【亲测免费】 Paddle Lite 使用教程

项目介绍

Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及边缘端在内的多种硬件平台。当前 Paddle Lite 不仅在百度内部业务中得到全面应用，也成功支持了众多外部用户和企业的生产任务。

项目快速启动

一、准备模型

Paddle Lite 框架直接支持模型结构为 PaddlePaddle 深度学习框架产出的模型格式。如果您手中的模型是由诸如 Caffe、Tensorflow、PyTorch 等框架产出的，那么您可以使用 X2Paddle 工具将模型转换为 PaddlePaddle 格式。

二、模型优化

Paddle Lite 框架拥有优秀的加速、优化策略及实现，包含量化、子图融合、Kernel 优选等优化手段。优化后的模型更轻量级，耗费资源更少，并且执行速度也更快。这些优化通过 Paddle Lite 提供的 opt 工具实现。

# 下载 opt 工具
wget https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/opt

# 赋予执行权限
chmod +x opt

# 使用 opt 工具优化模型
./opt --model_dir=./model_dir --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=optimized_model

三、下载或编译 Paddle Lite

Paddle Lite 提供了 Android/iOS/x86/macOS 平台的官方 Release 预测库下载。我们优先推荐您直接下载 Paddle Lite 预编译库。

# 下载预编译库
wget https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10/inference_lite_lib.android.armv8.gcc.c++_static.tar.gz

# 解压预编译库
tar -zxvf inference_lite_lib.android.armv8.gcc.c++_static.tar.gz

应用案例和最佳实践

Paddle Lite 已被广泛应用于各种场景，包括但不限于：

• 移动端应用：在智能手机上进行图像识别、语音识别等。
• 嵌入式设备：在智能家居、智能车载系统中进行实时推理。
• 边缘计算：在边缘服务器上进行高性能推理，减轻云端计算压力。

最佳实践包括：

• 模型量化：通过量化减少模型大小和推理时间，提高性能。
• 多硬件混合执行：利用 Paddle Lite 的多硬件支持能力，优化资源利用。

典型生态项目

Paddle Lite 与多个生态项目紧密结合，提供了丰富的功能和工具：

• PaddleHub：提供预训练模型库，方便用户快速部署。
• X2Paddle：模型格式转换工具，支持多种框架到 PaddlePaddle 的转换。
• NNAdapter：AI 硬件统一适配框架，简化硬件适配流程。

通过这些生态项目，Paddle Lite 能够更好地服务于各种应用场景，提供全面的解决方案。