Lite预测功能测试

Lite预测功能测试的主程序为test_lite.sh，可以测试基于Lite预测库的模型推理功能。

1. 测试结论汇总

目前Lite端的样本间支持以下四种方式的组合，共16个链条：

模型类型	样本数量	功耗模式	cpu多线程
正常模型	单样本/多样本	LITE_POWER_HIGH/LITE_POWER_LOW	支持
正常模型	单样本/多样本	LITE_POWER_HIGH/LITE_POWER_LOW	支持
量化模型	单样本/多样本	LITE_POWER_HIGH/LITE_POWER_LOW	支持
量化模型	单样本/多样本	LITE_POWER_HIGH/LITE_POWER_LOW	支持

2. 测试流程

2.1 功能测试

先运行prepare.sh准备数据和模型，模型和数据会打包到test_lite.tar中，将test_lite.tar上传到手机上，然后运行test_lite.sh进行测试，最终在test_lite/output目录下生成lite_*.log后缀的日志文件。


# 数据和模型准备
bash test_tipc/prepare.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile_params.txt "lite_infer"

# 手机端测试:
bash test_lite.sh ppocr_det_mobile_params.txt

注意：数据上传到手机的方式有两种，一种是通过adb的方式通过数据线连接，可以参考Lite端部署文档。另外一种是通过在手机上开启虚拟终端在局域网内通过ssh的方式连接，无需数据线，第二种方式可以在手机上支持大部分linux命令，如vim、bash等，比较推荐，可以参考安卓手机termux连接电脑。

运行结果

各测试的运行情况会打印在 ./output/ 中：运行成功时会输出：

Run successfully with command - ./ocr_db_crnn det ./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_slim_opt.nb INT8 4 1 LITE_POWER_LOW ./test_data/icdar2015_lite/text_localization/ch4_test_images/img_233.jpg ./config.txt True > ./output/lite_ch_ppocr_mobile_v2.0_det_slim_opt.nb_precision_INT8_batchsize_1_threads_4_powermode_LITE_POWER_LOW_singleimg_True.log 2>&1!
Run successfully with command xxx
...

运行失败时会输出：

Run failed with command - ./ocr_db_crnn det ./models/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_slim_opt.nb INT8 4 1 LITE_POWER_LOW ./test_data/icdar2015_lite/text_localization/ch4_test_images/img_233.jpg ./config.txt True > ./output/lite_ch_ppocr_mobile_v2.0_det_slim_opt.nb_precision_INT8_batchsize_1_threads_4_powermode_LITE_POWER_LOW_singleimg_True.log 2>&1!
Run failed with command xxx
...

在./output/文件夹下，会存在如下日志，每一个日志都是不同配置下的log结果：

在每一个log中，都会调用autolog打印如下信息：

3. 更多教程

本文档为功能测试用，更详细的Lite端预测使用教程请参考：Lite端部署。

3.0 KiB Raw Blame History