paddle v4的 rec识别模型导出成onnx模型后，速度会很慢，这个是什么问题？怎么解决

[LMR2018]

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🐛 Bug (问题描述)

paddle v4的 rec识别模型导出成onnx模型后，速度会很慢，这个是什么问题？怎么解决

🏃‍♂️ Environment (运行环境)

paddle v4的 rec识别模型导出成onnx模型后，速度会很慢，这个是什么问题？怎么解决

🌰 Minimal Reproducible Example (最小可复现问题的Demo)

paddle v4的 rec识别模型导出成onnx模型后，速度会很慢，这个是什么问题？怎么解决

[jingsongliujing]

尝试用onnxocr试试：https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR

[LMR2018]

尝试用onnxocr试试：https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR

支持最新的PP-OCRv4_server_rec_doc 识别模型吗？我要使用最新PP-OCRv4_server_rec_doc模型

[jingsongliujing]

目前还没支持

…

---原始邮件--- 发件人: ***@***.***> 发送时间: 2025年4月8日(周二) 下午2:23 收件人: ***@***.***>; 抄送: ***@***.******@***.***>; 主题: Re: [PaddlePaddle/PaddleOCR] paddle v4的 rec识别模型导出成onnx模型后，速度会很慢，这个是什么问题？怎么解决 (Issue #14987) 尝试用onnxocr试试：https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR 支持最新的PP-OCRv4_server_rec_doc 识别模型吗？我要使用最新PP-OCRv4_server_rec_doc模型 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***> LMR2018 left a comment (PaddlePaddle/PaddleOCR#14987) 尝试用onnxocr试试：https://github.com/jingsongliujing/OnnxOCR 支持最新的PP-OCRv4_server_rec_doc 识别模型吗？我要使用最新PP-OCRv4_server_rec_doc模型 — Reply to this email directly, view it on GitHub, or unsubscribe. You are receiving this because you commented.Message ID: ***@***.***>

[GreatV]

你遇到的“paddle v4的 rec识别模型导出成onnx模型后速度很慢”问题，常见原因以及可能的解决方法如下：

问题分析

1. ONNX导出兼容性问题
   PaddleOCR v4识别模型一般会采用较新的网络结构或自定义OP（算子），导出成ONNX后，有可能：

   • ONNX模型里包含了Paddle独有或不被ONNX Runtime高效支持的OP，导致推理速度大幅下降。
   • 部分模型结构被转换成了低效的实现方式（如动态shape、循环冗余操作，没有Fuse等）。

2. 推理框架不兼容或配置不当
   ONNX模型运行到ONNX Runtime、TensorRT等后端时，某些算子不支持加速，转为CPU实现，进而大幅度拖慢速度。

3. 输入输出和BatchSize
   导出的ONNX模型对输入BatchSize、输入尺寸支持有限，如果推理时输入设置不当也会造成性能下降。

4. 未进行算子融合与优化
   Paddle自身对于推理和导出的模型会有优化，ONNX导出后需要用onnxoptimizer/onnx-simplifier等工具进行后处理，否则模型推理图复杂度过高。

解决建议

1. 检查ONNX模型算子支持情况

• 使用onnxruntime_tools中的onnxruntime_tools.symbolic_shape_infer或onnx-simplifier优化模型，减少冗余OP。
• 用Netron分析ONNX模型，看是否有大量“Unsupported”或“PythonOp”等低效节点。

2. 配置推理后端

• 如果在ONNX Runtime上慢，尝试升级ONNX Runtime版本，开启GPU加速，并检查日志是否有Fallback到CPU算子的警告。
• 如用TensorRT加速，确认模型全量支持TensorRT（可用trtexec工具查看支持率）。

3. 简化和优化超参数

• 使用onnxsim工具优化模型

  python3 -m onnxsim input.onnx output.onnx

• 利用PaddlePaddle的paddle2onnx最新稳定版导出，并加上--enable_onnx_checker True确保兼容性。

4. 尽量减少特殊算子

• 检查模型结构，避免包含Paddle自制或者ONNX不支持的算子（如特定的后处理、注意力机制等），必要时换成通用结构。

5. 参考社区相关问题

虽然你提到的Issue #14162 主要是针对训练阶段数据读取慢，并未直接涉及ONNX导出的推理慢问题，但其中提到的“数据管道和IO瓶颈”也是可关注点：推理时请检查数据预处理和IO是否耗时较多。

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总结流程建议

1. 检查ONNX模型算子支持并优化简化模型（用sim/optimizer等工具）。
2. 升级ONNX Runtime或TensorRT版本，确认加速后端无算子fallback。
3. 测试不同的batch size和输入shape，选择最佳参数。
4. 优化数据预处理代码逻辑，确保不拖慢整体推理流程。
5. 如仍无法优化，可考虑直接使用Paddle原生推理引擎（Paddle Inference）进行部署。

如需进一步定位问题，可提供详细的导出命令、运行环境、推理日志等信息进行针对性排查。

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