set with_encrypt to true

deploy/cpp/scripts/bootstrap.sh

@@ -1,3 +1,11 @@
+# download pre-compiled paddle encrypt
+ENCRYPTION_URL=https://bj.bcebos.com/paddlex/tools/paddlex-encryption.zip
+if [ ! -d "./paddlex-encryption" ]; then
+    wget -c ${ENCRYPTION_URL}
+    unzip paddlex-encryption.zip
+    rm -rf paddlex-encryption.zip
+fi
+
 # download pre-compiled opencv lib
 OPENCV_URL=https://paddleseg.bj.bcebos.com/deploy/docker/opencv3gcc4.8.tar.bz2
 if [ ! -d "./deps/opencv3gcc4.8" ]; then

deploy/cpp/scripts/build.sh

@@ -1,44 +1,45 @@
-# 是否使用GPU(即是否使用 CUDA)
-WITH_GPU=OFF
-# 使用MKL or openblas
-WITH_MKL=ON
-# 是否集成 TensorRT(仅WITH_GPU=ON 有效)
-WITH_TENSORRT=OFF
-# TensorRT 的lib路径
-TENSORRT_DIR=/path/to/TensorRT/
-# Paddle 预测库路径
-PADDLE_DIR=/path/to/fluid_inference/
-# Paddle 的预测库是否使用静态库来编译
-# 使用TensorRT时，Paddle的预测库通常为动态库
-WITH_STATIC_LIB=OFF
-# CUDA 的 lib 路径
-CUDA_LIB=/path/to/cuda/lib/
-# CUDNN 的 lib 路径
-CUDNN_LIB=/path/to/cudnn/lib/
-
-# 是否加载加密后的模型
-WITH_ENCRYPTION=OFF
-# 加密工具的路径
-ENCRYPTION_DIR=/path/to/encryption_tool/
-
-# OPENCV 路径, 如果使用自带预编译版本可不修改
-OPENCV_DIR=$(pwd)/deps/opencv3gcc4.8/
-sh $(pwd)/scripts/bootstrap.sh
-
-# 以下无需改动
-rm -rf build
-mkdir -p build
-cd build
-cmake .. \
-    -DWITH_GPU=${WITH_GPU} \
-    -DWITH_MKL=${WITH_MKL} \
-    -DWITH_TENSORRT=${WITH_TENSORRT} \
-    -DWITH_ENCRYPTION=${WITH_ENCRYPTION} \
-    -DTENSORRT_DIR=${TENSORRT_DIR} \
-    -DPADDLE_DIR=${PADDLE_DIR} \
-    -DWITH_STATIC_LIB=${WITH_STATIC_LIB} \
-    -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB} \
-    -DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB} \
-    -DENCRYPTION_DIR=${ENCRYPTION_DIR} \
-    -DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR}
-make
+# 是否使用GPU(即是否使用 CUDA)
+WITH_GPU=OFF
+# 使用MKL or openblas
+WITH_MKL=ON
+# 是否集成 TensorRT(仅WITH_GPU=ON 有效)
+WITH_TENSORRT=OFF
+# TensorRT 的路径
+TENSORRT_DIR=/path/to/TensorRT/
+# Paddle 预测库路径
+PADDLE_DIR=/docker/jiangjiajun/PaddleDetection/deploy/cpp/fluid_inference
+# Paddle 的预测库是否使用静态库来编译
+# 使用TensorRT时，Paddle的预测库通常为动态库
+WITH_STATIC_LIB=OFF
+# CUDA 的 lib 路径
+CUDA_LIB=/usr/local/cuda/lib64
+# CUDNN 的 lib 路径
+CUDNN_LIB=/usr/local/cuda/lib64
+
+# 是否加载加密后的模型 
+WITH_ENCRYPTION=ON
+# 加密工具的路径, 如果使用自带预编译版本可不修改
+sh $(pwd)/scripts/bootstrap.sh # 下载预编译版本的加密工具
+ENCRYPTION_DIR=$(pwd)/paddlex-encryption
+
+# OPENCV 路径, 如果使用自带预编译版本可不修改
+sh $(pwd)/scripts/bootstrap.sh  # 下载预编译版本的opencv
+OPENCV_DIR=$(pwd)/deps/opencv3gcc4.8/
+
+# 以下无需改动
+rm -rf build
+mkdir -p build
+cd build
+cmake .. \
+    -DWITH_GPU=${WITH_GPU} \
+    -DWITH_MKL=${WITH_MKL} \
+    -DWITH_TENSORRT=${WITH_TENSORRT} \
+    -DWITH_ENCRYPTION=${WITH_ENCRYPTION} \
+    -DTENSORRT_DIR=${TENSORRT_DIR} \
+    -DPADDLE_DIR=${PADDLE_DIR} \
+    -DWITH_STATIC_LIB=${WITH_STATIC_LIB} \
+    -DCUDA_LIB=${CUDA_LIB} \
+    -DCUDNN_LIB=${CUDNN_LIB} \
+    -DENCRYPTION_DIR=${ENCRYPTION_DIR} \
+    -DOPENCV_DIR=${OPENCV_DIR}
+make

deploy/cpp/src/paddlex.cpp

@@ -31,6 +31,8 @@ void Model::create_predictor(const std::string& model_dir,
   std::string params_file = model_dir + OS_PATH_SEP + "__params__";
 #ifdef WITH_ENCRYPTION
   if (key != ""){
+    model_file = model_dir + OS_PATH_SEP + "__model__.encrypted";
+    params_file = model_dir + OS_PATH_SEP + "__params__.encrypted";
     paddle_security_load_model(&config, key.c_str(), model_file.c_str(), params_file.c_str());
   }
 #endif