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# Python端预测部署
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在PaddlePaddle中预测引擎和训练引擎底层有着不同的优化方法, 预测引擎使用了AnalysisPredictor，专门针对推理进行了优化，是基于[C++预测库](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/inference_deployment/inference/native_infer.html)的Python接口，该引擎可以对模型进行多项图优化，减少不必要的内存拷贝。如果用户在部署已训练模型的过程中对性能有较高的要求，我们提供了独立于PaddleDetection的预测脚本，方便用户直接集成部署。
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主要包含两个步骤：
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- 导出预测模型
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- 基于Python进行预测
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## 1. 导出预测模型
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PaddleDetection在训练过程包括网络的前向和优化器相关参数，而在部署过程中，我们只需要前向参数，具体参考:[导出模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/deploy/EXPORT_MODEL.md)
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导出后目录下，包括`infer_cfg.yml`, `model.pdiparams`, `model.pdiparams.info`, `model.pdmodel`四个文件。
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## 2. 基于Python的预测
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在终端输入以下命令进行预测：
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```bash
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python deploy/python/infer.py --model_dir=./inference/yolov3_mobilenet_v1_roadsign --image_file=./demo/road554.png --use_gpu=True
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```
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参数说明如下:
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| 参数 | 是否必须|含义 |
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|-------|-------|----------|
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| --model_dir | Yes|上述导出的模型路径 |
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| --image_file | Option |需要预测的图片 |
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| --image_dir | Option | 要预测的图片文件夹路径 |
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| --video_file | Option |需要预测的视频 |
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| --camera_id | Option | 用来预测的摄像头ID，默认为-1(表示不使用摄像头预测，可设置为：0 - (摄像头数目-1) )，预测过程中在可视化界面按`q`退出输出预测结果到：output/output.mp4|
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| --use_gpu | No |是否GPU，默认为False|
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| --run_mode | No |使用GPU时，默认为fluid, 可选（fluid/trt_fp32/trt_fp16/trt_int8）|
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| --batch_size | No |预测时的batch size，在指定`image_dir`时有效 |
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| --threshold | No|预测得分的阈值，默认为0.5|
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| --output_dir | No|可视化结果保存的根目录，默认为output/|
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| --run_benchmark | No| 是否运行benchmark，同时需指定`--image_file`或`--image_dir` |
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| --enable_mkldnn | No | CPU预测中是否开启MKLDNN加速 |
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| --cpu_threads | No| 设置cpu线程数，默认为1 |
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说明：
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- 参数优先级顺序：`camera_id` > `video_file` > `image_dir` > `image_file`。
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- run_mode：fluid代表使用AnalysisPredictor，精度float32来推理，其他参数指用AnalysisPredictor，TensorRT不同精度来推理。
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- 如果安装的PaddlePaddle不支持基于TensorRT进行预测，需要自行编译，详细可参考[预测库编译教程](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/source_compile.html)。
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