SpletSwitchIrOptim (true); auto predictor = paddle_infer:: CreatePredictor (config); Python 示例如下 if args . model_dir == "" : config = Config ( args . model_file , args . params_file ) else : config = Config ( args . model_dir ) config . enable_use_gpu ( 1000 , 0 ) config . enable_tensorrt_engine ( workspace_size = 1 << 30 , max_batch_size ... Splet15. apr. 2024 · paddle版本transformer的C++预测(GPU),开启config.SwitchIrOptim(),每个线程都只出同样的一个结果,无论是单卡单线程还是多卡多线程都是这样 关闭config.SwitchIrOptim()才预测正常
混合精度推理 — Paddle-Inference documentation
SpletSwitchIrOptim (); // 开启 IR 打印 config. SwitchIrDebug (); // 得到 pass_builder 对象 auto pass_builder = config . pass_builder (); // 在 IR 优化阶段,去除 fc_fuse_pass pass_builder -> DeletePass ( "fc_fuse_pass" ); // 通过 API 获取 IR 优化是否开启 - true std :: cout << "IR Optim is: " << config . ir_optim () << std ... Splet30. nov. 2024 · 1)PaddlePaddle版本:2.1 2)GPU:2080super、CUDA10.2和CUDNN7 4)win10 1)C++预测:version.txt文件 GIT COMMIT ID: 4ccd9a0 WITH_MKL: ON WITH_MKLDNN: ON WITH_GPU: ON CUDA version: 10.2 CUDNN version: v7.6 CXX compiler version: 19.16.27045.0 WITH_TENSORRT: ON TensorRT version: v7 4)预测库来源:官方 … pediatric neuropsychology at hasbro
5. 设置模型优化方法 — Paddle-Inference documentation
Splet从Predictor中获取输入的names和handle,然后设置输入数据。. auto input_names = predictor->GetInputNames(); auto input_t = predictor->GetInputHandle(input_names[0]); std::vector input_shape = {1, 3, 224, 224}; std::vector input_data(1 * 3 * 224 * 224, 1); input_t->Reshape(input_shape); input_t->CopyFromCpu(input_data ... Spletvoid PD_SwitchIrOptim(PD_AnalysisConfig* config, bool x): 设置预测是否开启IR优化。 void PD_EnableTensorRtEngine(PD_AnalysisConfig* config, int workspace_size, int max_batch_size, int min_subgraph_size, Precision precision, bool use_static, bool use_calib_mode): 开启TensorRT。关于参数的解释,详见使用Paddle-TensorRT库 ... Splet流程步骤如下:. 产出量化模型:使用PaddleSlim训练并产出量化模型。. 注意模型中被量化的算子的参数值应该在INT8范围内,但是类型仍为float型。. 在CPU上转换量化模型:在CPU上使用DNNL库转化量化模型为INT8模型。. 在CPU上部署预测:在CPU上部署样例并进 … pediatric neuroradiology cases