2021-11-11 04:16:32 +00:00
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# Lite\_arm\_cpu\_cpp预测功能测试
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2021-11-11 04:24:39 +00:00
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Lite\_arm\_cpu\_cpp预测功能测试的主程序为`test_lite_arm_cpu_cpp.sh`，可以在ARM CPU上基于Lite预测库测试模型的C++推理功能。
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2021-11-11 04:16:32 +00:00
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## 1. 测试结论汇总
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目前Lite端的样本间支持以方式的组合：
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**字段说明：**
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- 模型类型：包括正常模型（FP32）和量化模型（INT8）
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- batch-size：包括1和4
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- threads：包括1和4
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- predictor数量：包括多predictor预测和单predictor预测
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- 预测库来源：包括下载方式和编译方式
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| 模型类型 | batch-size | threads | predictor数量 | 预测库来源 |
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| :----: | :----: | :----: | :----: | :----: |
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| 正常模型/量化模型 | 1 | 1/4 | 1 | 下载方式 |
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## 2. 测试流程
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运行环境配置请参考[文档](./install.md)的内容配置TIPC的运行环境。
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### 2.1 功能测试
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先运行`prepare_lite.sh`，运行后会在当前路径下生成`test_lite.tar`，其中包含了测试数据、测试模型和用于预测的可执行文件。将`test_lite.tar`上传到被测试的手机上，在手机的终端解压该文件，进入`test_lite`目录中，然后运行`test_lite_arm_cpu_cpp.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。
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```shell
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# 数据和模型准备
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bash test_tipc/prepare_lite.sh ./test_tipc/configs/ppocr_det_mobile/model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_cpu.txt
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# 手机端测试:
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bash test_lite_arm_cpu_cpp.sh model_linux_gpu_normal_normal_lite_cpp_arm_cpu.txt
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```
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**注意**：由于运行该项目需要bash等命令，传统的adb方式不能很好的安装。所以此处推荐通在手机上开启虚拟终端的方式连接电脑，连接方式可以参考[安卓手机termux连接电脑](./termux_for_android.md)。
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#### 运行结果
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各测试的运行情况会打印在 `./output/` 中：
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运行成功时会输出：
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Run successfully with command - ./ocr_db_crnn det ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb ARM_CPU FP32 1 1 ./test_data/icdar2015_lite/text_localization/ch4_test_images/ ./config.txt True > ./output/lite_ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb_runtime_device_ARM_CPU_precision_FP32_batchsize_1_threads_1.log 2>&1!
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Run successfully with command xxx
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...
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```
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运行失败时会输出：
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```
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Run failed with command - ./ocr_db_crnn det ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb ARM_CPU FP32 1 1 ./test_data/icdar2015_lite/text_localization/ch4_test_images/ ./config.txt True > ./output/lite_ch_PP-OCRv2_det_infer_opt.nb_runtime_device_ARM_CPU_precision_FP32_batchsize_1_threads_1.log 2>&1!
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Run failed with command xxx
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...
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```
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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：
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<img src="lite_log.png" width="1000">
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在每一个log中，都会调用autolog打印如下信息：
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<img src="lite_auto_log.png" width="1000">
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## 3. 更多教程
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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](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/deploy/lite/readme.md)。
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