怎么在paddleseg中添加模型推理速度

在 PaddleSeg 中，可以使用 `paddle.inference.benchmark()` 来测试模型的推理速度。具体操作步骤如下：

1. 准备测试数据集，可以使用 PaddleSeg 中提供的数据集，也可以自己准备数据集。
2. 使用 `paddle.inference.create_predictor()` 创建 PaddlePaddle 预测器，并设置输入和输出的 Tensor 形状和类型。
3. 使用 `paddle.inference.benchmark()` 测试模型的推理速度，其中可以设置 batch size 和运行次数等参数。

示例代码如下：

import paddle.inference as paddle_infer
import time

# 准备测试数据集
test_data = ...

# 创建 PaddlePaddle 预测器
config = paddle_infer.Config("model_config")
config.enable_memory_optim()
predictor = paddle_infer.create_predictor(config)

# 设置输入和输出的 Tensor 形状和类型
input_names = predictor.get_input_names()
input_tensor = predictor.get_input_handle(input_names[0])
input_tensor.reshape(test_data.shape)
input_tensor.copy_from_cpu(test_data)

output_names = predictor.get_output_names()
output_tensor = predictor.get_output_handle(output_names[0])
output_tensor.reshape([1, 3, 224, 224])

# 测试模型的推理速度
start_time = time.time()
for i in range(10):
    predictor.run()
end_time = time.time()

# 计算模型的 FPS
fps = 10 / (end_time - start_time)
print("模型的 FPS 为：", fps)

需要注意的是，测试模型的推理速度时，需要关闭 PaddlePaddle 的动态图机制，以加速模型执行效率。可以通过 `config.enable_memory_optim()` 来关闭动态图机制。同时，为了测试模型的真实推理速度，通常需要多次运行模型，计算平均推理时间，再根据 batch size 计算模型的 FPS。