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模型示意图 1.1.2 计算图的转化 计算...
Paddle Lite是飞桨自研的新一代端侧推理推理框架,支持PaddlePaddle/TensorFlow/Caffe/ONNX模型的推理部署,目前已经支持ARM CPU, Mali GPU, Adreno GPU, Huawei NPU等多种硬件,正在逐步增加X86 CPU, Nvidia GPU 等多款硬件,相关硬件性能业内领先。截止到现在,Paddle Lite已广泛应用于搜索广告、手机百度、百度地图、全...
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...
pip3 install paddlelite-2708c2fe-cp37-cp37m-linux_armv7l.whl 1. 运行基于python API的demo程序 准备模型文件 下载模型 wget http://paddle-inference-dist.bj.bcebos.com/mobilenet_v1.tar.gz tar zxf mobilenet_v1.tar.gz 1. 2. 采用opt工具转换模型 paddle_lite_opt --model_dir=./mobilenet_v1 ...
今天我们给大家带来的新升级的轻量化推理引擎PaddleLite+模型压缩工具PaddleSlim正好可以解决上述端侧部署的痛点问题。此次升级,轻量化推理引擎Paddle Lite通过多维度算子优化技术,性能有了大幅提高。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%。
Android 部署 基于Paddle Lite将PicoDet模型部署到手机,提供铁塔识别Android demo。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、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。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中,运行高性能的推理任务...
Paddle Lite的配置和预测的输入和输出的图片路径的设置(可选操作) 执行预测命令 (2)目标检测模型的编译(单图片检测) Paddle Lite的配置和预测的输入和输出的图片路径的设置(与图片分类模型配置完全相同) ...
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...
在实际应用中,车载系统可以实时捕获驾驶员的面部图像,并通过部署在系统中的Paddle-Lite模型进行状态识别。一旦识别到驾驶员处于分心状态(如打电话、喝水等),系统可以立即发出警报提醒驾驶员注意行车安全。 结论 本文介绍了基于PaddleX的驾驶员状态识别模型训练和Paddle-Lite的轻量级部署实践。通过PaddleX提供的全流程开发工...
导读:Paddle Lite高性能推理引擎支持FPGA作为其底层加速硬件,其支持的模型可以很简单的部署到FPGA计算卡上,利用Paddle Lite上层框架的优化能力,加上FPGA底层超强的计算能力,在精度损失很小的情况下,模型运行速度可以得到很大的提升。本文通过Paddle Lite高性能推理引擎在百度EdgeBoard计算卡上部署蔬菜识别模型,达到了实时高效...