7. 启用内存优化¶
API定义如下：
// 开启内存/显存复用，具体降低内存效果取决于模型结构
// 参数：None
// 返回：None
void EnableMemoryOptim();
// 判断是否开启内存/显存复用
// 参数：None
// 返回：bool - 是否开启内/显存复用
bool enable_memory_optim() const;
代码示例：
// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_infer_model + "/mobilenet");
// 开启 CPU 显存优化
config.EnableMemoryOptim();
// 通过 API 获取 CPU 是否已经开启显存优化 - true
std::cout << "CPU Mem Optim is: " << config.enable_memory_optim() << std::endl;
// 启用 GPU 进行预测
config.EnableUseGpu(100, 0);
// 开启 GPU 显存优化
config.EnableMemoryOptim();
// 通过 API 获取 GPU 是否已经开启显存优化 - true
std::cout << "GPU Mem Optim is: " << config.enable_memory_optim() << std::endl;
8. 设置缓存路径¶
注意： 如果当前使用的为 TensorRT INT8 且设置从内存中加载模型，则必须通过 SetOptimCacheDir 来设置缓存路径。
API定义如下：
// 设置缓存路径
// 参数：opt_cache_dir - 缓存路径
// 返回：None
void SetOptimCacheDir(const std::string& opt_cache_dir);
代码示例：
// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_infer_model + "/mobilenet");
// 设置缓存路径
config.SetOptimCacheDir(FLAGS_infer_model + "/OptimCacheDir");
9. FC Padding¶
API定义如下：
// 禁用 FC Padding
// 参数：None
// 返回：None
void DisableFCPadding();
// 判断是否启用 FC Padding
// 参数：None
// 返回：bool - 是否启用 FC Padding
bool use_fc_padding() const;
代码示例：
// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_infer_model + "/mobilenet");
// 禁用 FC Padding
config.DisableFCPadding();
// 通过 API 获取是否禁用 FC Padding - false
std::cout << "Disable FC Padding is: " << config.use_fc_padding() << std::endl;
10. Profile 设置¶
API定义如下：
// 打开 Profile，运行结束后会打印所有 OP 的耗时占比。
// 参数：None
// 返回：None
void EnableProfile();
// 判断是否开启 Profile
// 参数：None
// 返回：bool - 是否开启 Profile
bool profile_enabled() const;
代码示例：
// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_infer_model + "/mobilenet");
// 打开 Profile
config.EnableProfile();
// 判断是否开启 Profile - true
std::cout << "Profile is: " << config.profile_enabled() << std::endl;
执行预测之后输出的 Profile 的结果如下：
-------------------------> Profiling Report <-------------------------
Place: CPU
Time unit: ms
Sorted by total time in descending order in the same thread
------------------------- Overhead Summary -------------------------
Total time: 1085.33
Computation time Total: 1066.24 Ratio: 98.2411%
Framework overhead Total: 19.0902 Ratio: 1.75893%
------------------------- GpuMemCpy Summary -------------------------
GpuMemcpy Calls: 0 Total: 0 Ratio: 0%
------------------------- Event Summary -------------------------
Event Calls Total Min. Max. Ave. Ratio.
thread0::conv2d 210 319.734 0.815591 6.51648 1.52254 0.294595
thread0::load 137 284.596 0.114216 258.715 2.07735 0.26222
thread0::depthwise_conv2d 195 266.241 0.955945 2.47858 1.36534 0.245308
thread0::elementwise_add 210 122.969 0.133106 2.15806 0.585568 0.113301
thread0::relu 405 56.1807 0.021081 0.585079 0.138718 0.0517635
thread0::batch_norm 195 25.8073 0.044304 0.33896 0.132345 0.0237783
thread0::fc 15 7.13856 0.451674 0.714895 0.475904 0.0065773
thread0::pool2d 15 1.48296 0.09054 0.145702 0.0988637 0.00136636
thread0::softmax 15 0.941837 0.032175 0.460156 0.0627891 0.000867786
thread0::scale 15 0.240771 0.013394 0.030727 0.0160514 0.000221841
11. Log 设置¶
API定义如下：
// 去除 Paddle Inference 运行中的 LOG
// 参数：None
// 返回：None
void DisableGlogInfo();
// 判断是否禁用 LOG
// 参数：None
// 返回：bool - 是否禁用 LOG
bool glog_info_disabled() const;
代码示例：
// 创建 Config 对象
paddle_infer::Config config(FLAGS_infer_model + "/mobilenet");
// 去除 Paddle Inference 运行中的 LOG
config.DisableGlogInfo();
// 判断是否禁用 LOG - true
std::cout << "GLOG INFO is: " << config.glog_info_disabled() << std::endl;
12. 查看config配置¶
API定义如下：
// 返回config的配置信息
// 参数：None
// 返回：string - config配置信息
std::string Summary();
调用Summary()的输出如下所示：
+-------------------------------+----------------------------------+
| Option | Value |
+-------------------------------+----------------------------------+
| model_dir | ./inference_pass/TRTFlattenTest/ |
+-------------------------------+----------------------------------+
| cpu_math_thread | 1 |
| enable_mkdlnn | false |
| mkldnn_cache_capacity | 10 |
+-------------------------------+----------------------------------+
| use_gpu | true |
| gpu_device_id | 0 |
| memory_pool_init_size | 100MB |
| thread_local_stream | false |
| use_tensorrt | true |
| tensorrt_precision_mode | fp32 |
| tensorrt_workspace_size | 1073741824 |
| tensorrt_max_batch_size | 32 |
| tensorrt_min_subgraph_size | 0 |
| tensorrt_use_static_engine | false |
| tensorrt_use_calib_mode | false |
| tensorrt_enable_dynamic_shape | false |
| tensorrt_use_oss | true |
| tensorrt_use_dla | false |
+-------------------------------+----------------------------------+
| use_xpu | false |
+-------------------------------+----------------------------------+
| ir_optim | true |
| ir_debug | false |
| memory_optim | false |
| enable_profile | false |
| enable_log | true |
+-------------------------------+----------------------------------+