Paddle pp-yolo Batch inference use AnalysisConfig zero_copy_run, the outputs does not have batch dimension

kzmpq1sx 于 2022-10-20 发布在其他

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版本、环境信息：

1）PaddlePaddle版本：1.8.4
2）CPU：i7
3）GPU：N/A
4）Mac OS 10.15, Python 3.7

预测信息

1）参考 PaddleDetection/deploy/python/infer.py
2）修改input

for i in range(len(input_names)):
            input_tensor = self.predictor.get_input_tensor(input_names[i])
            # 模拟 batch size = 4
            emu = inputs[input_names[i]].repeat(4, axis=0)
            input_tensor.copy_from_cpu(emu)

3）获取输出

boxes_tensor = self.predictor.get_output_tensor(output_names[0])
np_boxes = boxes_tensor.copy_to_cpu()
print(np_boxes.shape)

# (4, 6)

问题：

get_output_tensor 只有[n, 6]维， n是目标结果数量，如何将box在batch中定位？

Paddle

来源：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/27721

2条答案

按热度按时间

kpbpu0081#

输出是个LoDTensor，是通过LoD来区分batch维的，deploy/infer.py里面一般都是batch_size=1，可以不关注这个，认为[n, 6]里的n是检测框个数。
或者可以参考eval里的下面代码把lod里的batch维解出来
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/84dde59eaf0f2704ca971fa267b8b430c4e16837/ppdet/utils/eval_utils.py#L130

lod这个概念稍微有点复杂，如果你deploy的时候batch_size=1可以不关注这个，简单认为是把batch_size=1那一维省略了

赞(0）回复(0）举报 2022-10-20

sxissh062#

@heavengate 感谢回复

回头研究一下Lod再继续。

赞(0）回复(0）举报 2022-10-20