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# Paddle-Mobile
# Paddle-Mobile
[![Build Status](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/paddle-mobile.svg?branch=develop&longCache=true&style=flat-square)](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/paddle-mobile)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-brightgreen.svg)](LICENSE)
[![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/中文文档-最新-brightgreen.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/tree/develop/doc)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)
<!--[![Release](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/Paddle-Mobile.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Mobile/releases)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)-->
This project is used to develop the next version deep learning freamwork for mobile device.
# Development
[Used model in development](https://mms-mis.cdn.bcebos.com/paddle-mobile/models.zip)
欢迎来到 Paddle-Mobile GitHub 项目。
## cross-compilation to android
Paddle-Moible是PaddlePaddle组织下的项目,是一个致力于嵌入式平台的深度学习的框架。Paddle-Moible设计思想和PaddlePaddle的最新版fluid版本保持了高度一致,同时针对嵌入式做了大量优化。设计之初就对嵌入式的性能、体积、能耗、硬件平台覆盖等方面做了考虑。
* NDK is required
* ANDROID_NDK environment variable is required
## Features
```bash
sh build.sh android
```
- **ARM CPU**
## build for x86
paddle-mobile is to run on arm platform. x86 only used to test not arm assembly code. So do not recommend compiling x86.
arm cpu是paddle-mobile的主要支持方向,cpu的通用性一直是其优势。嵌入式深度学习,需要大量的cpu汇编实现。我们正在紧锣密鼓的编码,为的是能充分硬件的每一点加速能力。
arm cpu的优化工作还在进行中,现在使用了常规的cpu优化。在arm a73上paddle-mobile现在单核运行一次mobilenet 1.0是160+ms,显然这不是我们的最终目标,我们正在用大量的汇编改写,后续性能仍会有巨大提升空间。
- **Mali GPU**
Now only support osx.
Mali GPU是百度和ARM合作开发的,双方团队近期都在致力于将paddle的op能无缝运行在ACL(arm compute library)。目前已经支持squeezenet,googlenet,resnet等几个网络模型,后续会继续加大力度。使全部移动端paddle op能高效运行在mali gpu上。
- **苹果设备的GPU Metal实现**
基于Metal实现的苹果设备的GPU预测库,也已经在实现中,近期也会有相应可运行版本。
- **FPGA**
FPGA实现正在进行中,是基于Xilinx的ZU5目标开发板。
- **灵活性**
* paddle-mobile cpu版不依赖任何第三库, 可进行快速集成。
* 使用泛型特化进行平台切换, 可灵活切换 cpu、gpu 和其他协处理器。
* 可根据特定的常见网络, 进行编译特定的 op, 降低编译时间, 减小包大小。
* 使用 docker 编译, 提供统一的编译环境。
* 高可拓展性, 方便拓展其他协处理器, 提供高性能 arm 算子实现, 方便其他协处理器开发者集成开发。
* 直接兼容 paddle-fluid 模型, 不需要额外的转换操作。
- **体积**
paddle-mobile从设计之初就深入考虑到移动端的包体积的问题,cpu实现中没有外部依赖。在编译过程中,如果该网络不需要的op是完全不会被打入的。同时编译选项优化也为体积压缩提供了帮助。
除了二进制体积,我们对代码体积极力避免过大。整个仓库不到5m的代码体积。
## 文档
### 设计文档
关于paddle-mobile设计文档在下面链接中,如果想了解更多内容。[issue](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues)中会有很多早期的设计和讨论过程。
[设计文档链接](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/design_doc.md)
### 开发文档
开发文档主要是关于编译、运行等问题。做为开发者,它可以和贡献文档共同结合使用。
[开发文档]()https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/doc/development_doc.md
### 贡献文档
- [贡献文档链接](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/blob/develop/CONTRIBUTING.md)
- 上面文档中涵盖了主要的贡献代码流程,如果在实践中您还遇到了其他问题,可以发[issue](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues)。我们看到后会尽快处理。
## 模型获得
目前Paddle-Mobile仅支持Paddle fluid训练的模型。如果你手中的模型是不同种类的模型,需要进行模型转换才可以运行。
### 1. 直接使用Paddle Fluid训练
该方式最为可靠,推荐方式
### 2. caffe转为Paddle Fluid模型
[链接](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid/image_classification/caffe2fluid)
### 3. ONNX
ONNX全称为“Open Neural Network Exchange”,即“开放的神经网络切换”。该项目的目的是让不同的神经网络开发框架做到互通互用。
除直接使用PaddlePaddle训练fluid版本的模型外,还可以通过onnx转换得到个别Paddle fluid模型。
目前,百度也在做onnx支持工作。相关转换项目在这里:[paddle-onnx](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-onnx)
```flow
st=>start: 其他模型
op1=>operation: onnx模型
op2=>operation: paddle-onnx
op3=>operation: paddle fluid模型
e=>end: paddle-mobile运行
st->op1->op2->op3->e
```
sh build.sh mac
```
### 4. 部分测试模型下载
[下载链接](https://mms-mis.cdn.bcebos.com/paddle-mobile/models.zip)
## 问题解决
欢迎提出或解决我们的问题,有疑问可以发issue. [Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/paddle-mobile/issues).
## Copyright and License
Paddle-Mobile 提供相对宽松的Apache-2.0开源协议 [Apache-2.0 license](LICENSE).
## Old Version of Mobile-Deep-Learning
The old version of MDL was I moved to here [Mobile-Deep-Learning](https://github.com/allonli/mobile-deep-learning)
## 旧版 Mobile-Deep-Learning
原MDL(Mobile-Deep-Learning)工程被迁移到了这里 [Mobile-Deep-Learning](https://github.com/allonli/mobile-deep-learning)
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