当前位置: 首页 > article >正文

Paddle Inference部署推理(七)

七:Paddle Inference推理 (python)API详解

6. 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
paddle.inference.Config.enable_ipu(ipu_device_num = 1,
                                   ipu_micro_batch_size = 1,
                                   ipu_enable_pipelining = False,
                                   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
paddle.inference.Config.set_ipu_config(ipu_enable_fp16 = False,
                                       ipu_replica_num = 1,
                                       ipu_available_memory_proportion = 1.0,
                                       ipu_enable_half_partial = False,
                                       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
paddle.inference.Config.set_ipu_custom_info(ipu_custom_ops_info = None,
                                            ipu_custom_patterns = None)



# 从文件载入 IPU 配置信息
# 参数:config_path - 指定文件路径
# 返回:None
paddle.inference.Config.load_ipu_config(config_path)

代码示例:

# 引用 paddle inference 预测库
import paddle.inference as paddle_infer

# 创建 config
config = paddle_infer.Config("./mobilenet_v1.pdmodel", "./mobilenet_v1.pdiparams")

# 启用 IPU,并设置单个实例所需要的 IPU 个数为 1
config.enable_ipu(1)

# 使能 float16 模式
config.set_ipu_config(True)


http://www.kler.cn/a/413341.html

相关文章:

  • Python爬虫能处理动态加载的内容吗?
  • 【机器学习】机器学习基础
  • 异常处理(6)自定义异常
  • C 语言函数递归探秘:从基础概念到复杂问题求解的进阶之路
  • mysql函数、查询、排序场景使用
  • Rust编程语言代码详细运行、编译方法
  • QT 中 SQLite 使用方法
  • 第二节——计算机网络(四)物理层
  • Docker 容器隔离的关键技术:Namespace
  • PAT甲级 1056 Mice and Rice(25)
  • vue2 - 20.json-server
  • 优化DevOps环境中的容器化交付流程:实践指南
  • SpringBoot+Vue3+Element Plus实现图片上传和预览
  • k8s运行运行pod报错超出文件描述符表限制
  • BERT简单理解;双向编码器优势
  • Leetcode 131 Palindrome Partition
  • 使用 exe4j 将 Spring Boot 项目打包为 EXE 可执行文件
  • 前端面试笔试(六)
  • Ubuntu20.04安装kalibr
  • Linux: C语言解析域名
  • 探索光耦:光耦安全标准解读——确保设备隔离与安全的重要规范
  • linux安全管理-系统环境安全
  • Leetcode437. 路径总和 III(HOT100)
  • BERT的中文问答系统38
  • 猎户星空发布MoE大模型,推出AI数据宝AirDS
  • unity中的Horizontal和Vertical介绍