/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...
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。 快速入门 使用Paddle Lite,只需几个简单的步骤,就可以把模型部署到多种终端设备...
Paddle Lite 自上而下支持两个层次的多平台支持,一个是上层的多种训练平台支持,除了飞桨训练出的原生模型,还可以通过 X2Paddle 工具将 Caffe, TensorFlow, ONNX 等第三方平台的模型转化为 PaddlePaddle 的模型格式,从而加载进 Paddle Lite 部署。X2Paddle 的使用方法非常简单,参考上面命令便可完成相应模型的转化。P...
1.1.1 模型文件的加载和解析 Paddle模型由程序、块、算子、变量组成,经序列化保存后形成Combined和Non-combined两种形式的模型文件。Non-combined型模型由一个网络拓扑结构文件model和一系列以变量名命名的参数文件组成,Combined型模型由一个网络拓扑结构文件model和一个合并后的参数文件params组成。 图1. Paddle模型示意...
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。
cd Paddle-Lite && git checkout release/v2.6 # 删除此目录,编译脚本会自动从国内CDN下载第三方库文件 rm -rf third-party 1. 2. 3. 4. 5. 6. 编译 树莓派4B官方的操作系统是32位,armv7hf架构。 cd Paddle-Lite ./lite/tools/build_linux.sh --arch=armv7hf --with_python=ON ...
该项目使用PaddleX快速训练垃圾分类模型,然后通过PaddleLite部署到华为Mate20 Pro手机上,实现飞桨框架深度学习模型的落地。 模型训练:PaddleX,YoloV3的backbone使用MobileNetV3_large和DarkNet53 模型转换:Paddle-Lite Android开发环境:Android Studio on Ubuntu 18.04 64-bit 移动端设备:华为Mate20 Pro 关于本项目 针对项...
1 创建Paddle Lite模型 将Paddle模型转换为Paddle Lite模型:使用Paddle Lite opt工具将Paddle模型转换为Paddle Lite模型。执行命令如下,更多参数介绍参考: In [ ] ''' --model_dir: 指定模型文件夹位置 --valid_targets: 指定模型可执行的 backend,默认为arm --optimize_out: 优化模型的输出路径 ''' paddle_li...
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 ...
Paddle Lite是百度自研的一款深度学习框架库,它的前身是Paddle Mobile,自2019年升级至Paddle Lite的全新架构后,拥有了更广泛的适用平台,支持从移动端到服务端的各类场景。重点发力的移动端中,安卓和IOS已同时覆盖CPU和GPU,而且在安卓方面已经覆盖了华为NPU。