Paddle 使用paddle inference部署window 64位 C++ 灰度图 output和python端不符

jfgube3f 于 2021-12-07 发布在 Java

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版本、环境信息：

1）PaddlePaddle版本：1.8.5
2）CPU：MKL
3）Paddle inference：见下图，所有配置按照下图所示
4）系统环境：windows 10 64 bit，Python3.6

模型信息

1）模型名称 CNN
2）使用数据集名称分类数据集
3）使用算法名称
4）模型链接

复现信息：

1）Python端训练模型
2）生成推理模型
3）下载并准备好C++端推理环境

问题描述：

1）对于单通道灰度图C++端推理结果和python端结果不一致，导致错误分类，另外GetOutputNames函数只返回模型的中间卷积层名字，而实际最后一层应该是全连接层，但是GetOuputTensor拿到的似乎是正确的全连接层结果，这么想因为数据shape一致。
2）当我将所有训练数据和测试数据切换成3通道RGB图像（直接扩充维度），发现可以正常的到分类值
3）推测·是否时因为paddle inference里面的通道处理代码有误，在输入灰度图时会出现上述问题

Paddle

来源：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/33823

3条答案

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i7uq4tfw1#

您好，我们已经收到了您的问题，会安排技术人员尽快解答您的问题，请耐心等待。请您再次检查是否提供了清晰的问题描述、复现代码、环境&版本、报错信息等。同时，您也可以通过查看官网API文档、常见问题、历史Issue、AI社区来寻求解答。祝您生活愉快～

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赞(0）回复(0）举报 2021-12-07

ajsxfq5m2#

1、您好，可以使用netron可视化下模型文件，看下模型的输入输出名称等。

2、当使用灰度图时，输出报错，请问下模型就是单通道输入的吗？正常来说应该是和python输出对齐的。

3、inference实际不包含通道的处理，只是op by op的调度

赞(0）回复(0）举报 2021-12-07

voj3qocg3#

看过模型的输入输出，最后一层应该是fc_0.tmp2, 但是使用GetOutputNames没有拿到这层的名字，
模型就是单通道输入。
网络就是个简单CNN分类网络，输入是灰度图，官网下载的inference，应该可以复现