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Paddle-Lite

PaddlePaddle / Paddle-Lite

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Paddle-Lite
未验证 提交 51489510 编写于 作者: H huzhiqiang 提交者： GitHub
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[doc]modify opt doc for release/v2.3 (#2894)

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_all_pages/develop/cxx_api_doc.md
浏览文件 @ 51489510
......@@ -283,8 +283,22 @@ config.set_power_mode(LITE_POWER_HIGH);
std::shared_ptr<PaddlePredictor> predictor = CreatePaddlePredictor<MobileConfig>(config);
```
## `set_model_from_file(model_dir)`
设置模型文件，当需要从磁盘加载模型时使用。
参数：
- `model_dir(std::string)` - 模型文件路径
返回：`None`
返回类型：`void`
## `set_model_dir(model_dir)`
注意**：Lite模型格式在release/v2.3.0之后修改，本接口为加载老格式模型的接口，将在release/v3.0.0废弃。建议替换为`set_model_from_file`接口。
设置模型文件夹路径，当需要从磁盘加载模型时使用。
参数：
......@@ -309,10 +323,22 @@ std::shared_ptr<PaddlePredictor> predictor = CreatePaddlePredictor<MobileConfig>
返回类型：`std::string`
## `set_model_from_buffer(model_buffer)`
设置模型的内存数据，当需要从内存加载模型时使用。
参数：
- `model_buffer(std::string)` - 内存中的模型数据
返回：`None`
返回类型：`void`
## `set_model_buffer(model_buffer, model_buffer_size, param_buffer, param_buffer_size)`
**注意**：Lite模型格式在release/v2.3.0之后修改，本接口为加载老格式模型的接口，将在release/v3.0.0废弃。建议替换为`set_model_from_buffer`接口。
设置模型、参数的内存地址，当需要从内存加载模型时使用。
示例：
......
_all_pages/develop/model_optimize_tool.md
浏览文件 @ 51489510
......@@ -3,38 +3,42 @@ layout: post
title: 模型转化方法
---
Lite架构在预测过程中表现出来的高性能得益于其丰富的优化组件，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等策略。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了**model_optimize_tool**来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。具体使用方法介绍如下：
Lite架构在预测过程中表现出来的高性能得益于其丰富的优化组件，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等策略。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了**opt**来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。具体使用方法介绍如下：
## 准备model_optimize_tool
当前获得model_optimize_tool方法有三种：
**注意**：release/v2.2.0之前的模型转化工具名称为`model_optimize_tool`，从release/v2.3.0开始模型转化工具名称修改为`opt`
1. 我们提供当前develop分支编译结果下载：[model_optimize_tool](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool)、[model_optimize_tool_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool_mac)
## 准备opt
当前获得opt方法有三种：
2. 可以进入Paddle-Lite Github仓库的[release界面](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases)，选择release版本下载对应的model_optimize_tool
1. 我们提供当前develop分支编译结果下载：[opt](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/opt)、[opt_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/opt_mac)
release/v2.2.0之前版本的model_optimize_tool: [model_optimize_tool](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool)、[model_optimize_tool_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool_mac)
3. 可以下载Paddle-Lite源码，从源码编译出model_optimize_tool工具
2. 可以进入Paddle-Lite Github仓库的[release界面](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases)，选择release版本下载对应的转化工具`opt`
(release/v2.2.0之前的转化工具为model_optimize_tool、release/v2.3.0之后为opt)
3. 可以下载Paddle-Lite源码，从源码编译出opt工具
```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
git checkout <release-version-tag>
./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
```
编译结果位于`Paddle-Lite/build.model_optimize_tool/lite/api/model_optimize_tool`
**注意**：从源码编译model_optimize_tool前需要先[安装Paddle-Lite的开发环境](../source_compile)。
编译结果位于`Paddle-Lite/build.opt/lite/api/opt`
**注意**：从源码编译opt前需要先[安装Paddle-Lite的开发环境](../source_compile)。
## 使用model_optimize_tool
## 使用opt
model_optimize_tool是x86平台上的可执行文件，需要在PC端运行：包括Linux终端和Mac终端。
opt是x86平台上的可执行文件，需要在PC端运行：包括Linux终端和Mac终端。
### 帮助信息
执行model_optimize_tool时不加入任何输入选项，会输出帮助信息，提示当前支持的选项：
执行opt时不加入任何输入选项，会输出帮助信息，提示当前支持的选项：
```bash
./model_optimize_tool
./opt
```
![](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fhelp.png)
![](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/1.png)
### 功能一：转化模型为Paddle-Lite格式
model_optimize_tool可以将PaddlePaddle支持的模型转化为Paddle-Lite支持的模型格式，期间执行的操作包括：将protobuf格式的模型文件转化为naive_buffer格式的模型文件，有效降低模型体积；执行“量化、子图融合、混合调度、Kernel优选”等图优化操作，提升其在Paddle-Lite上的运行速度、内存占用等性能指标。
opt可以将PaddlePaddle支持的模型转化为Paddle-Lite支持的模型格式，期间执行的操作包括：将protobuf格式的模型文件转化为naive_buffer格式的模型文件，有效降低模型体积；执行“量化、子图融合、混合调度、Kernel优选”等图优化操作，提升其在Paddle-Lite上的运行速度、内存占用等性能指标。
模型优化过程：
......@@ -48,21 +52,21 @@ PaddlePaddle模型有两种保存格式：
Seperated Param：参数信息分开保存在多个参数文件中，模型的拓扑信息保存在`__model__`文件中。
![opt_seperated_model](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fseperated_model.png)
(2) 终端中执行`model_optimize_tool`优化模型
(2) 终端中执行`opt`优化模型
**使用示例**：转化`mobilenet_v1`模型
```
./model_optimize_tool --model_dir=./mobilenet_v1 --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=mobilenet_v1_opt
./opt --model_dir=./mobilenet_v1 --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=mobilenet_v1_opt
```
以上命令可以将`mobilenet_v1`模型转化为arm硬件平台、naive_buffer格式的Paddle_Lite支持模型，优化后的模型文件位于`mobilenet_v1_opt`，转化结果如下图所示：
以上命令可以将`mobilenet_v1`模型转化为arm硬件平台、naive_buffer格式的Paddle_Lite支持模型，优化后的模型文件为`mobilenet_v1_opt.nb`，转化结果如下图所示：
![opt_resulted_model](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fcombined_model.png)
![opt_resulted_model](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/2.png)
(3) **更详尽的转化命令**总结：
```shell
./model_optimize_tool \
./opt \
--model_dir=<model_param_dir> \
--model_file=<model_path> \
--param_file=<param_path> \
......@@ -90,34 +94,34 @@ PaddlePaddle模型有两种保存格式：
### 功能二：统计模型算子信息、判断是否支持
model_optimize_tool可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddle-Lite是否支持该模型。并可以打印出当前Paddle-Lite的算子支持情况。
opt可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddle-Lite是否支持该模型。并可以打印出当前Paddle-Lite的算子支持情况。
（1）使用model_optimize_tool统计模型中算子信息
（1）使用opt统计模型中算子信息
下面命令可以打印出mobilenet_v1模型中包含的所有算子，并判断在硬件平台`valid_targets`下Paddle-Lite是否支持该模型
`./model_optimize_tool --print_model_ops=true --model_dir=mobilenet_v1 --valid_targets=arm`
`./opt --print_model_ops=true --model_dir=mobilenet_v1 --valid_targets=arm`
![opt_print_modelops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fmodel_support.png)
![opt_print_modelops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/3.png)
（2）使用model_optimize_tool打印当前Paddle-Lite支持的算子信息
（2）使用opt打印当前Paddle-Lite支持的算子信息
`./model_optimize_tool --print_all_ops=true`
`./opt --print_all_ops=true`
以上命令可以打印出当前Paddle-Lite支持的所有算子信息，包括OP的数量和每个OP支持哪些硬件平台：
![opt_print_allops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fall_ops.png)
![opt_print_allops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/4.png)
`./model_optimize_tool ----print_supported_ops=true --valid_targets=x86`
`./opt ----print_supported_ops=true --valid_targets=x86`
以上命令可以打印出当`valid_targets=x86`时Paddle-Lite支持的所有OP：
![opt_print_supportedops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fx86_ops.png)
![opt_print_supportedops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/5.png)
## 其他功能：合并x2paddle和model_optimize_tool的一键脚本
## 其他功能：合并x2paddle和opt的一键脚本
**背景**：如果想用Paddle-Lite运行第三方来源（tensorflow、caffe、onnx）模型，一般需要经过两次转化。即使用x2paddle工具将第三方模型转化为PaddlePaddle格式，再使用model_optimize_tool将PaddlePaddle模型转化为Padde-Lite可支持格式。
为了简化这一过程，我们提供一键脚本，将x2paddle转化和model_optimize_tool转化合并：
**背景**：如果想用Paddle-Lite运行第三方来源（tensorflow、caffe、onnx）模型，一般需要经过两次转化。即使用x2paddle工具将第三方模型转化为PaddlePaddle格式，再使用opt将PaddlePaddle模型转化为Padde-Lite可支持格式。
为了简化这一过程，我们提供一键脚本，将x2paddle转化和opt转化合并：
**一键转化脚本**：[auto_transform.sh](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/auto_transform.sh)
......@@ -132,7 +136,7 @@ model_optimize_tool可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddl
```bash
USAGE:
auto_transform.sh combines the function of x2paddle and model_optimize_tool, it can
auto_transform.sh combines the function of x2paddle and opt, it can
tranform model from tensorflow/caffe/onnx form into paddle-lite naive-buffer form.
----------------------------------------
example:
......@@ -151,7 +155,7 @@ Arguments about x2paddle:
For ONNX
--framework=onnx --model=onnx_model.onnx
Arguments about model_optimize_tool:
Arguments about opt:
--valid_targets=(arm|opencl|x86|npu|xpu); valid targets on Paddle-Lite.
--fluid_save_dir='path to outputed model after x2paddle'
--optimize_out='path to outputed Paddle-Lite model'
......
_all_pages/v2.2.0/cxx_api_doc.md
浏览文件 @ 51489510
......@@ -233,7 +233,7 @@ predictor = create_paddle_predictor(config)
返回类型：`int`
## `set_cpu_math_library_num_threads(threads)`
## `set_x86_math_library_num_threads(threads)`
设置CPU Math库线程数，CPU核心数支持情况下可加速预测。默认为1，并且仅在x86下有效。
......@@ -246,7 +246,7 @@ predictor = create_paddle_predictor(config)
返回类型：`None`
## `cpu_math_library_num_threads()`
## `x86_math_library_num_threads()`
返回CPU Math库线程数，CPU核心数支持情况下可加速预测。仅在x86下有效。
......@@ -283,8 +283,22 @@ config.set_power_mode(LITE_POWER_HIGH);
std::shared_ptr<PaddlePredictor> predictor = CreatePaddlePredictor<MobileConfig>(config);
```
## `set_model_from_file(model_dir)`
设置模型文件，当需要从磁盘加载模型时使用。
参数：
- `model_dir(std::string)` - 模型文件路径
返回：`None`
返回类型：`void`
## `set_model_dir(model_dir)`
注意**：Lite模型格式在release/v2.3.0之后修改，本接口为加载老格式模型的接口，将在release/v3.0.0废弃。建议替换为`set_model_from_file`接口。
设置模型文件夹路径，当需要从磁盘加载模型时使用。
参数：
......@@ -309,10 +323,22 @@ std::shared_ptr<PaddlePredictor> predictor = CreatePaddlePredictor<MobileConfig>
返回类型：`std::string`
## `set_model_from_buffer(model_buffer)`
设置模型的内存数据，当需要从内存加载模型时使用。
参数：
- `model_buffer(std::string)` - 内存中的模型数据
返回：`None`
返回类型：`void`
## `set_model_buffer(model_buffer, model_buffer_size, param_buffer, param_buffer_size)`
**注意**：Lite模型格式在release/v2.3.0之后修改，本接口为加载老格式模型的接口，将在release/v3.0.0废弃。建议替换为`set_model_from_buffer`接口。
设置模型、参数的内存地址，当需要从内存加载模型时使用。
示例：
......
_all_pages/v2.2.0/model_optimize_tool.md
浏览文件 @ 51489510
......@@ -3,38 +3,42 @@ layout: post
title: 模型转化方法
---
Lite架构在预测过程中表现出来的高性能得益于其丰富的优化组件，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等策略。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了**model_optimize_tool**来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。具体使用方法介绍如下：
Lite架构在预测过程中表现出来的高性能得益于其丰富的优化组件，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等等策略。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了**opt**来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。具体使用方法介绍如下：
## 准备model_optimize_tool
当前获得model_optimize_tool方法有三种：
**注意**：release/v2.2.0之前的模型转化工具名称为`model_optimize_tool`，从release/v2.3.0开始模型转化工具名称修改为`opt`
1. 我们提供当前develop分支编译结果下载：[model_optimize_tool](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool)、[model_optimize_tool_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool_mac)
## 准备opt
当前获得opt方法有三种：
2. 可以进入Paddle-Lite Github仓库的[release界面](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases)，选择release版本下载对应的model_optimize_tool
1. 我们提供当前develop分支编译结果下载：[opt](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/opt)、[opt_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/opt_mac)
release/v2.2.0之前版本的model_optimize_tool: [model_optimize_tool](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool)、[model_optimize_tool_mac](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/model_optimize_tool_mac)
3. 可以下载Paddle-Lite源码，从源码编译出model_optimize_tool工具
2. 可以进入Paddle-Lite Github仓库的[release界面](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases)，选择release版本下载对应的转化工具`opt`
(release/v2.2.0之前的转化工具为model_optimize_tool、release/v2.3.0之后为opt)
3. 可以下载Paddle-Lite源码，从源码编译出opt工具
```bash
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
git checkout <release-version-tag>
./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
```
编译结果位于`Paddle-Lite/build.model_optimize_tool/lite/api/model_optimize_tool`
**注意**：从源码编译model_optimize_tool前需要先[安装Paddle-Lite的开发环境](../source_compile)。
编译结果位于`Paddle-Lite/build.opt/lite/api/opt`
**注意**：从源码编译opt前需要先[安装Paddle-Lite的开发环境](../source_compile)。
## 使用model_optimize_tool
## 使用opt
model_optimize_tool是x86平台上的可执行文件，需要在PC端运行：包括Linux终端和Mac终端。
opt是x86平台上的可执行文件，需要在PC端运行：包括Linux终端和Mac终端。
### 帮助信息
执行model_optimize_tool时不加入任何输入选项，会输出帮助信息，提示当前支持的选项：
执行opt时不加入任何输入选项，会输出帮助信息，提示当前支持的选项：
```bash
./model_optimize_tool
./opt
```
![](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fhelp.png)
![](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/1.png)
### 功能一：转化模型为Paddle-Lite格式
model_optimize_tool可以将PaddlePaddle支持的模型转化为Paddle-Lite支持的模型格式，期间执行的操作包括：将protobuf格式的模型文件转化为naive_buffer格式的模型文件，有效降低模型体积；执行“量化、子图融合、混合调度、Kernel优选”等图优化操作，提升其在Paddle-Lite上的运行速度、内存占用等性能指标。
opt可以将PaddlePaddle支持的模型转化为Paddle-Lite支持的模型格式，期间执行的操作包括：将protobuf格式的模型文件转化为naive_buffer格式的模型文件，有效降低模型体积；执行“量化、子图融合、混合调度、Kernel优选”等图优化操作，提升其在Paddle-Lite上的运行速度、内存占用等性能指标。
模型优化过程：
......@@ -48,21 +52,21 @@ PaddlePaddle模型有两种保存格式：
Seperated Param：参数信息分开保存在多个参数文件中，模型的拓扑信息保存在`__model__`文件中。
![opt_seperated_model](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fseperated_model.png)
(2) 终端中执行`model_optimize_tool`优化模型
(2) 终端中执行`opt`优化模型
**使用示例**：转化`mobilenet_v1`模型
```
./model_optimize_tool --model_dir=./mobilenet_v1 --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=mobilenet_v1_opt
./opt --model_dir=./mobilenet_v1 --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=mobilenet_v1_opt
```
以上命令可以将`mobilenet_v1`模型转化为arm硬件平台、naive_buffer格式的Paddle_Lite支持模型，优化后的模型文件位于`mobilenet_v1_opt`，转化结果如下图所示：
以上命令可以将`mobilenet_v1`模型转化为arm硬件平台、naive_buffer格式的Paddle_Lite支持模型，优化后的模型文件为`mobilenet_v1_opt.nb`，转化结果如下图所示：
![opt_resulted_model](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fcombined_model.png)
![opt_resulted_model](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/2.png)
(3) **更详尽的转化命令**总结：
```shell
./model_optimize_tool \
./opt \
--model_dir=<model_param_dir> \
--model_file=<model_path> \
--param_file=<param_path> \
......@@ -90,34 +94,34 @@ PaddlePaddle模型有两种保存格式：
### 功能二：统计模型算子信息、判断是否支持
model_optimize_tool可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddle-Lite是否支持该模型。并可以打印出当前Paddle-Lite的算子支持情况。
opt可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddle-Lite是否支持该模型。并可以打印出当前Paddle-Lite的算子支持情况。
（1）使用model_optimize_tool统计模型中算子信息
（1）使用opt统计模型中算子信息
下面命令可以打印出mobilenet_v1模型中包含的所有算子，并判断在硬件平台`valid_targets`下Paddle-Lite是否支持该模型
`./model_optimize_tool --print_model_ops=true --model_dir=mobilenet_v1 --valid_targets=arm`
`./opt --print_model_ops=true --model_dir=mobilenet_v1 --valid_targets=arm`
![opt_print_modelops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fmodel_support.png)
![opt_print_modelops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/3.png)
（2）使用model_optimize_tool打印当前Paddle-Lite支持的算子信息
（2）使用opt打印当前Paddle-Lite支持的算子信息
`./model_optimize_tool --print_all_ops=true`
`./opt --print_all_ops=true`
以上命令可以打印出当前Paddle-Lite支持的所有算子信息，包括OP的数量和每个OP支持哪些硬件平台：
![opt_print_allops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fall_ops.png)
![opt_print_allops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/4.png)
`./model_optimize_tool ----print_supported_ops=true --valid_targets=x86`
`./opt ----print_supported_ops=true --valid_targets=x86`
以上命令可以打印出当`valid_targets=x86`时Paddle-Lite支持的所有OP：
![opt_print_supportedops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images%2Fx86_ops.png)
![opt_print_supportedops](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/doc_images/5.png)
## 其他功能：合并x2paddle和model_optimize_tool的一键脚本
## 其他功能：合并x2paddle和opt的一键脚本
**背景**：如果想用Paddle-Lite运行第三方来源（tensorflow、caffe、onnx）模型，一般需要经过两次转化。即使用x2paddle工具将第三方模型转化为PaddlePaddle格式，再使用model_optimize_tool将PaddlePaddle模型转化为Padde-Lite可支持格式。
为了简化这一过程，我们提供一键脚本，将x2paddle转化和model_optimize_tool转化合并：
**背景**：如果想用Paddle-Lite运行第三方来源（tensorflow、caffe、onnx）模型，一般需要经过两次转化。即使用x2paddle工具将第三方模型转化为PaddlePaddle格式，再使用opt将PaddlePaddle模型转化为Padde-Lite可支持格式。
为了简化这一过程，我们提供一键脚本，将x2paddle转化和opt转化合并：
**一键转化脚本**：[auto_transform.sh](https://paddlelite-data.bj.bcebos.com/model_optimize_tool/auto_transform.sh)
......@@ -132,7 +136,7 @@ model_optimize_tool可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddl
```bash
USAGE:
auto_transform.sh combines the function of x2paddle and model_optimize_tool, it can
auto_transform.sh combines the function of x2paddle and opt, it can
tranform model from tensorflow/caffe/onnx form into paddle-lite naive-buffer form.
----------------------------------------
example:
......@@ -151,7 +155,7 @@ Arguments about x2paddle:
For ONNX
--framework=onnx --model=onnx_model.onnx
Arguments about model_optimize_tool:
Arguments about opt:
--valid_targets=(arm|opencl|x86|npu|xpu); valid targets on Paddle-Lite.
--fluid_save_dir='path to outputed model after x2paddle'
--optimize_out='path to outputed Paddle-Lite model'
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