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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 Python部署示例
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本目录下提供的`infer.py`,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
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```bash
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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 examples/vision/classification/paddleclas/quantize/python
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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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python infer.py --model resnet50_vd_ptq --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device cpu --backend ort
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# 在GPU上使用TensorRT推理量化模型
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python infer.py --model resnet50_vd_ptq --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --backend trt
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# 在GPU上使用Paddle-TensorRT推理量化模型
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python infer.py --model resnet50_vd_ptq --image ILSVRC2012_val_00000010.jpeg --device gpu --backend pptrt
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```
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