Paddle Inference部署推理(二十二)

二十二:Paddle Inference推理 (C++)API详解

7. 使用 IPU 进行预测

API定义如下:

// 启用 IPU 进行预测
// 参数:ipu_device_num - 所需要的 IPU 个数.
// 参数:ipu_micro_batch_size - 计算图输入的 batch size,用于根据输入 batch size 进行全图 Tensor shape 推导,仅在动态输入 batch size 的情况生效
// 参数:ipu_enable_pipelining - 使能 IPU 间数据流水
// 参数:ipu_batches_per_step - 在使能数据流水的条件下,指定每次跑多少 batch 的数据,如果关闭数据流水,该值应设置为 1
// 返回:None
void EnableIpu(int ipu_device_num = 1, int ipu_micro_batch_size = 1,
               bool ipu_enable_pipelining = false,
               int ipu_batches_per_step = 1);

// 配置 IPU 构图参数
// 参数:ipu_enable_fp16 - 使能 float16 模式,将 float32 计算图转换为 float16 计算图
// 参数:ipu_replica_num - 设置实例个数,举例 ipu_device_num = 2,表示单个实例需要 2 个 IPU 运行,设置 ipu_replica_num = 8,表示总共有 8 个相同实例,所以总共需要 16 个IPU
// 参数:ipu_available_memory_proportion - 设置 matmul / conv Op 可使用的内存比例,取值 (0.0, 1.0], 比例越高,计算性能越好
// 参数:ipu_enable_half_partial - matmul Op 中间结果以 float16 存储于片上
// 参数:ipu_enable_model_runtime_executor - 使能 model_runtime executor,设置为false时使用 popart executor
// 返回:None
void SetIpuConfig(bool ipu_enable_fp16 = false, int ipu_replica_num = 1,
                  float ipu_available_memory_proportion = 1.0,
                  bool ipu_enable_half_partial = false,
                  bool ipu_enable_model_runtime_executor = false);

// 配置 IPU Custom Ops 和 Patterns
// 参数:ipu_custom_ops_info - 设置Paddle Op和IPU Custom Op信息,需要给定Paddle Op name,IPU Custom Op name,Op Domain和 Op Version。例如:[["custom_relu", "Relu", "custom.ops", "1"]].
// 参数:ipu_custom_patterns - 开启或关闭特定 IPU pattern,需要给定Pattern name 和 Pattern状态。例如:{"AccumulatePriorityPattern", false}
// 返回:None
void SetIpuCustomInfo(
      const std::vector<std::vector<std::string>>& ipu_custom_ops_info = {},
      const std::map<std::string, bool>& ipu_custom_patterns = {});

// 从文件载入 IPU 配置信息
// 参数:config_path - 指定文件路径.
// 返回:None
void LoadIpuConfig(const std::string& config_path);

代码示例:

// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_model_dir);

// 启用 IPU,并设置单个实例所需要的 IPU 个数为 1
config.EnableIpu(1);
// 启动 float16 模式
config.SetIpuConfig(true);

# IPU 配置文件示例如下:
ipu_device_num,1
ipu_micro_batch_size,1
ipu_enable_fp16,false
ipu_custom_ops_info,[[custom_relu, Relu, custom.ops, 1]]

<think>嗯,用户的问题是关于如何找到Paddle Inference在CPU上进行推理的C++代码示例。首先,我需要确认PaddlePaddle官方是否有提供相关的文档或示例代码。记得PaddlePaddle的官方文档通常会包含各种部署的示例,包括C++的推理部分。 接下来,用户提到的是CPU上的推理,所以需要确保示例代码是针对CPU环境的,而不是GPU。可能需要检查Paddle Inference的配置选项,比如是否需要在编译时启用或禁用GPU支持。此外,用户可能需要了解如何链接CPU版本的库文件,比如mklml或openblas,这些在CPU推理中可能会用到。 然后,想到用户可能需要具体的步骤,比如如何下载Paddle Inference的C++预测库,如何设置头文件和库路径,以及如何编写CMakeLists.txt。这时候应该分步骤说明,从环境准备到代码示例,再到编译运行,每一步都要详细但清晰。 另外,用户可能遇到的常见问题,比如模型转换。因为Paddle Inference通常需要特定格式的模型,可能需要将训练好的模型转换为Paddle的格式,这里可能需要引用官方提供的模型转换工具,比如paddle2onnx或者直接使用Paddle的保存模型方法。比如引用中的[1]提到了使用paddle2onnx,这可能是一个相关的点,需要提到。 然后,考虑到用户可能需要验证代码的正确性,提供一个简单的示例代码片段会很有帮助。例如,初始化配置、创建预测器、加载模型、准备输入数据、执行推理、获取输出结果这些步骤。代码中需要注意使用命名空间,比如paddle_infer,以及正确的API调用顺序。 另外,可能需要注意不同版本PaddlePaddle的API变化,确保示例代码与用户当前使用的版本兼容。如果用户的环境配置有问题,可能需要提醒他们检查库的路径是否正确,或者是否需要安装额外的依赖项,比如OpenCV或者其他第三方库。 还有,用户提到的参考引用[2]是关于YOLOv5在CPU上的部署,虽然可能不直接相关,但可以推测用户可能在尝试部署视觉模型,因此在示例中可以适当提到图像处理的步骤,比如使用OpenCV读取图像并进行预处理,这样更贴近用户的实际应用场景。 最后,生成的相关问题需要围绕用户可能进一步的需求,比如性能优化、模型转换、多线程处理等,这些都是用户在实现基础推理后可能遇到的进阶问题。</think>以下是关于Paddle Inference在CPU上进行C++推理的代码示例及分步说明: ### 一、环境准备 1. 下载Paddle Inference预测库 前往[PaddlePaddle官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/v2.3/user_guides/download_lib.html)下载对应操作系统和编译器版本的C++预测库(选择CPU版本)[^1] 2. 模型准备 使用`paddle.jit.save`保存推理模型,或通过官方工具转换已有模型: ```python import paddle model = paddle.vision.models.ResNet18() paddle.jit.save(model, "inference_model") ``` ### 二、C++代码示例 ```cpp #include <paddle_inference_api.h> #include <iostream> int main() { // 1. 创建配置对象 paddle_infer::Config config; config.SetModel("inference_model.pdmodel", "inference_model.pdiparams"); config.DisableGpu(); // 显式指定CPU推理 // 2. 创建预测器 auto predictor = paddle_infer::CreatePredictor(config); // 3. 准备输入数据 auto input_names = predictor->GetInputNames(); auto input_tensor = predictor->GetInputHandle(input_names[0]); std::vector<int> input_shape = {1, 3, 224, 224}; // 示例输入尺寸 std::vector<float> input_data(1*3*224*224, 1.0); // 填充测试数据 input_tensor->Reshape(input_shape); input_tensor->CopyFromCpu(input_data.data()); // 4. 执行推理 predictor->Run(); // 5. 获取输出 auto output_names = predictor->GetOutputNames(); auto output_tensor = predictor->GetOutputHandle(output_names[0]); std::vector<float> output_data; std::vector<int> output_shape = output_tensor->shape(); int out_num = std::accumulate(output_shape.begin(), output_shape.end(), 1, std::multiplies<int>()); output_data.resize(out_num); output_tensor->CopyToCpu(output_data.data()); std::cout << "Inference completed." << std::endl; return 0; } ``` ### 三、编译配置(CMakeLists.txt示例) ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(paddle_demo) # 设置Paddle Inference路径 set(PADDLE_LIB "/path/to/paddle_inference_install_dir") include_directories( ${PADDLE_LIB}/third_party/install/mklml/include ${PADDLE_LIB}/paddle/include ) link_directories( ${PADDLE_LIB}/third_party/install/mklml/lib ${PADDLE_LIB}/paddle/lib ) add_executable(demo main.cpp) target_link_libraries(demo paddle_inference mklml_intel iomp5 pthread dl ) ``` ### 四、运行注意事项 1. 需确保模型路径与代码中指定的路径一致 2. 输入数据需要与模型训练时的预处理保持一致 3. 建议使用OpenCV进行图像预处理(如需要): ```cpp cv::Mat image = cv::imread("test.jpg"); cv::resize(image, image, cv::Size(224, 224)); ```
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