经测试,算子性能在ARM CPU v7与v8架构下,推理速度最高分别可以提升23.09%和23.33%。 再有PaddleSlim非结构稀疏剪枝和INT8量化能力的加持,使Paddle Lite的推理速度更进一步。经测试,在轻量级分类、检测、分割模型上使用PaddleSlim非结构化稀疏后,Paddle Lite的推理加速达到20%～80%,部署模型体积减小22%～36%(精度损失...
经测试,算子性能在ARM CPU v7与v8架构下,推理速度最高分别可以提升23.09%和23.33%。再有PaddleSlim非结构稀疏剪枝和INT8量化能力的加持,使Paddle Lite的推理速度更进一步。经测试,在轻量级分类、检测、分割模型上使用PaddleSlim非结构化稀疏后,Paddle Lite的推理加速达到20%～80%,部署模型体积减小22%～36%(精度损失0...
经测试,算子性能在 ARM CPU v7与 v8 架构下,推理速度最高分别可以提升23.09%和23.33%。 再有PaddleSlim 非结构稀疏剪枝和 INT8 量化能力的加持,使 Paddle Lite 的推理速度更进一步。经测试,在轻量级分类、检测、分割模型上使用 PaddleSlim 非结构化稀疏后,Paddle Lite 的推理加速达到20%～80%,部署模型体积减小22...
最近有个需求,需要在arm板子上部署一个通用的ocr模型,正好度娘家开源的PaddleOCR效果识别得非常不错,并且提供了mobile版本,因为业务中对精度要求不是特别的高,而且自己去训练的话效果还大概率没有人家的好,所以就不从训练开始折腾了,索性就直接拿来用。PaddleOCR对于部署来说非常的友好,提供了很多方式的部署代码,因为我...
Paddle Lite 是飞桨的端侧推理引擎,具有高性能、多硬件、轻量级的特点,它支持飞桨/TensorFlow/Caffe/ONNX等模型在ARM CPU, Mali GPU, Adreno GPU, Huawei NPU 等多种硬件上的推理部署,性能达到业内领先。 目前Paddle Lite保持快速的迭代优化升级,距离正式版2.0.0发布仅一个月,Paddle Lite又一次发布了2.1.0版本。
在体积敏感的场景下,Paddle Lite 可以选择轻量化部署方案,即可以只部署执行阶段,而复杂的分析优化则封装到了离线工具中。当然,在体积不敏感的场景下,比如服务器端推理,Paddle Lite 也支持两个阶段合并在一起部署,以支持一些预测前需要针对具体硬件和上下文信息调整动态图优化的能力。 Paddle Lite 核心库(ARM V8)是...
Paddle Lite 是飞桨的端侧推理引擎,具有高性能、多硬件、轻量级的特点,它支持飞桨/TensorFlow/Caffe/ONNX等模型在ARM CPU, Mali GPU, Adreno GPU, Huawei NPU 等多种硬件上的推理部署,性能达到业内领先。 目前Paddle Lite保持快速的迭代优化升级,距离正式版2.0.0发布仅一个月,Paddle Lite又一次发布了2.1.0版本。
Paddle Lite 是飞桨的端侧推理引擎,具有高性能、多硬件、轻量级的特点,它支持飞桨/TensorFlow/Caffe/ONNX等模型在ARM CPU, Mali GPU, Adreno GPU, Huawei NPU 等多种硬件上的推理部署,性能达到业内领先。 目前Paddle Lite保持快速的迭代优化升级,距离正式版2.0.0发布仅一个月,Paddle Lite又一次发布了2.1.0版本。
最新文档地址:https://paddlepaddle.github.io/Paddle-Lite 1. 特性&能力 Paddle Lite 支持如下特性:①多硬件平台支持;②轻量化部署;③高性能实现;④量化计算支持。下面我们一一介绍。 1.1. 多硬件平台支持 目前支持如下 7 种硬件: ARM CPU V7、V8
Paddle Lite 的实现也是比较有优势的,比如在端侧推理非常主流的硬件 ARM CPU 上,MobileNet V1 的性能如上,也是比较有优势的。 1.4. 量化计算支持 量化计算是神经网络计算的趋势。神经网络有信息冗余的特点,即使使用低精度计算也能保证效果,基于这个优点,各硬件平台都通过量化计算来提供更快,功耗体积更有优势的硬件...