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# Python功能测试
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Python功能测试的主程序为`test_python.sh`，可以测试基于Python的模型训练、评估、推理等基本功能，包括裁剪、量化、蒸馏。
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## 测试结论汇总
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- 训练相关：
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| 算法名称 | 模型名称 | 单机单卡 | 单机多卡 | 多机多卡 | 模型压缩（单机多卡） |
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| :---- | :---- | :---- | :---- | :---- | :---- |
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| DB | ch_ppocr_mobile_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
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| DB | ch_ppocr_server_v2.0_det| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
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| CRNN | ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
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| CRNN | ch_ppocr_server_v2.0_rec| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
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|PP-OCR| ch_ppocr_mobile_v2.0| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
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|PP-OCR| ch_ppocr_server_v2.0| 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练 <br> 混合精度 | 正常训练：FPGM裁剪、PACT量化 |
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- 预测相关：
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| 算法名称 | 模型名称 |device | batchsize | mkldnn | cpu多线程 | tensorrt | 离线量化 |
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| DB |ch_ppocr_mobile_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
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| DB |ch_ppocr_server_v2.0_det| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
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| CRNN |ch_ppocr_mobile_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
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| CRNN |ch_ppocr_server_v2.0_rec| CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
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|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
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|PP-OCR|ch_ppocr_server_v2.0 | CPU/GPU | 1/6 | 支持 | 支持 | fp32/fp16/int8 | 支持 |
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## 1. 安装依赖
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- 安装PaddlePaddle >= 2.0
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- 安装PaddleOCR依赖
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```
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pip3 install -r ../requirements.txt
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```
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- 安装autolog（规范化日志输出工具）
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```
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git clone https://github.com/LDOUBLEV/AutoLog
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cd AutoLog
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pip3 install -r requirements.txt
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python3 setup.py bdist_wheel
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pip3 install ./dist/auto_log-1.0.0-py3-none-any.whl
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cd ../
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```
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## 2. 功能测试
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先运行`prepare.sh`准备数据和模型，然后运行`test_python.sh`进行测试，最终在```tests/output```目录下生成`infer_*.log`格式的日志文件。
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test_python.sh包含四种运行模式，每种模式的运行数据不同，分别用于测试速度和精度，分别是：
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- 模式1：lite_train_infer，使用少量数据训练，用于快速验证训练到预测的走通流程，不验证精度和速度；
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```shell
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bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
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bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'lite_train_infer'
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```
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- 模式2：whole_infer，使用少量数据训练，一定量数据预测，用于验证训练后的模型执行预测，预测速度是否合理；
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```shell
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bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
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bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_infer'
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```
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- 模式3：infer 不训练，全量数据预测，走通开源模型评估、动转静，检查inference model预测时间和精度;
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```shell
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bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
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# 用法1:
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bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer'
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# 用法2: 指定GPU卡预测，第三个传入参数为GPU卡号
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bash tests/test_python.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'infer' '1'
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```
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- 模式4：whole_train_infer , CE： 全量数据训练，全量数据预测，验证模型训练精度，预测精度，预测速度；
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```shell
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bash tests/prepare.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
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bash tests/test.sh ./tests/configs/ppocr_det_mobile_params.txt 'whole_train_infer'
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```
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## 3. 精度测试
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使用compare_results.py脚本比较模型预测的结果是否符合预期，主要步骤包括：
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- 提取日志中的预测坐标；
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- 从本地文件中提取保存好的坐标结果；
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- 比较上述两个结果是否符合精度预期，误差大于设置阈值时会报错。
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### 使用方式
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运行命令：
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```shell
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python3.7 tests/compare_results.py --gt_file=./tests/results/*.txt --log_file=./tests/output/infer_*.log --atol=1e-3 --rtol=1e-3
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```
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参数介绍：
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- gt_file： 指向事先保存好的预测结果路径，支持*.txt 结尾，会自动索引*.txt格式的文件，文件默认保存在tests/result/ 文件夹下
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- log_file: 指向运行tests/test.sh 脚本的infer模式保存的预测日志，预测日志中打印的有预测结果，比如：文本框，预测文本，类别等等，同样支持infer_*.log格式传入
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- atol: 设置的绝对误差
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- rtol: 设置的相对误差
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### 运行结果
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正常运行效果如下图：
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<img src="compare_right.png" width="1000">
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出现不一致结果时的运行输出：
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<img src="compare_wrong.png" width="1000">
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