未验证 提交 0236ef78 编写于 作者: G Guanghua Yu 提交者: GitHub

fix deploy docs (#5748)

上级 5a78b68e
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TensorRT是NVIDIA提出的用于统一模型部署的加速库,可以应用于V100、JETSON Xavier等硬件,它可以极大提高预测速度。Paddle TensorRT教程请参考文档[使用Paddle-TensorRT库预测](https://paddle-inference.readthedocs.io/en/latest/optimize/paddle_trt.html#)
## 1. 安装PaddleInference预测库
- Python安装包,请从[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/Tables.html#whl-release) 下载带有tensorrt的安装包进行安装
- Python安装包,请从[这里](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/download_lib.html#python) 下载带有tensorrt的安装包进行安装
- CPP预测库,请从[这里](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/05_inference_deployment/inference/build_and_install_lib_cn.html) 下载带有TensorRT编译的预测库
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# Linux平台编译指南
## 说明
本文档在 `Linux`平台使用`GCC 8.2`测试过,如果需要使用其他G++版本编译使用,则需要重新编译Paddle预测库,请参考: [从源码编译Paddle预测库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/source_compile.html)。本文档使用的预置的opencv库是在ubuntu 16.04上用gcc4.8编译的,如果需要在ubuntu 16.04以外的系统环境编译,那么需自行编译opencv库。
本文档在 `Linux`平台使用`GCC 8.2`测试过,如果需要使用其他G++版本编译使用,则需要重新编译Paddle预测库,请参考: [从源码编译Paddle预测库](https://paddleinference.paddlepaddle.org.cn/user_guides/source_compile.html)。本文档使用的预置的opencv库是在ubuntu 16.04上用gcc8.2编译的,如果需要在gcc8.2以外的环境编译,那么需自行编译opencv库。
## 前置条件
* G++ 8.2
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......@@ -33,7 +33,8 @@ export NDK_ROOT=[YOUR_NDK_PATH]/android-ndk-r17c
| 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)
**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)PP-PicoDet部署需要Paddle Lite 2.11以上版本,建议选择从源码编译的方式。
2. 编译Paddle-Lite得到预测库,Paddle-Lite的编译方式如下(Lite库在不断更新,如若下列命令无效,请以Lite官方repo为主):
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