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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 ... SpletC++ 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。

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

Splet08. okt. 2024 · 版本、环境信息： 1）PaddlePaddle版本：2.1 2）CPU：8700K 3）GPU：3060 CUDA 11.0 CUDNN 81077 tensorRt 7234 4）系统环境：win10，Python 3.8.8 cmake 3.20.1 vs2024 -预测信息 1）C++预测：请您提供预测库安装包的版本信息，及其中的version.txt文件 GIT COMMIT ID: 1e62c23 WITH_MKL: ON WITH_MKLDNN: ON WI... 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。 free netflix 1 month https://state48photocinema.com

推荐模型使用MKLDNN加速后，预测速度变慢 - gitee.com

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 ... 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 ... 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 farley middle school

X86 CPU 上部署BF16预测-PaddlePaddle深度学习平台

Category:Paddle-Inference-Demo/x86_windows_demo.md at master - Github

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

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 ... Splet打开优化config-&gt;SwitchIrOptim(true)后，打开MKLDNN（config-&gt;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？

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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。关于参数的解释，详见使用Paddle-TensorRT库 ... 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.

SpletSwitchIrOptim (true); // 开启 IR 打印 config. SwitchIrDebug (true); // 通过 API 获取 IR 优化是否开启 - true println ("IR Optim is: ", config. IrOptim ()) // 通过 config 去除 fc_fuse_pass config. DeletePass ("fc_fuse_pass") // 根据 Config 创建 Predictor predictor:= paddle. NewPredictor (config) // 删除 Predictor paddle ... Splet从Predictor中获取输入的names和handle，然后设置输入数据。. auto input_names = predictor-&gt;GetInputNames(); auto input_t = predictor-&gt;GetInputHandle(input_names[0]); std::vector input_shape = {1, 3, 224, 224}; std::vector input_data(1 * 3 * 224 * 224, 1); input_t-&gt;Reshape(input_shape); input_t-&gt;CopyFromCpu(input_data ...

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 …

SpletCreated by: xdylittle 版本、环境信息： 1）PaddlePaddle版本：v1.8.1-gcc82-mkl-avx-mkldnn_PD_BL 2）CPU：Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v3 @ 2.30GHz, EnableMKLDNN, SwitchIrOptim=true 4）系统环境：Linux version 2.6.32_1-17-0-0, x86_64 -预测信息 1）C++预测：v1.8.1-gcc82-mkl-avx-mkldnn_PD_BL version.txt:... free netflix acc 2023SpletSwitchIrOptim (); // 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 ... free netflix acc generatorSplet1.2.1 编译示例¶. 文件 model_test.cc 为预测的样例程序（程序中的输入为固定值，如果您有opencv或其他方式进行数据读取的需求，需要对程序进行一定的修改）。 文件 CMakeLists.txt 为编译构建文件。 脚本 run_impl.sh 包含了第三方库、预编译库的信息配置。. 根据前面步骤下载Paddle预测库和mobilenetv1模型。 free netflix acc 2022Splet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 ... farley methodist churchSplet18. 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 farley middle school hutto bandSpletSwitchIrOptim (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)} farley middle school hutto isdSpletwin_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 ... free netflix account daten