test_train_inference_python.md

Linux GPU/CPU 基础训练推理测试

Linux GPU/CPU 基础训练推理测试的主程序为test_train_inference_python.sh，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能。

1. 测试结论汇总

• 训练相关：

算法名称	模型名称	单机单卡	单机多卡
CAN	can	正常训练	正常训练

• 推理相关：

算法名称	模型名称	device_CPU	device_GPU	batchsize
CAN	can	支持	支持	1

2. 测试流程

2.1 准备数据和模型

用于基础训练推理测试的数据位于/test_images文件夹内。

test_image
    |--lite_data                            # 训练小数据集
    |--test_data                            # 验证小数据集     
    |--test_example                         # 推理使用图片
    |----words_dict.txt                     # 训练、验证、推理所需词表

下载用于基础训练推理测试的模型。

bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/can/train_infer_python.txt 'lite_train_lite_infer'

模型会自动放置在CAN_Paddle根目录中.

2.2 准备环境

• 安装PaddlePaddle：如果您已经安装了2.2或者以上版本的paddlepaddle，那么无需运行下面的命令安装paddlepaddle。

  # 需要安装2.2及以上版本的Paddle
  # 安装GPU版本的Paddle
  pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0
  # 安装CPU版本的Paddle
  pip install paddlepaddle==2.2.0
  

• 安装依赖

  pip install  -r requirements.txt
  

• 安装AutoLog（规范化日志输出工具）

  pip install  https://paddleocr.bj.bcebos.com/libs/auto_log-1.2.0-py3-none-any.whl
  

2.3 功能测试

Linux GPU/CPU 基础训练推理测试方法如下所示。

bash test_tipc/prepare.sh test_tipc/configs/can/train_infer_python.txt lite_train_lite_infer

bash test_tipc/test_train_inference_python.sh test_tipc/configs/can/train_infer_python.txt lite_train_lite_infer

输出结果如下，表示命令运行成功。

Run successfully with command - python tools/train.py --config config_for_tipc.yaml!
......
Run successfully with command - python tools/infer.py --use_gpu=True > ./test_tipc/output/python_infer_gpu_usetrt_null_precision_null_batchsize_null.log 2>&1 !

该信息可以在运行log中查看，以can为例，log位置在./test_tipc/output/results_python.log。

如果运行失败，也会在终端中输出运行失败的日志信息以及对应的运行命令。可以基于该命令，分析运行失败的原因。