模型推理 Benchmark

PaddleX 支持统计模型推理耗时，需通过环境变量进行设置，具体如下：

PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK：设置为 True 时则开启 Benchmark，默认为 False；
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_WARMUP：设置 warm up，在开始测试前，使用随机数据循环迭代 n 次，默认为 0；
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_DATA_SIZE：设置随机数据的尺寸，默认为 224；
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_ITER：使用随机数据进行 Benchmark 测试的循环次数，仅当输入数据为 None 时，将使用随机数据进行测试；
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_OUTPUT：用于设置保存本次 benchmark 指标到 txt 文件，如 ./benchmark.txt，默认为 None，表示不保存 Benchmark 指标；

使用示例如下：

PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK=True \
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_WARMUP=5 \
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_DATA_SIZE=320 \
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_ITER=10 \
PADDLE_PDX_INFER_BENCHMARK_OUTPUT=./benchmark.txt \
python main.py \
    -c ./paddlex/configs/object_detection/PicoDet-XS.yaml \
    -o Global.mode=predict \
    -o Predict.model_dir=None \
    -o Predict.input=None

在开启 Benchmark 后，将自动打印 benchmark 指标：

+-------------------+-------------+------------------------+
|     Component     | Call Counts | Avg Time Per Call (ms) |
+-------------------+-------------+------------------------+
|      ReadCmp      |     1000    |      19.22814894       |
|       Resize      |     1000    |       2.52388239       |
|     Normalize     |     1000    |       1.33547258       |
|     ToCHWImage    |     1000    |       0.00310326       |
| ImageDetPredictor |     1000    |       6.83180261       |
|   DetPostProcess  |     1000    |       0.03265357       |
+-------------------+-------------+------------------------+
+-------------+------------------+----------------------------+
|    Stage    | Num of Instances | Avg Time Per Instance (ms) |
+-------------+------------------+----------------------------+
|  PreProcess |       1000       |        23.09060717         |
|  Inference  |       1000       |         6.83180261         |
| PostProcess |       1000       |         0.03265357         |
|   End2End   |       1000       |        30.48534989         |
+-------------+------------------+----------------------------+

在 Benchmark 结果中，会统计该模型全部组件（Component）的平均执行耗时（Avg Time Per Call，单位为“毫秒”）和调用次数（Call Counts），以及按预处理（PreProcess）、模型推理（Inference）、后处理（PostProcess）和端到端（End2End）汇总得到的单样本平均耗时（Avg Time Per Instance，单位为“毫秒”），同时，保存相关指标会到本地 ./benchmark.txt 文件中：

Component, Call Counts, Avg Time Per Call (ms)
ReadCmp, 1000, 19.329239845275878906
Resize, 1000, 2.562829017639160156
Normalize, 1000, 1.369090795516967773
ToCHWImage, 1000, 0.003165960311889648
ImageDetPredictor, 1000, 7.323185205459594727
DetPostProcess, 1000, 0.033131122589111328
****************************************************************************************************
Stage, Num of Instances, Avg Time Per Instance (ms)
PreProcess, 1000, 23.264325618743896484
Inference, 1000, 7.323185205459594727
PostProcess, 1000, 0.033131122589111328
End2End, 1000, 31.181738615036010742

benchmark.md 3.4 KB تاريخچه خام

模型推理 Benchmark

benchmark.md 3.4 KB

تاريخچه خام