# PP-ShiTu在Paddle-Lite端侧部署

本教程将介绍基于[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 在移动端部署PaddleClas PP-ShiTu模型的详细步骤。

Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎，为手机、IoT端提供高效推理能力，并广泛整合跨平台硬件，为端侧部署及应用落地问题提供轻量化的部署方案。

## 目录

- [1. 环境准备](#1)
  - [1.1 准备交叉编译环境](#1.1)
  - [1.2 准备预测库](#1.2)

- [2.  编译流程](#2)
  - [2.1 模型准备](#2.1)
    - [2.1.1 使用PaddleClase提供的推理模型](#2.1.1)
    - [2.1.2 使用其他模型](#2.1.2)
      - [2.1.2.1 安装paddle_lite_opt工具](#2.1.2.1)
      - [2.1.2.2 转换示例](#2.1.2.2)
  - [2.2 生成新的索引库](#2.2)
    - [2.2.1 数据集环境配置](#2.2.1)
    - [2.2.2 生成新的index文件](#2.2.2)
  - [2.3 将yaml文件转换成json文件](#2.3)
  - [2.4 index字典转换](#2.4)
  - [2.5 与手机联调](#2.5)
- [FAQ](#FAQ)

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## 1. 环境准备

### 运行准备
- 电脑（编译Paddle Lite）
- 安卓手机（armv7或armv8）

<a name="1.1"></a>

### 1.1 准备交叉编译环境
交叉编译环境用于编译 Paddle Lite 和 PaddleClas 的PP-ShiTu Lite demo。
支持多种开发环境，不同开发环境的编译流程请参考对应文档，请确保安装完成Java jdk、Android NDK(R17以上)。

1. [Docker](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html#docker)
2. [Linux](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html#linux)
3. [MAC OS](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html#mac-os)

```shell
# 配置完成交叉编译环境后，更新环境变量
# for docker、Linux
source ~/.bashrc
# for Mac OS
source ~/.bash_profile
```

<a name="1.2"></a>

### 1.2 准备预测库

预测库有两种获取方式：
1. [**建议**]直接下载，预测库下载链接如下：
      |平台| 架构 | 预测库下载链接|
      |-|-|-|
      |Android| arm7 | [inference_lite_lib](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10-rc/inference_lite_lib.android.armv7.clang.c++_static.with_extra.with_cv.tar.gz) |
      | Android | arm8 | [inference_lite_lib](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10-rc/inference_lite_lib.android.armv8.clang.c++_static.with_extra.with_cv.tar.gz)  |
      | Android | arm8(FP16) | [inference_lite_lib](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite/releases/download/v2.10-rc/inference_lite_lib.android.armv8_clang_c++_static_with_extra_with_cv_with_fp16.tiny_publish_427e46.zip)  |

**注意**：1. 如果是从 Paddle-Lite [官方文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/quick_start/release_lib.html#android-toolchain-gcc)下载的预测库，注意选择`with_extra=ON，with_cv=ON`的下载链接。2. 目前只提供Android端demo，IOS端demo可以参考[Paddle-Lite IOS demo](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo/tree/master/PaddleLite-ios-demo)


2. 编译Paddle-Lite得到预测库，Paddle-Lite的编译方式如下：
```shell
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
# 如果使用编译方式，建议使用develop分支编译预测库
git checkout develop
# FP32
./lite/tools/build_android.sh --arch=armv8 --toolchain=clang --with_cv=ON --with_extra=ON
# FP16
./lite/tools/build_android.sh --arch=armv8 --toolchain=clang --with_cv=ON --with_extra=ON --with_arm82_fp16=ON
```

**注意**：编译Paddle-Lite获得预测库时，需要打开`--with_cv=ON --with_extra=ON`两个选项，`--arch`表示`arm`版本，这里指定为armv8，更多编译命令介绍请参考[链接](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/demo_guides/arm_cpu.html)。

直接下载预测库并解压后，可以得到`inference_lite_lib.android.armv8.clang.c++_static.with_extra.with_cv/`文件夹，通过编译Paddle-Lite得到的预测库位于`Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/`文件夹下。
预测库的文件目录如下：

```
inference_lite_lib.android.armv8/
|-- cxx                                        C++ 预测库和头文件
|   |-- include                                C++ 头文件
|   |   |-- paddle_api.h
|   |   |-- paddle_image_preprocess.h
|   |   |-- paddle_lite_factory_helper.h
|   |   |-- paddle_place.h
|   |   |-- paddle_use_kernels.h
|   |   |-- paddle_use_ops.h
|   |   `-- paddle_use_passes.h
|   `-- lib                                           C++预测库
|       |-- libpaddle_api_light_bundled.a             C++静态库
|       `-- libpaddle_light_api_shared.so             C++动态库
|-- java                                     Java预测库
|   |-- jar
|   |   `-- PaddlePredictor.jar
|   |-- so
|   |   `-- libpaddle_lite_jni.so
|   `-- src
|-- demo                                     C++和Java示例代码
|   |-- cxx                                  C++  预测库demo
|   `-- java                                 Java 预测库demo
```

<a name="2"></a>

## 2 编译流程

<a name="2.1"></a>

### 2.1 模型准备

PaddleClas 提供了转换并优化后的推理模型，可以直接参考下方 2.1.1 小节进行下载。如果需要使用其他模型，请参考后续 2.1.2 小节自行转换并优化模型。

<a name="2.1.1"></a>

#### 2.1.1 使用PaddleClas提供的推理模型

```shell
# 进入lite_ppshitu目录
cd $PaddleClas/deploy/lite_shitu
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/lite/ppshitu_lite_models_v1.2.tar
tar -xf ppshitu_lite_models_v1.2.tar
rm -f ppshitu_lite_models_v1.2.tar
```

<a name="2.1.2"></a>

#### 2.1.2 使用其他模型

Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等方法，使用Paddle-Lite的`opt`工具可以自动对inference模型进行优化，目前支持两种优化方式，优化后的模型更轻量，模型运行速度更快。

**注意**：如果已经准备好了 `.nb` 结尾的模型文件，可以跳过此步骤。

<a name="2.1.2.1"></a>

##### 2.1.2.1 安装paddle_lite_opt工具

安装`paddle_lite_opt`工具有如下两种方法：

1. [**建议**]pip安装paddlelite并进行转换
    ```shell
    pip install paddlelite==2.10rc
    ```

2. 源码编译Paddle-Lite生成`paddle_lite_opt`工具

    模型优化需要Paddle-Lite的`opt`可执行文件，可以通过编译Paddle-Lite源码获得，编译步骤如下：
    ```shell
    # 如果准备环境时已经clone了Paddle-Lite，则不用重新clone Paddle-Lite
    git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
    cd Paddle-Lite
    git checkout develop
    # 启动编译
    ./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
    ```

    编译完成后，`opt`文件位于`build.opt/lite/api/`下，可通过如下方式查看`opt`的运行选项和使用方式；
    ```shell
    cd build.opt/lite/api/
    ./opt
    ```

    `opt`的使用方式与参数与上面的`paddle_lite_opt`完全一致。

之后使用`paddle_lite_opt`工具可以进行inference模型的转换。`paddle_lite_opt`的部分参数如下：

|选项|说明|
|-|-|
|--model_file|待优化的PaddlePaddle模型（combined形式）的网络结构文件路径|
|--param_file|待优化的PaddlePaddle模型（combined形式）的权重文件路径|
|--optimize_out_type|输出模型类型，目前支持两种类型：protobuf和naive_buffer，其中naive_buffer是一种更轻量级的序列化/反序列化实现，默认为naive_buffer|
|--optimize_out|优化模型的输出路径|
|--valid_targets|指定模型可执行的backend，默认为arm。目前可支持x86、arm、opencl、npu、xpu，可以同时指定多个backend(以空格分隔)，Model Optimize Tool将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为NPU（Kirin 810/990 Soc搭载的达芬奇架构NPU），应当设置为npu, arm|

更详细的`paddle_lite_opt`工具使用说明请参考[使用opt转化模型文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/opt/opt_bin.html)

`--model_file`表示inference模型的model文件地址，`--param_file`表示inference模型的param文件地址；`optimize_out`用于指定输出文件的名称（不需要添加`.nb`的后缀）。直接在命令行中运行`paddle_lite_opt`，也可以查看所有参数及其说明。

<a name="2.1.2.2"></a>

##### 2.1.2.2 转换示例

下面介绍使用`paddle_lite_opt`完成主体检测模型和识别模型的预训练模型，转成inference模型，最终转换成Paddle-Lite的优化模型的过程。

1. 转换主体检测模型

```shell
# 当前目录为 $PaddleClas/deploy/lite_shitu
# $code_path需替换成相应的运行目录,可以根据需要，将$code_path设置成需要的目录
export code_path=~
cd $code_path
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
# 进入PaddleDetection根目录
cd PaddleDetection
# 切换到2.3分支
git checkout release/2.3
# 将预训练模型导出为inference模型
python tools/export_model.py -c configs/picodet/application/mainbody_detection/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody.pdparams export_post_process=False --output_dir=inference
# 将inference模型转化为Paddle-Lite优化模型
paddle_lite_opt --model_file=inference/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody/model.pdmodel --param_file=inference/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody/model.pdiparams --optimize_out=inference/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody/mainbody_det
# 将转好的模型复制到lite_shitu目录下
cd $PaddleClas/deploy/lite_shitu
mkdir models
cp $code_path/PaddleDetection/inference/picodet_lcnet_x2_5_640_mainbody/mainbody_det.nb $PaddleClas/deploy/lite_shitu/models
```

2. 转换识别模型

```shell
# 识别模型下载
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
# 解压模型
tar -xf general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
# 转换为Paddle-Lite模型
paddle_lite_opt --model_file=general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer/inference.pdmodel --param_file=general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer/inference.pdiparams --optimize_out=general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer/rec
# 将模型文件拷贝到lite_shitu下
cp general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer/rec.nb deploy/lite_shitu/models/
```

**注意**：`--optimize_out` 参数为优化后模型的保存路径，无需加后缀`.nb`；`--model_file` 参数为模型结构信息文件的路径，`--param_file` 参数为模型权重信息文件的路径，请注意文件名。

<a name="2.2"></a>

### 2.2 生成新的检索库

由于lite 版本的检索库用的是`faiss1.5.3`版本，与新版本不兼容，因此需要重新生成index库

<a name="2.2.1"></a>

#### 2.2.1 数据及环境配置

```shell
# 进入PaddleClas根目录
cd $PaddleClas
# 安装PaddleClas
python setup.py install
cd deploy
# 下载瓶装饮料数据集
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v1.0.tar && tar -xf drink_dataset_v1.0.tar
rm -rf drink_dataset_v1.0.tar
rm -rf drink_dataset_v1.0/index

# 安装1.5.3版本的faiss
pip install faiss-cpu==1.5.3

# 下载通用识别模型，可替换成自己的inference model
wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/models/inference/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
tar -xf general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
rm -rf general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer.tar
```

<a name="2.2.2"></a>

#### 2.2.2 生成新的index文件

```shell
# 生成新的index库，注意指定好识别模型的路径，同时将index_mothod修改成Flat，HNSW32和IVF在此版本中可能存在bug，请慎重使用。
# 如果使用自己的识别模型，对应的修改inference model的目录
python python/build_gallery.py -c configs/inference_drink.yaml -o Global.rec_inference_model_dir=general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.0_infer -o IndexProcess.index_method=Flat

# 进入到lite_shitu目录
cd lite_shitu
mv ../drink_dataset_v1.0 .
```

<a name="2.3"></a>

### 2.3 将yaml文件转换成json文件

```shell
# 如果测试单张图像，路径使用相对路径
python generate_json_config.py --det_model_path ppshitu_lite_models_v1.2/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_v1.2_lite.nb  --rec_model_path ppshitu_lite_models_v1.2/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.2_infer.nb --img_path images/demo.jpeg
# or
# 如果测试多张图像
python generate_json_config.py --det_model_path ppshitu_lite_models_v1.2/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_v1.2_lite.nb  --rec_model_path ppshitu_lite_models_v1.2/general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.2_infer.nb --img_dir images
# 执行完成后，会在lit_shitu下生成shitu_config.json配置文件
```

<a name="2.4"></a>

### 2.4 index字典转换

由于python的检索库字典，使用`pickle`进行的序列化存储，导致C++不方便读取，因此需要进行转换

```shell

# 转化id_map.pkl为id_map.txt
python transform_id_map.py -c ../configs/inference_drink.yaml
```
转换成功后，会在`IndexProcess.index_dir`目录下生成`id_map.txt`。

<a name="2.5"></a>

### 2.5 与手机联调

首先需要进行一些准备工作。
1. 准备一台arm8的安卓手机，如果编译的预测库是armv7，则需要arm7的手机，并修改Makefile中`ARM_ABI=arm7`。
2. 电脑上安装ADB工具，用于调试。 ADB安装方式如下：

    2.1. MAC电脑安装ADB:

    ```shell
    brew cask install android-platform-tools
    ```
    2.2. Linux安装ADB
    ```shell
    sudo apt update
    sudo apt install -y wget adb
    ```
    2.3. Window安装ADB

    win上安装需要去谷歌的安卓平台下载ADB软件包进行安装：[链接](https://developer.android.com/studio)

3. 手机连接电脑后，开启手机`USB调试`选项，选择`文件传输`模式，在电脑终端中输入：

```shell
adb devices
```
如果有device输出，则表示安装成功，如下所示：
```
List of devices attached
744be294    device
```

4. 编译lite部署代码生成移动端可执行文件

```shell
cd $PaddleClas/deploy/lite_shitu
# ${lite prediction library path}下载的Paddle-Lite库路径
inference_lite_path=${lite prediction library path}/inference_lite_lib.android.armv8.gcc.c++_static.with_extra.with_cv/
mkdir $inference_lite_path/demo/cxx/ppshitu_lite

cp -r * $inference_lite_path/demo/cxx/ppshitu_lite
cd $inference_lite_path/demo/cxx/ppshitu_lite

# 执行编译，等待完成后得到可执行文件main
make ARM_ABI=arm8
#如果是arm7，则执行 make ARM_ABI = arm7 (或者在Makefile中修改该项)
```

5. 准备优化后的模型、预测库文件、测试图像。

```shell
mkdir deploy
# 移动的模型路径要和之前生成的json文件中模型路径一致
mv ppshitu_lite_models_v1.2 deploy/
mv drink_dataset_v1.0 deploy/
mv images deploy/
mv shitu_config.json deploy/
cp pp_shitu deploy/

# 将C++预测动态库so文件复制到deploy文件夹中
cp ../../../cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so deploy/
```

执行完成后，deploy文件夹下将有如下文件格式：

```shell
deploy/
|-- ppshitu_lite_models_v1.1/
|   |--mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v1.1_lite.nb    优化后的主体检测模型文件
|   |--general_PPLCNet_x2_5_lite_v1.1_infer.nb         优化后的识别模型文件
|-- images/
|   |--demo.jpg                                      图片文件
|-- drink_dataset_v1.0/                              瓶装饮料demo数据
|   |--index                                         检索index目录
|-- pp_shitu                                         生成的移动端执行文件
|-- shitu_config.json                                执行时参数配置文件
|-- libpaddle_light_api_shared.so                    Paddle-Lite库文件
```

**注意：**
*  `shitu_config.json` 包含了目标检测的超参数，请按需进行修改

6. 启动调试，上述步骤完成后就可以使用ADB将文件夹 `deploy/` push到手机上运行，步骤如下：

```shell
# 将上述deploy文件夹push到手机上
adb push deploy /data/local/tmp/

adb shell
cd /data/local/tmp/deploy
export LD_LIBRARY_PATH=/data/local/tmp/deploy:$LD_LIBRARY_PATH

# 修改权限为可执行
chmod 777 pp_shitu
# 执行程序
./pp_shitu shitu_config.json
```

如果对代码做了修改，则需要重新编译并push到手机上。

运行效果如下：
```
images/demo.jpeg:
       result0: bbox[344, 98, 527, 593], score: 0.811656, label: 红牛-强化型
       result1: bbox[0, 0, 600, 600], score: 0.729664, label: 红牛-强化型
```

<a name="FAQ"></a>

## FAQ

Q1：如果想更换模型怎么办，需要重新按照流程走一遍吗？
A1：如果已经走通了上述步骤，更换模型只需要替换 `.nb` 模型文件即可，同时要注意修改下配置文件中的 `.nb` 文件路径以及类别映射文件（如有必要）。

Q2：换一个图测试怎么做？
A2：替换 deploy 下的测试图像为你想要测试的图像，并重新生成json配置文件（或者直接修改图像路径），使用 ADB 再次 push 到手机上即可。
