以下介绍Linux C++SDK GPU加速版的相关使用和可能遇到的问题解答。

EasyEdge文档链接：https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYEDGE/yk3fj850y

EasyDL经典版文档链接：https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYDL/ok38n2w9h

EasyDL专业版文档链接：https://ai.baidu.com/ai-doc/EASYDL/gk38n3ti1

接口介绍（参考easyedge.h）

1. 单图预测接口：

int infer(cv::Mat &image, std::vector &result, float threshold = 0.1);

参数：
image：cv::Mat格式的图片。
result：预测返回的结果，返回格式见下方EdgeResultData结构体。
threshold：过滤预测结果的阈值，小于此阈值的预测结果将被丢弃。

返回值：
0：预测成功
非0：预测失败的错误码

其中EdgeResultData是一个结构体，可以参考easyedge.h

struct EdgeResultData {
    int index;  // 分类结果的index
    std::string label;  // 分类结果的label
    float prob;  // 置信度

    // object detection field
    float x1, y1, x2, y2;  // (x1, y1): 左上角， （x2, y2): 右下角； 均为0~1的长宽比例值。
    
    // 模型为图像分割时才有
    cv::Mat mask;
};

2. 使用GPU卡

TensorRTConfig config;
config.device = 0; // 使用编号为0的GPU卡 
// 或 
config.device = 1; // 使用编号为1的GPU卡