Opt工具是Paddle Lite提供的可以将Paddle格式模型转换为Paddle Lite格式的模型优化工具。模型要想通过Paddle Lite在移动端部署,需要将模型转换为Paddle Lite支持的格式naive buffer(即.nb格式)。该格式是Paddle Lite自研的格式。Opt工具的主要工作是提供了模型的离线优化方法,包括子图融合、混合调度、Kernel优选等,从而使得...
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
检查opt工具和Paddle Lite预测库版本是否匹配。opt工具以及Paddle Lite预测库需使用v2.10版本(v2.10版本开始正式支持华为昇腾NPU),示例Demo中的预测库默认为v2.10版本(如果需要源码编译Paddle Lite + 昇腾NPU 预测库,可参考文档https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/release-v2.10_a/demo_guides/huawei_ascend_npu....
从代码看,nb文件是把model和param合并到一个文件里面。 希望可以支持一下netron或者paddle_lite_opt 本身加个查看nb文件网络图的功能
安装paddlelite工具 pip install paddlelite 使用paddle_lite_opt工具转换 paddle_lite_opt --model_dir =./model/ --optimize_out=native.nb 更多参数参照 paddle_lite_opt paddlelite opt version:v2.9.1 At least one argument should be inputed. Valid arguments are listed below: Arguments of model opti...
Paddle Lite是飞桨的轻量化推理引擎,为手机、IoT端提供高效推理能力,且广泛整合跨平台硬件,满足端侧部署及应用落地的需求。本文将描述Paddle Lite在模型转换过程(模型转换opt工具)中,静态Kernel选择的策略以及一些思考。 注:华为NPU、XPU、APU等硬件设备的Kernel选择,有其整体的"subgraph"的OP和Kernel,一般只有一个Ker...
Paddle Lite需要通过opt工具生成其支持的轻量化模型，如果你手上已经有PaddleDetection训练出来的模型，那么你需要先在PaddleDetection导出模型，然后通过opt工具进行转换。如果你有其他框架训练出来的模型，如caffe、tensorflow、onnx等，可以利用X2Paddle来转换。假设我们已经得到了两个文件：model.nb - 基于Yolov3 Tiny...
编译opt工具 使用opt转换模型 Paddle Lite环境准备 硬件准备 树莓派4B usb摄像头 装好Buster的镜像源的SD卡(Paddle Lite目前不支持arm Ubuntu) 基本软件环境准备 摄像头准备 参考文章:树莓派摄像头的安装、配置与验证 ...
1.安装Paddle Lite : pip install paddlelite 2. 转化模型: paddle_lite_opt –model_dir=./mobilenet_v1 –valid_targets=x86 –optimize_out=mobilenetv1_opt 执行上面步骤后我们可以得到转化后的模型文件:mobilenetv1_opt.nb 3. 在Node.js中进行推理: ...
paddle_lite_opt --model_dir=./mobilenet_v1 --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=./mobilenet_v1_opt --valid_targets=x86 paddle_lite_opt是安装上面安装paddlelite后就有的工具 注意--valid_targets=x86,选择x86平台 此时会生成转换后的文件mobilenet_v1_opt.nb ...