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# PaddleClas CPU-GPU Python部署示例
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本目录下提供`infer.py`快速完成PaddleClas在CPU/GPU上部署的示例.
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## 1. 说明
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PaddleClas支持利用FastDeploy在NVIDIA GPU、X86 CPU、飞腾CPU、ARM CPU、Intel GPU(独立显卡/集成显卡)硬件上快速部署图像分类模型
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## 2. 部署环境准备
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在部署前，需确认软硬件环境，同时下载预编译部署库，参考[FastDeploy安装文档](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install#FastDeploy预编译库安装)安装FastDeploy预编译库.
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## 3. 部署模型准备
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在部署前, 请准备好您所需要运行的推理模型, 您可以在[FastDeploy支持的PaddleClas模型列表](../README.md)中下载所需模型.
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## 4. 运行部署示例
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```bash
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# 安装FastDpeloy python包（详细文档请参考`部署环境准备`）
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pip install fastdeploy-gpu-python -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/fastdeploy.html
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conda config --add channels conda-forge && conda install cudatoolkit=11.2 cudnn=8.2
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# 下载部署示例代码
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# 下载部署示例代码
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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cd FastDeploy/examples/vision/classification/paddleclas/cpu-gpu/python
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# 如果您希望从PaddleClas下载示例代码，请运行
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git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas.git
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# 注意：如果当前分支找不到下面的fastdeploy测试代码，请切换到develop分支
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git checkout develop
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cd PaddleClas/deploy/fastdeploy/cpu-gpu/python
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# 下载ResNet50_vd模型文件和测试图片
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/ResNet50_vd_infer.tgz
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tar -xvf ResNet50_vd_infer.tgz
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wget https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleClas/raw/release/2.4/deploy/images/ImageNet/ILSVRC2012_val_00000010.jpeg
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# 在CPU上使用Paddle Inference推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device cpu --backend paddle --topk 1
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# 在CPU上使用OenVINO推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device cpu --backend openvino --topk 1
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# 在CPU上使用ONNX Runtime推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device cpu --backend ort --topk 1
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# 在CPU上使用Paddle Lite推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device cpu --backend pplite --topk 1
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# 在GPU上使用Paddle Inference推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --backend paddle --topk 1
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# 在GPU上使用Paddle TensorRT推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --backend pptrt --topk 1
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# 在GPU上使用ONNX Runtime推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --backend ort --topk 1
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# 在GPU上使用Nvidia TensorRT推理
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python infer.py --model ResNet50_vd_infer --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --backend trt --topk 1
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```
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运行完成后返回结果如下所示
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```bash
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ClassifyResult(
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label_ids: 153,
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scores: 0.686229,
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)
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```
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## 5. 部署示例选项说明
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|参数|含义|默认值
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|---|---|---|
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|--model|指定模型文件夹所在的路径|None|
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|--image|指定测试图片所在的路径|None|
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|--device|指定即将运行的硬件类型，支持的值为`[cpu, gpu]`，当设置为cpu时，可运行在x86 cpu/arm cpu等cpu上|cpu|
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|--device_id|使用gpu时, 指定设备号|0|
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|--backend|部署模型时使用的后端, 支持的值为`[paddle,pptrt,pplite,ort,openvino,trt]` |openvino|
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|--topk|返回的前topk准确率, 支持的为`1,5` |1|
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关于如何通过FastDeploy使用更多不同的推理后端，以及如何使用不同的硬件，请参考文档：[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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## 6. 更多指南
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- [PaddleClas系列 Python API查阅](https://www.paddlepaddle.org.cn/fastdeploy-api-doc/python/html/image_classification.html)
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- [PaddleClas C++ 部署](../cpp)
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- [PaddleClas C 部署](../c)
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- [PaddleClas C# 部署](../csharp)
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## 7. 常见问题
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- PaddleClas能在FastDeploy支持的多种后端上推理,支持情况如下表所示, 如何切换后端, 详见文档[如何切换模型推理后端引擎](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/faq/how_to_change_backend.md)
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|硬件类型|支持的后端|
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|:---:|:---:|
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|X86 CPU| Paddle Inference, ONNX Runtime, OpenVINO |
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|ARM CPU| Paddle Lite |
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|飞腾 CPU| ONNX Runtime |
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|NVIDIA GPU| Paddle Inference, ONNX Runtime, TensorRT |
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- [Intel GPU(独立显卡/集成显卡)的使用](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/tutorials/intel_gpu/README.md)
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- [编译CPU部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/cpu.md)
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- [编译GPU部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/gpu.md)
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- [编译Jetson部署库](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/blob/develop/docs/cn/build_and_install/jetson.md)
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