算法部署百度paddle环境适配
【算法部署】百度paddle环境适配
下载 conda 环境并安装
首先需要获取 Anaconda 安装包并进行安装。推荐使用清华镜像源加速下载，命令如下：
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-2023.03-Linux-x86_64.sh 安装过程中会出现协议说明，按Enter继续，输入yes接受协议。随后会提示安装路径，建议使用默认路径或根据自身需求修改。最后会询问是否初始化 Anaconda，输入yes以便自动配置环境变量。
安装完成后，需要刷新环境变量才能立即使用 conda 命令：
source ~/.bashrc创建 paddle 的 conda 环境
为了避免不同项目的依赖冲突，建议为 PaddlePaddle 创建独立的虚拟环境：
bash
conda create -n mypaddlecuda python=3.7
conda activate mypaddlecuda创建成功后，终端提示符前会显示(mypaddlecuda)，表示已进入该虚拟环境。如果需要退出环境，可使用conda deactivate命令。
安装 paddle 的环境
根据需求安装指定版本的 PaddlePaddle，这里以 2.4.2 版本为例，使用清华源加速安装：
pip3 install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果你的设备支持 GPU，且已配置好 CUDA 环境，建议安装 GPU 版本以获得更好的性能：
pip3 install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html安装完成后，可以通过以下命令验证是否安装成功：
python3 -c "import paddle; paddle.utils.run_check()"如果输出 “PaddlePaddle is installed successfully!”，则表示安装成功。
安装 X2Paddle 的环境
X2Paddle 是 PaddlePaddle 生态下的模型转换工具，支持将其他框架的模型转换为 PaddlePaddle 格式。
首先下载源码包：
bash
git clone
如果没有安装 git，也可以直接从 GitHub 下载压缩包：https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle
解压后进入项目目录：
cd X2Paddle执行安装命令：
python3 setup.py install
pip3 install onnx==1.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip3 install packaging -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple安装完成后，可以通过x2paddle –version命令检查是否安装成功。
模型导出：
X2Paddle 支持多种方式进行模型转换，以下是两种常用方法：
命令行转换
在命令行中使用以下语句，即可将 ONNX 模型转换为 PaddlePaddle 模型：
x2paddle --framework onnx --model arcface1.onnx --save_dir pd_model参数说明：
–framework：指定源模型框架，这里使用 onnx
–model：源模型文件路径
–save_dir：转换后模型的保存目录
Python 代码转换
也可以在 Python 代码中进行转换，示例如下：
运行
import x2paddle.convert as convert
convert.onnx2paddle("/root/mywork/arcface1.onnx", './pdmodel2')转换完成后，在指定的保存目录中会生成inference_model（推理模型）和model.pdparams、model.pdmodel等文件。
模型推理：
为了进行模型推理，还需要安装一些额外的依赖库：
bash
pip3 install opencv-python -i
pip3 install scikit-image -i
推理示例代码
以下是一个简单的 PaddlePaddle 模型推理示例：
python
import paddle
import cv2
import numpy as np加载模型
model = paddle.jit.load("./pd_model/inference_model")
model.eval()读取并预处理图像
def preprocess(image_path):
img = cv2.imread(image_path)
img = cv2.resize(img, (112, 112)) # 根据模型输入大小调整
img = img.transpose((2, 0, 1)) / 255.0
img = np.expand_dims(img, axis=0)
return paddle.to_tensor(img, dtype='float32')执行推理
img_tensor = preprocess("test.jpg")
with paddle.no_grad():
result = model(img_tensor)