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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. Splet30. nov. 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。
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Splet16. jul. 2024 · 飞桨的模型组网有多种方式,既可以直接使用飞桨内置的模型,也可以自定义组网。. 『手写数字识别任务』比较简单,普通的神经网络就能达到很高的精度。. 可以使用飞桨内置的 LeNet 作为模型。. 飞桨在 paddle.vision.models 下内置了 CV 领域的一些经典模 … Splet3.2 检查机器¶. 可以通过在命令行输入 lscpu 查看本机支持指令。. 在Intel支持 avx512_bf16 指令的机型上,(目前Cooper Lake机型支持 avx512_bf16 ,如Intel(R) Xeon(R) Platinum 8371HC CPU, Intel(R) d on(R) Gold 6348H CPU),bfloat16性能会获得如上表的性能提升。 Cooper Lake机型列表. 在Intel支持 avx512bw 、 avx512vl 和 avx512dq 指令但是 ...
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 ... Splet在追查出现精度问题原因前需要对齐所有的推理配置项,控制其他变量一致,其中包括:. (1) paddle版本. (2) 硬件环境. (3) 模型. (4) 预处理和模型输入. 如果是 C++ 和 Python 结果不一致,请使用同一硬件环境;如果是不同硬件结果不一致,请使用同样的测试代码。.
Splet打开优化config->SwitchIrOptim(true)后,打开MKLDNN(config->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? 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:...
Splet02. mar. 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 … goalposts footballSplet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 ... goal posts for overhead linesSpletvoid 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 ... goalposts for sale irelandSpletwin_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 ... bonding and grounding of flammable liquidsSpletwin_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 ... bonding and grounding plastic containersSplet15. 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. goalposts football gameSpletX86 Windows上预测部署示例 1 C++预测部署示例. C++示例代码在链接,下面从流程解析和编译运行示例两方面介绍。. 1.1 流程解析 1.1.1 准备预测库. 请参考下载安装预测库文档下载Paddle Inference C++预测库,或者参考源码编译文档编译Paddle Inference C++预测库。. 1.1.2 准备预测模型 goalposts for football