You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.

81 lines
3.6 KiB

# 飞桨训推一体全流程(TIPC)
## 1 简介
飞桨除了基本的模型训练和预测,还提供了支持多端多平台的高性能推理部署工具。本文档提供了飞桨训推一体全流程(Training and Inference Pipeline Criterion(TIPC))信息和测试工具,方便用户查阅每种模型的训练推理部署打通情况,并可以进行一键测试。
<div align="center">
<img src="docs/overview.png" width="1000">
</div>
## 2 汇总信息
打通情况汇总如下,已填写的部分表示可以使用本工具进行一键测试,未填写的表示正在支持中。
**字段说明:**
- 基础训练预测:指Linux GPU/CPU环境下的模型训练、Paddle Inference Python预测。
- 更多训练方式:包括多机多卡、混合精度训练。
- 更多部署方式:包括C++预测、Serving服务化部署、ARM端侧部署等多种部署方式,具体列表见[3.3节](#3.3)
- Slim训练部署:包括PACT在线量化、离线量化。
- 更多训练环境:包括Windows GPU/CPU、Linux NPU、Linux DCU等多种环境。
| 任务类别 | 模型名称 | 基础<br>训练预测 | 更多<br>训练方式 | 更多<br>部署方式 | Slim<br>训练部署 | 更多<br>训练环境 |
2 years ago
| :--- | :--- | :----: | :--------: | :----: | :----: | :----: |
| 变化检测 | BIT | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | CDNet | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | DSAMNet | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | DSIFN | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | SNUNet | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | STANet | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | FC-EF | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | FC-Siam-conc | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | FC-Siam-diff | 支持 | - | - | - |
| 变化检测 | ChangeFormer | 支持 | - | - | - |
2 years ago
| 场景分类 | HRNet | 支持 | - | - | - |
| 场景分类 | MobileNetV3 | 支持 | - | - | - |
| 场景分类 | ResNet50-vd | 支持 | - | - | - |
| 图像复原 | DRN | 支持 | - | - | - |
| 图像复原 | EARGAN | 支持 | - | - | - |
| 图像复原 | LESRCNN | 支持 | - | - | - |
| 目标检测 | Faster R-CNN | 支持 | - | - | - |
2 years ago
| 目标检测 | PP-YOLO | 支持 | - | - | - |
| 目标检测 | PP-YOLO Tiny | 支持 | - | - | - |
| 目标检测 | PP-YOLOv2 | 支持 | - | - | - |
| 目标检测 | YOLOv3 | 支持 | - | - | - |
| 图像分割 | DeepLab V3+ | 支持 | - | - | - |
2 years ago
| 图像分割 | UNet | 支持 | - | - | - |
## 3 测试工具简介
### 3.1 目录介绍
```
test_tipc
|--configs # 配置目录
| |--task_name # 任务名称
| |--model_name # 模型名称
| |--train_infer_python.txt # 基础训练推理测试配置文件
|--docs # 文档目录
| |--test_train_inference_python.md # 基础训练推理测试说明文档
|----README.md # TIPC说明文档
|----prepare.sh # TIPC基础训练推理测试数据准备脚本
|----test_train_inference_python.sh # TIPC基础训练推理测试解析脚本
|----common_func.sh # TIPC基础训练推理测试常用函数
```
### 3.2 测试流程概述
使用本工具,可以测试不同功能的支持情况。测试过程包含:
1. 准备数据与环境;
2. 运行测试脚本,观察不同配置是否运行成功。
<a name="3.3"></a>
### 3.3 开始测试
请参考相应文档,完成指定功能的测试。
- 基础训练预测测试:
- [Linux GPU/CPU 基础训练推理测试](docs/test_train_inference_python.md)