/Paddle-Lite/lite/api/tools/model_test.cc 2. 在demo/cxx下面,有2个测试mobilenetv1的代码,分别是full(全量)和light(轻量),直接编译full: bash build.sh 得到产物,可执行文件mobilenet_full_api,后面直接跟模型路径即可,但是运行,报错: ./mobilenet_full_api: error while loading shared libraries: libiomp...
# 1. 下载Paddle-Lite源码 并切换到release分支git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.gitcdPaddle-Lite&& git checkout release/v2.6#2、加速第三方库下载rm-rfthird-party# 3. 编译Paddle-Lite./lite/tools/build_linux.sh ./lite/tools/build_linux.sh--arch=armv7hf--with_python=ON ...
对于那些初次接触Paddle Lite的朋友来说,建议先从简单的示例项目开始,逐步熟悉各个组件的功能与用法。这样不仅能加深对Paddle Lite的理解,还能积累宝贵的实践经验。 4.2 Paddle Lite的编译与部署流程 一旦开发环境搭建完毕,下一步就是编译Paddle Lite并将其部署到目标平台上。这一阶段的工作看似繁琐,实则充满了创造的乐...
# 1. 下载Paddle-Lite源码 并切换到release分支gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.gitcdPaddle-Lite&&gitcheckoutrelease/v2.6#2、加速第三方库下载rm-rfthird-party# 3. 编译Paddle-Lite./lite/tools/build_linux.sh./lite/tools/build_linux.sh--arch=armv7hf--with_python=ON 注意点三:...
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
Paddle-Lite是轻量级推理引擎,全面硬件支持(ARM,GPU,NPU,FPGA),多种操作系统支持(Windows,iOS,Linux),多训练架构支持(TensorFlow,Caffe,PaddlePaddle,ONNX),以及全面模型支持。 英特尔® Cyclone® V片上系统 Cyclone® V片上系统(SoC)由单核/双核Cortex-A9硬核系统(HPS)和FPGA两部分组成,其硬件框图如下。
多硬件:目前支持 ARM CPU, Mali GPU, Adreno GPU, 华为NPU,X86 CPU, NVIDIA GPU、FPGA等多种硬件平台,是目前首个支持华为NPU在线编译的深度学习推理框架。Paddle Lite可以完整承担深度学习模型在不同硬件平台上的的推理部署需求,从而保障了硬件的支持能力。
"-l<(lite_dir)/third_party/mklml/lib/mklml.lib", "-lshlwapi.lib" ] } ] } 之后定位到我们的源码所载目录,确保你已经安装好了node-gyp和windows-build-tools,运行: node-gyp configure build 即可生成最终结果,但是记得从预编译库中复制两个dll动态链接库到编译结果目录。因为官方发布的为Release版lib...
然后把模型使用opt工具转换一下,在Windows端直接写个py程序: opt_preocess.py # 引用Paddlelite预测库 from paddlelite.lite import * # 1. 创建opt实例 opt=Opt() # 2. 指定输入模型地址 opt.set_model_dir(r"PaddleHub\hub_model\ultra_light_fast_generic_face_detector_1mb_640\ultra_light_fast_generi...
"-l<(lite_dir)/third_party/mklml/lib/mklml.lib", "-lshlwapi.lib" ] } ] } 之后定位到我们的源码所在目录,确保你已经安装好了node-gyp和windows-build-tools,运行: node-gyp configure build 即可生成最终结果,但是记得从预编译库中复制两个dll动态链接库到编译结果目录。因为官方发布的为Release版lib文...