cmake -DPADDLE_LITE_DIR=${PADDLE_LITE_DIR} -DTARGET_ARCH_ABI=${TARGET_ARCH_ABI} .. make #run export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${PADDLE_LITE_DIR}/lib:${PADDLE_LITE_DIR}/../third_party/mklml/lib ./image_classification ${MODELS_DIR}/mobilenet_v1_opt.nb ${LABELS_DIR}/lab...
1 PaddleLite 编译官方benchmark 1.1 环境准备 # 1. 拉取分支 git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git --branch release/v2.13 # 2. 确认NDK版本号,PaddleLite的编译叫脚本要求NDK文件夹的名称是r*c的形式,而SDK中的NDK版本是版本号的形式,所以我们手动下载NDK wget https://dl.google....
tiny_publish// ./lite/tools/build.sh --arm_os=android --arm_abi=armv8 --build_extra=OFF --arm_lang=gcc --android_stl=c++_static tiny_publish 执行之后,获取的build.lite.android.armv8.gcc文件夹是编译生成的文件。 进入该文件夹 cd build.lite.android.armv8.gcc/ inference_lite_lib.android...
Lifetime Lite Elite Kayak Paddle - 91076 $39.99 current price $39.99 Lifetime Lite Elite Kayak Paddle - 91076 154.1 out of 5 Stars. 15 reviews Toby Lite Compsite Pickleball Paddle $39.97 current price $39.97 Toby Lite Compsite Pickleball Paddle ...
# 假设当前位于处于Lite源码根目录下# 导入NDK_ROOT变量,注意检查您的安装目录若与本示例不同exportNDK_ROOT=/opt/android-ndk-r17c# 删除上一次CMake自动生成的.h文件rm ./lite/api/paddle_use_kernels.h rm ./lite/api/paddle_use_ops.h# 根据指定编译参数编译./lite/tools/ci_build.sh\--arm_os=andro...
首先引入lite的cmake,这里面定义了函数lite_cc_library,里面实际是调用了generic中的cc_library函数,具体的过程如下,注释说了只是复制,这里不链接,当时没理解,但问题应该就在这里: # Only deps libmklml.so, not link if(WITH_MKL) if(WITH_STATIC_MKL) add_dependencies(${TARGET_NAME} ${MKLML_LIBRARIES})...
针对多平台多硬件的场景,飞桨(PaddlePaddle)在今年 8 月份升级发布了 Paddle Lite 推理引擎。它支持多种硬件、多种平台,还具备轻量化部署、高性能实现等重要特性。 百度在深度学习推理引擎领域耕耘多年,在 2017 年开始,公司内部就有多个自研推理引擎并各有所长,比如有的主打手机端部署,有的则侧重支持多硬件多平台。
Paddle Lite为Paddle-Mobile的升级版,定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测,支持更广泛的硬件和平台,是一个高性能、轻量级的深度学习预测引擎 展开 收起 暂无标签 C++ 等6 种语言 C++ 82.3% Python 7.7% C 3.7% CMake 1.9% Shell 1.7% Other 2.7% Apache-2.0 使用Apac...
cd cmake-3.10.3 1. 2. #环境配置 ./configure 1. 2. #make make 1. 2. sudo make install 1. 到这里就完成了所有的环境准备。 下载Paddle-Lite git clone很慢的同学参考博客:git clone速度加快方法 # 1. 下载Paddle-Lite源码 并切换到release分支 ...
Paddle Lite English| 简体中文 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,定位支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。 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。