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https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy.git
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* add yolov5 and ppyoloe for rk1126 * update code, rename rk1126 to rv1126 * add PP-Liteseg * update lite lib * updade doc for PPYOLOE * update doc * fix docs * fix doc and examples * update code * uodate doc * update doc Co-authored-by: Jason <jiangjiajun@baidu.com>
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# PaddleClas 量化模型 C++部署示例
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本目录下提供的`infer.cc`,可以帮助用户快速完成PaddleClas量化模型在CPU/GPU上的部署推理加速.
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## 部署准备
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### FastDeploy环境准备
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- 1. 软硬件环境满足要求，参考[FastDeploy环境要求](../../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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- 2. FastDeploy Python whl包安装，参考[FastDeploy Python安装](../../../../../../docs/cn/build_and_install/download_prebuilt_libraries.md)
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### 量化模型准备
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- 1. 用户可以直接使用由FastDeploy提供的量化模型进行部署.
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- 2. 用户可以使用FastDeploy提供的[一键模型自动化压缩工具](../../../../../../tools/common_tools/auto_compression/),自行进行模型量化, 并使用产出的量化模型进行部署.(注意: 推理量化后的分类模型仍然需要FP32模型文件夹下的inference_cls.yaml文件, 自行量化的模型文件夹内不包含此yaml文件, 用户从FP32模型文件夹下复制此yaml文件到量化后的模型文件夹内即可.)
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## 以量化后的ResNet50_Vd模型为例, 进行部署，支持此模型需保证FastDeploy版本0.7.0以上(x.x.x>=0.7.0)
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在本目录执行如下命令即可完成编译,以及量化模型部署.
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```bash
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mkdir build
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cd build
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# 下载FastDeploy预编译库，用户可在上文提到的`FastDeploy预编译库`中自行选择合适的版本使用
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wget https://bj.bcebos.com/fastdeploy/release/cpp/fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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tar xvf fastdeploy-linux-x64-x.x.x.tgz
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cmake .. -DFASTDEPLOY_INSTALL_DIR=${PWD}/fastdeploy-linux-x64-x.x.x
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make -j
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#下载FastDeloy提供的ResNet50_Vd量化模型文件和测试图片
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wget https://bj.bcebos.com/paddlehub/fastdeploy/resnet50_vd_ptq.tar
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tar -xvf resnet50_vd_ptq.tar
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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ONNX Runtime推理量化模型
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./infer_demo resnet50_vd_ptq ILSVRC2012_val_00000010.jpeg 0
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# 在GPU上使用TensorRT推理量化模型
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./infer_demo resnet50_vd_ptq ILSVRC2012_val_00000010.jpeg 1
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# 在GPU上使用Paddle-TensorRT推理量化模型
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./infer_demo resnet50_vd_ptq ILSVRC2012_val_00000010.jpeg 2
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```
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