一、何为Paddle lite

官方解释如下：

Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎，在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备，为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力，有效解决手机算力和内存限制等问题，致力于推动AI应用更广泛的落地。

官网链接：

Paddle Lite_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台 (paddlepaddle.org.cn)

那么浅显一点的理解就是一个神经网络的加速工具，深度学习加速器，类比为TensorRT等。在硬件上部署深度学习模型时，常常借助加速器，深度学习加速器一般叫Deep Learning Acceletor或Deep Learning Processor，一般可简称DLA或DLP。

二、Paddle lite的简单使用

2.1 通过代码块中实现（推荐）

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参考项目自定义数据集+树莓派4B搭建----ssd_mobilenet_v1_voc - 飞桨AI Studio (baidu.com)

感谢大佬！

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首先准备一个训练好的模型，注意，该模型必须为paddle框架。

这里我们准备的原生模型是

 

我们需要将原生模型进行转换，使其成为预测模型。

该代码是建立在配置好PaddleDetection工具的基础上的，所以原生模型路径为：

./PaddleDetection/output/ssd_mobilenet_v1_voc/model_final...

#转化为预测模型
!python -u tools/export_model.py -c configs/ssd/ssd_mobilenet_v1_voc.yml --output_dir=./inference_model_final

生成的预测模型保存在 ./PaddleDetection/inference_model_final/ssd_mobilenet_v1_voc 文件夹下，会生成两个文件，模型文件名和参数文件名分别为__model__和__params__

注：这里选择的训练神经网络是ssd_mobilenet_v1,所以生成在ssd_mobilenet_v1_voc 文件夹，具体位置取决于上述代码中"configs/"中的选择（与模型训练保持一致）。

PaddlePaddle的原生模型需要经过opt工具转化为Paddle-Lite可以支持的naive_buffer格式

%cd /home/aistudio/
#复制opt文件到相应目录下
!cp opt /home/aistudio/PaddleDetection/inference_model_final/ssd_mobilenet_v1_voc
#进入预测模型文件夹
%cd /home/aistudio/PaddleDetection/inference_model_final/ssd_mobilenet_v1_voc
#下载opt文件
#!wget https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.3.0/opt
#给opt加上可执行权限
!chmod +x opt
#使用opt进行模型转化,将__model__和__params__转化为model.nb
!./opt --model_file=__model__ --param_file=__params__ --optimize_out_type=naive_buffer   --optimize_out=./model
!ls

运行过程及结果示例：

 

2.2 通过终端实现

另一种方法是通过终端命令实现，但是终端命令实现时极易报错缺少算子，这里为何出现这样问题的原因笔者还未找到，在网络上搜寻结果大多回答都是paddlelite还没提供那些算子，但是同样的原生模型，2.1方法就可以实现，所以先把方法写在这里，大家作一个参考叭。（如果有好办法，感谢留言~万分感谢）

红线部分以下为可参考代码。

注：

此处，

--model_dir=./moxing里为pdmodel及pdparams。

--valid_targets=intel_fpga为适配硬件类型，可以根据使用的硬件平台修改。

--optimize_out为输出路径

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初学paddle lite，若有错误，感谢指出~