OCR推理打开加速设置不生效

[XiaoDongGuoGuo]

使用OCR推理源码，打开加速不生效

推理库：

现象：不生成代码设置的ｔｘｔ文件

[GreatV]

你的问题涉及OCR推理源码加速设置（如GPU、MKLDNN、TensorRT等）打开但实际不生效，且未生成你代码中设置的txt文件。以下是基于你描述的分析与建议：

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1. 加速设置不生效的排查建议

（1） C++ 参数设定没有生效

从你给出的C++ 代码参数和调试信息看：

• use_gpu_ = false
• use_mkldnn_ = false
• use_tensorrt_ = false
• precision_ = "fp16"

这些参数都处于关闭状态。所以即使你代码里设置了加速，传给推理引擎的参数实际上是关闭的，推理还是纯CPU/非加速模式。

检查点：

• 确认加速参数实际赋值和生效： 你代码中是否有对应地设置use_gpu=true、use_mkldnn=true等，并且参数成功传递到predictor初始化部分？
• 配置文件/命令行参数读取是否生效： 很多推理代码是通过配置文件或命令行参数决定的，确定你的加速相关参数没有被默认值覆盖。

（2） 依赖和编译相关

• Paddle Inference 2.8.1是否支持你的加速方式？
  • 若编译时未开启CUDA/TensorRT/MKL等依赖，加速即使代码层打开，也不会生效。
• 编译选项检查： PaddleOCR C++推理项目一般需要用WITH_MKLDNN=ON、WITH_GPU=ON等CMake选项。二进制库如果是CPU版本，就算你设use_gpu=true也无效。

（3） 路径与权限相关

• 推理库和模型路径是否正确？ 模型目录不一致容易导致实际加载的不是你想要的模型。
• txt文件未生成： 很可能是推理引擎根本没有走到加速分支、或者报错提前退出/没有写文件权限。

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2. C++与Python速度差异

你遇到的 C++ 明显慢于 Python（5秒 VS 1秒），一般和加速设置以及inference engine调用方式不一致有关。这和这个相关 issue 现象一致：

• Python端由于wheel自动集成了MKLDNN、Eigen等加速，而C++如果没编译对应依赖（或者参数未正确设置），就会变慢。
• 建议对比下Python和C++打印日志，检查C++实际没有启用MKL、MKLDNN、TensorRT等。

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3. 解决建议

A. 检查加速参数设置&传递

请按照如下方式设置并确认参数生效：

1. 在C++初始化OCR时明确设置：

   use_gpu_ = true;
   use_mkldnn_ = true; // 如果是CPU
   use_tensorrt_ = true; // 若需要TensorRT

   确认不是被默认值再次覆盖。
2. 检查这些参数是否真的用于paddle_infer::Config的配置，不是只在自己的变量生效，必须传给Paddle推理引擎。

B. 检查编译依赖

• 如果是CPU加速（MKL/MKLDNN），请确认你的Paddle Inference包是WITH_MKLDNN=ON编译的。
• 如果用GPU，请确认CUDA/TensorRT相关库已经链接且环境变量设置妥当。

C. 调试/日志确认

• 加入日志输出，确认程序走的是你期望的分支。
• Paddle Inference支持打印配置日志，建议打开调试/verbose模式（设置config.EnableLogInfo()，或环境变量等）。

D. 跑官方Demo对比

• 用官方PaddleOCR C++ demo，开启加速选项，确认官方demo可以生成txt并启用加速。
• 如果官方demo没问题，再去比对你自己的实现与官方demo在参数赋值/推理配置间的差异。

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4. 参考 Issue

• c++推理速度比python慢好几倍，请教下怎么解决。

  结论：C++慢的主要原因是未正确开启（或不支持） MKL/MKLDNN等加速组件，建议重新下载并编译Paddle inference库，确保加速生效。

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5. 总结

核心结论：
加速设置不生效，除了配置参数，主要还是推理库自身是否支持对应的加速，以及推理初始化过程是否正确传递和用上这些参数。建议优先从参数设置、推理库编译选项、模型路径/权限等方向排查。

如仍有问题，请提供你完整的推理初始化相关代码段，以及编译Paddle inference库时的cmake选项和日志，可以进一步协助定位。

希望对你有帮助！

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[XiaoDongGuoGuo]

推理库是官网提供支持加速的，是说不支持？
另外参数就不用怀疑了，设置没有问题，该开启的都开启了