch_ppocr_server_v2.0 检测+识别 支持 多机多卡
混合精度		 - Paddle Inference: C++
Paddle Serving: Python, C++
Paddle-Lite:
(1) ARM CPU(C++)
PP-OCRv2 ch_PP-OCRv2 检测+识别
DB det_mv3_db_v2.0 检测
DB det_r50_vd_db_v2.0 检测
EAST det_mv3_east_v2.0 检测
EAST det_r50_vd_east_v2.0 检测
PSENet det_mv3_pse_v2.0 检测
PSENet det_r50_vd_pse_v2.0 检测
SAST det_r50_vd_sast_totaltext_v2.0 检测
Rosetta rec_mv3_none_none_ctc_v2.0 识别
Rosetta rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0 识别
CRNN rec_mv3_none_bilstm_ctc_v2.0 识别
CRNN rec_r34_vd_none_bilstm_ctc_v2.0 识别
StarNet rec_mv3_tps_bilstm_ctc_v2.0 识别
StarNet rec_r34_vd_tps_bilstm_ctc_v2.0 识别
RARE rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0 识别
RARE rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0 识别
SRN rec_r50fpn_vd_none_srn 识别
NRTR rec_mtb_nrtr 识别
SAR rec_r31_sar 识别
PGNet rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0 端到端

3. 一键测试工具使用

目录介绍

test_tipc/
├── configs/  # 配置文件目录
    ├── ppocr_det_mobile             # ppocr_det_mobile模型的测试配置文件目录
        ├── det_mv3_db.yml                  # 测试mobile版ppocr检测模型训练的yml文件
        ├── train_infer_python.txt.txt      # 测试Linux上python训练预测（基础训练预测）的配置文件
        ├── model_linux_gpu_normal_normal_infer_cpp_linux_gpu_cpu.txt     # 测试Linux上c++预测的配置文件
        ├── model_linux_gpu_normal_normal_infer_python_jetson.txt         # 测试Jetson上python预测的配置文件
        ├── train_linux_gpu_fleet_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt      # 测试Linux上多机多卡、混合精度训练和python预测的配置文件
        ├── ...  
    ├── ppocr_det_server               # ppocr_det_server模型的测试配置文件目录
        ├── ...  
    ├── ppocr_rec_mobile               # ppocr_rec_mobile模型的测试配置文件目录
        ├── ...  
    ├── ppocr_rec_server               # ppocr_rec_server模型的测试配置文件目录
        ├── ...  
    ├── ...  
├── results/   # 预先保存的预测结果，用于和实际预测结果进行精读比对
	├── python_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt           # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp32精度的结果
	├── python_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt           # 预存的mobile版ppocr检测模型python预测fp16精度的结果
	├── cpp_ppocr_det_mobile_results_fp32.txt       # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp32精度的结果
	├── cpp_ppocr_det_mobile_results_fp16.txt       # 预存的mobile版ppocr检测模型c++预测的fp16精度的结果
	├── ...
├── prepare.sh                        # 完成test_*.sh运行所需要的数据和模型下载
├── test_train_inference_python.sh    # 测试python训练预测的主程序
├── test_inference_cpp.sh             # 测试c++预测的主程序
├── test_serving.sh                   # 测试serving部署预测的主程序
├── test_lite_arm_cpu_cpp.sh          # 测试lite在arm_cpu上部署的C++预测的主程序
├── compare_results.py                # 用于对比log中的预测结果与results中的预存结果精度误差是否在限定范围内
└── readme.md                         # 使用文档

配置文件命名规范

在configs目录下，按模型名称划分为子目录，子目录中存放所有该模型测试需要用到的配置文件，配置文件的命名遵循如下规范：

  1. 基础训练预测配置简单命名为：train_infer_python.txt，表示Linux环境下单机、不使用混合精度训练+python预测，其完整命名对应train_linux_gpu_fleet_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt，由于本配置文件使用频率较高，这里进行了名称简化。

  2. 其他带训练配置命名格式为：train_训练硬件环境(linux_gpu/linux_dcu/…)_是否多机(fleet/normal)_是否混合精度(amp/normal)_预测模式(infer/lite/serving/js)_语言(cpp/python/java)_预测硬件环境(linux_gpu/mac/jetson/opencl_arm_gpu/...).txt。如，linux gpu下多机多卡+混合精度链条测试对应配置 train_linux_gpu_fleet_amp_infer_python_linux_gpu_cpu.txt，linux dcu下基础训练预测对应配置 train_linux_dcu_normal_normal_infer_python_dcu.txt。

  3. 仅预测的配置（如serving、lite等）命名格式：model_训练硬件环境(linux_gpu/linux_dcu/…)_是否多机(fleet/normal)是否混合精度(amp/normal)(infer/lite/serving/js)_语言(cpp/python/java)_预测硬件环境(linux_gpu/mac/jetson/opencl_arm_gpu/...).txt，即，与2相比，仅第一个字段从train换为model，测试时模型直接下载获取，这里的“训练硬件环境”表示所测试的模型是在哪种环境下训练得到的。

根据上述命名规范，可以直接从配置文件名看出对应的测试场景和功能。

测试流程

使用本工具，可以测试不同功能的支持情况，以及预测结果是否对齐，测试流程如下：

  1. 运行prepare.sh准备测试所需数据和模型；
  2. 运行要测试的功能对应的测试脚本test_*.sh，产出log，由log可以看到不同配置是否运行成功；
  3. 用compare_results.py对比log中的预测结果和预存在results目录下的结果，判断预测精度是否符合预期（在误差范围内）。

其中，有4个测试主程序，功能如下：

  • test_train_inference_python.sh：测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。
  • test_inference_cpp.sh：测试基于C++的模型推理。
  • test_serving.sh：测试基于Paddle Serving的服务化部署功能。
  • test_lite_arm_cpu_cpp.sh：测试基于Paddle-Lite的ARM CPU端c++预测部署功能。

更多教程

各功能测试中涉及混合精度、裁剪、量化等训练相关，及mkldnn、Tensorrt等多种预测相关参数配置，请点击下方相应链接了解更多细节和使用教程：
test_train_inference_python 使用
test_inference_cpp 使用
test_serving 使用
test_lite_arm_cpu_cpp 使用