x86.md

# 使用X86预测库

Paddle-Lite 支持在Docker或Linux环境编译x86预测库。环境搭建参考[环境准备](../installation/source_compile)。

(注意：非docker Linux环境需要是Ubuntu16.04)

## 编译

1、 下载代码
```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
#需要切换到 release/v2.0.0之后版本
git checkout <release_tag>
```

2、 源码编译

```bash
cd Paddle-Lite
./lite/tools/build.sh x86
```

## 编译结果说明

x86编译结果位于 `build.lite.x86/inference_lite_lib`
**具体内容**说明：

1、 `bin`文件夹：可执行工具文件 `test_model_bin`

2、 `cxx`文件夹：包含c++的库文件与相应的头文件

- `include`  : 头文件
- `lib` : 库文件
  - 打包的静态库文件：
    - `libpaddle_api_full_bundled.a`  ：包含 full_api 和 light_api 功能的静态库
    - `libpaddle_api_light_bundled.a` ：只包含 light_api 功能的静态库
  - 打包的动态态库文件：
    - `libpaddle_full_api_shared.so` ：包含 full_api 和 light_api 功能的动态库
    - `libpaddle_light_api_shared.so`：只包含 light_api 功能的动态库

3、 `third_party` 文件夹：第三方库文件

## x86预测API使用示例

```c++
#include <gflags/gflags.h>
#include <iostream>
#include <vector>
#include "paddle_api.h"          // NOLINT
#include "paddle_use_kernels.h"  // NOLINT
#include "paddle_use_ops.h"      // NOLINT
#include "paddle_use_passes.h"   // NOLINT

using namespace paddle::lite_api;  // NOLINT

DEFINE_string(model_dir, "", "Model dir path.");
DEFINE_string(optimized_model_dir, "", "Optimized model dir.");
DEFINE_bool(prefer_int8_kernel, false, "Prefer to run model with int8 kernels");

int64_t ShapeProduction(const shape_t& shape) {
  int64_t res = 1;
  for (auto i : shape) res *= i;
  return res;
}
void RunModel() {
  // 1. Set CxxConfig
  CxxConfig config;
  config.set_model_file(FLAGS_model_dir + "model");
  config.set_param_file(FLAGS_model_dir + "params");

  config.set_valid_places({
    lite_api::Place{TARGET(kX86), PRECISION(kFloat)}
  });

  // 2. Create PaddlePredictor by CxxConfig
  std::shared_ptr<PaddlePredictor> predictor =
      CreatePaddlePredictor<CxxConfig>(config);

  // 3. Prepare input data
  std::unique_ptr<Tensor> input_tensor(std::move(predictor->GetInput(0)));
  input_tensor->Resize(shape_t({1, 3, 224, 224}));
  auto* data = input_tensor->mutable_data<float>();
  for (int i = 0; i < ShapeProduction(input_tensor->shape()); ++i) {
    data[i] = 1;
  }

  // 4. Run predictor
  predictor->Run();

  // 5. Get output
  std::unique_ptr<const Tensor> output_tensor(
      std::move(predictor->GetOutput(0)));
  std::cout << "Output dim: " << output_tensor->shape()[1] << std::endl;
  for (int i = 0; i < ShapeProduction(output_tensor->shape()); i += 100) {
    std::cout << "Output[" << i << "]:" << output_tensor->data<float>()[i] << std::endl;
  }
}

int main(int argc, char** argv) {
  google::ParseCommandLineFlags(&argc, &argv, true);
  RunModel();
  return 0;
}
```