【百度飞桨】手写数字识别模型部署Paddle Inference

本文主要是介绍【百度飞桨】手写数字识别模型部署Paddle Inference，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！

模型开发
- 环境配置
- 加载数据集
- 模型组网
模型训练
- 模型训练
- 模型评估、验证
- 模型保存
模型部署
- 环境配置
- 代码

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始，快速了解飞桨框架 API 的使用方法。

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模型开发

『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务，用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类，即输入手写数字的图片，可识别出这个图片中的数字。

本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集，用于训练和测试模型。该数据集包含 60000 张训练图片、 10000 张测试图片、以及对应的分类标签文件，每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字，分辨率为 28 * 28。

环境配置

直接去飞桨AI Studio首页创建项目——添加数据集

导入要用到的包

import paddle
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cv2
import paddle.vision.transforms as T

加载数据集

飞桨在 paddle.vision.datasets 下内置了计算机视觉（Computer Vision，CV）领域常见的数据集，如 MNIST、Cifar10、Cifar100、FashionMNIST 和 VOC2012 等。在本任务中，先后加载了 MNIST 训练集（mode='train'）和测试集（mode='test'），训练集用于训练模型，测试集用于评估模型效果。

transform = T.Normalize(mean=[127.5], std=[127.5])
train_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='train', transform=transform)
eval_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode='test',transform=transform)

# 打印数据集里图片数量
print('训练集样本量：{}, 验证集样本量{}'.format(len(train_dataset),len(eval_dataset)))
#显示样本
cv2.imwrite("C:/1.PNG", train_dataset[0][0])
plt.figure()
plt.imshow(train_dataset[0][0].reshape([28,28]),cmap=plt.cm.binary)
plt.show()

模型组网

飞桨的模型组网有多种方式，既可以直接使用飞桨内置的模型，也可以自定义组网。『手写数字识别任务』比较简单，普通的神经网络就能达到很高的精度。

可以使用飞桨内置的 LeNet 作为模型。飞桨在 paddle.vision.models 下内置了 CV 领域的一些经典模型，LeNet 就是其中之一，调用很方便，只需一行代码即可完成 LeNet 的网络构建和初始化。num_classes 字段中定义分类的类别数，因为需要对 0 ~ 9 的十类数字进行分类，所以设置为 10。

# 模型组网并初始化网络
lenet = paddle.vision.models.LeNet(num_classes=10)

# 可视化模型组网结构和参数
paddle.summary(lenet,(1, 1, 28, 28))

---------------------------------------------------------------------------
 Layer (type)       Input Shape          Output Shape         Param #    
===========================================================================
   Conv2D-1       [[1, 1, 28, 28]]      [1, 6, 28, 28]          60       
    ReLU-1        [[1, 6, 28, 28]]      [1, 6, 28, 28]           0       
  MaxPool2D-1     [[1, 6, 28, 28]]      [1, 6, 14, 14]           0       
   Conv2D-2       [[1, 6, 14, 14]]     [1, 16, 10, 10]         2,416     
    ReLU-2       [[1, 16, 10, 10]]     [1, 16, 10, 10]           0       
  MaxPool2D-2    [[1, 16, 10, 10]]      [1, 16, 5, 5]            0       
   Linear-1          [[1, 400]]            [1, 120]           48,120     
   Linear-2          [[1, 120]]            [1, 84]            10,164     
   Linear-3          [[1, 84]]             [1, 10]              850      
===========================================================================
Total params: 61,610
Trainable params: 61,610
Non-trainable params: 0
---------------------------------------------------------------------------
Input size (MB): 0.00
Forward/backward pass size (MB): 0.11
Params size (MB): 0.24
Estimated Total Size (MB): 0.35
---------------------------------------------------------------------------

{'total_params': 61610, 'trainable_params': 61610}

也可以自己随便搭建一个：

network = paddle.nn.Sequential(
    paddle.nn.Conv2D(1,10,5),
    paddle.nn.MaxPool2D(3,2),
    paddle.nn.Conv2D(10,20,5),
    paddle.nn.MaxPool2D(3,2),
    paddle.nn.Flatten(),
    paddle.nn.Linear(180,64),
    paddle.nn.ReLU(),
    paddle.nn.Linear(64,10)

)
model = paddle.Model(network)
model.summary((1,1,28,28)) # 可以搭建一层就看看网络结构

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模型训练

模型训练需完成如下步骤：

使用 paddle.Model 封装模型。将网络结构组合成可快速使用飞桨高层 API 进行训练、评估、推理的实例，方便后续操作。
使用 paddle.Model.prepare 完成训练的配置准备工作。包括损失函数、优化器和评价指标等。飞桨在 paddle.optimizer 下提供了优化器算法相关 API，在 paddle.nn Loss层提供了损失函数相关 API，在 paddle.metric 下提供了评价指标相关 API。
使用 paddle.Model.fit 配置循环参数并启动训练。配置参数包括指定训练的数据源 train_dataset、训练的批大小 batch_size、训练轮数 epochs 等，执行后将自动完成模型的训练循环。

因为是分类任务，这里损失函数使用常见的 CrossEntropyLoss （交叉熵损失函数），优化器使用 Adam，评价指标使用 Accuracy 来计算模型在训练集上的精度。

# 封装模型，便于进行后续的训练、评估和推理
model = paddle.Model(lenet)

# 模型训练的配置准备，准备损失函数，优化器和评价指标
model.prepare(paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()), 
              paddle.nn.CrossEntropyLoss(),
              paddle.metric.Accuracy())

# 开始训练
model.fit(train_dataset, epochs=5, batch_size=64, verbose=1)

模型评估、验证

模型训练完成之后，调用 paddle.Model.evaluate ，使用预先定义的测试数据集，来评估训练好的模型效果，评估完成后将输出模型在测试集上的损失函数值 loss 和精度 acc。

result = model.evaluate(eval_dataset,verbose=1)
print(result)


res = model.predict(eval_dataset,verbose=1)
def show_img(img,predict):
    plt.figure()
    plt.title("predict:{}".format(predict))
    plt.imshow(img.reshape([28,28]),cmap=plt.cm.binary)
    plt.show()

indexs = [1,26,56,111]
for idx in indexs:
    show_img(eval_dataset[idx][0], res[0][idx].argmax())

模型保存

模型训练完成后，通常需要将训练好的模型参数和优化器等信息，持久化保存到参数文件中，便于后续执行推理验证。

在飞桨中可通过调用 paddle.Model.save 保存模型。代码示例如下，其中 output 为模型保存的文件夹名称，minst 为保存的模型文件名称。

# 保存模型，文件夹会自动创建
model.save('./output/mnist')

以上代码执行后会在output目录下保存两个文件，mnist.pdopt为优化器的参数，mnist.pdparams为模型的参数。

output
├── mnist.pdopt     # 优化器的参数
└── mnist.pdparams  # 模型的参数

如果是

model.save('snap/mnist',training=False)

选择前两个进行部署

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模型部署

环境配置

下载安装C++预测库，

下载opencv
下载tensorrt的对应版本（可以不用）
下载安装cuda以及cudnn（如果和上面给的版本不一样，还要自己编译太麻烦，不如就选10.2）
属性页配置

代码

gitee链接包含模型文件

"Paddle.h"

#pragma once
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <paddle_inference_api.h>
#include <numeric> 
using namespace cv;
using namespace std;

class Paddle {
private:
    paddle_infer::Config config;

public:

    bool loadModel(string& model_dir, string& model_file, string& params_file, int threads);

    void softmax(const vector<float>& input, vector<float>& result);

    void preprocess(Mat& src, Mat& dst, float meanValue, float stdValue);

    void gpuInference(Mat& srcImage, int srcWidth, int srcHeight, int matType, float meanValue, float stdValue, int& labelIndex, double& probability);

};

"Paddle.cpp"

#include "Paddle.h"

//加载模型
bool Paddle::loadModel(string& model_dir, string& model_file, string& params_file, int threads) {
    // Config默认是使用CPU预测，可以设置开启MKLDNN加速、设置CPU的线程数、开启IR优化、开启内存优化。
    if (model_dir == "") {
        config.SetModel(model_file, params_file); // Load combined model
    }
    else {
        config.SetModel(model_dir); // Load no-combined model
    }
    config.EnableMKLDNN();
    config.EnableUseGpu(1000, 0);
    //config.SetCpuMathLibraryNumThreads(threads);
    config.SwitchIrOptim();
    config.EnableMemoryOptim();
    return true;
}

void Paddle::softmax(const vector<float>& input, vector<float>& result) {
    result.clear();
    float max = *std::max_element(input.begin(), input.end());
    subtract(input, max, result);
    exp(result, result);
    float total = sum(result)[0];
    divide(result, total, result);
}

//预处理
void Paddle::preprocess(Mat& src, Mat& dst, float meanValue, float stdValue) {
    Scalar mean(meanValue);
    Scalar std(stdValue);
    src.convertTo(src, CV_32F, 1.0 / 255.0);        
    subtract(src, mean, src);
    divide(src, std, src);
    dst = src.clone();
}

//单张图像前向传播
void Paddle::gpuInference(Mat& srcImage, int srcWidth, int srcHeight, int matType, float meanValue, float stdValue, int& labelIndex, double& probability) 
{

    clock_t start, end;
    Mat dstImage(srcWidth, srcHeight,CV_32FC1);
        
    //预处理
    int buffer_size = srcWidth * srcHeight;
    preprocess(srcImage, dstImage, meanValue, stdValue);
    std::vector<float> input_buffer;
    input_buffer.assign((float*)dstImage.datastart, (float*)dstImage.dataend);
    input_buffer.resize(buffer_size);
        
    // 创建Predictor
    std::shared_ptr<paddle_infer::Predictor> predictor = paddle_infer::CreatePredictor(config);

    // 设置输入
    auto input_names = predictor->GetInputNames();
    auto input_t = predictor->GetInputHandle(input_names[0]);
    std::vector<int> input_shape = { 1, 1, srcWidth, srcHeight };
    input_t->Reshape(input_shape);
    input_t->CopyFromCpu(input_buffer.data());
    start = clock();
    predictor->Run();
    end = clock();
    
    // 后处理
    auto output_names = predictor->GetOutputNames();
    auto output_t = predictor->GetOutputHandle(output_names[0]);
    std::vector<int> output_shape = output_t->shape();
int out_num = std::accumulate(output_shape.begin(), output_shape.end(), 1,
        std::multiplies<int>());
    std::vector<float> out_data;
    out_data.resize(out_num);
    output_t->CopyToCpu(out_data.data());
    
    Point maxLoc;
    double maxValue = 0;
    vector<float> output;
    softmax(out_data, output);
    minMaxLoc(output, 0, &maxValue, 0, &maxLoc);
    labelIndex = maxLoc.x;
    probability = maxValue;
    cout << labelIndex << ":" << probability; 
double time = end - start;
    cout << "spend time:" << time << endl;
}

调用

#include "Paddle.h"

int main() {
    Paddle p;
    string model_dir = "";
    string model_file = "F:/C++Projects/paddle/mnist.pdmodel";
    string params_file = "F:/C++Projects/paddle/mnist.pdiparams";

    p.loadModel(model_dir, model_file, params_file, 1);
    Mat src = imread("D:/Backup/桌面/6.png", 0);
    resize(src, src, Size(28, 28));
    bitwise_not(src, src);//变成黑底白字
    int labelIndex = 0;
    double probability = 0.0;
    p.gpuInference(src, 28, 28, CV_8UC1, 0.5, 0.5, labelIndex, probability);
}

结果：

转 https://www.cnblogs.com/Fish0403/p/16485221.html

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