评估检测模型的推理速度的代码
时间: 2023-06-12 14:05:10 浏览: 61
评估检测模型的推理速度通常需要借助一些基准测试工具或库,例如TensorFlow Benchmark、PyTorch Benchmark等。这些工具通常提供了可重复的测试流程、数据集以及评估指标,可以帮助我们评估模型的性能。
以下是一个使用TensorFlow Benchmark评估Faster R-CNN模型推理速度的示例代码:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.python.platform import gfile
from tensorflow.core.protobuf import saved_model_pb2
from tensorflow.python.util import compat
import time
# 加载 Faster R-CNN 模型
model_path = '/path/to/faster_rcnn_model'
with gfile.FastGFile(model_path, 'rb') as f:
saved_model = saved_model_pb2.SavedModel()
saved_model.ParseFromString(f.read())
signature_def = saved_model.signature_def['serving_default']
input_tensor_name = signature_def.inputs['inputs'].name
output_tensor_name = signature_def.outputs['detection_boxes'].name
session = tf.Session()
session.graph.as_default()
tf.import_graph_def(saved_model.graph_def, name='')
# 准备测试数据
input_data = ... # 读取测试用例数据
# 进行模型评估
num_runs = 1000 # 设置测试次数
start_time = time.time()
for i in range(num_runs):
output = session.run(output_tensor_name, {input_tensor_name: input_data})
end_time = time.time()
inference_time = (end_time - start_time) / num_runs
print('Inference time per image: {:.3f} ms'.format(inference_time * 1000))
```
这个示例代码中,我们首先加载了Faster R-CNN模型,并从SavedModel中获取了模型的输入和输出节点名称。接着,我们使用测试数据对模型进行评估,对于每张输入图片,我们运行1000次推理操作,并记录总时间,最终计算每张图片的平均推理时间。最后,我们将推理时间转化为每张图片的平均推理时间(单位为毫秒)并输出。