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add lite&slim Doc

docs/deploy/paddlelite/android.md

 # Android平台
+
+PaddleX的安卓端部署由PaddleLite实现，部署的流程如下，首先将训练好的模型导出为inference model，然后对模型进行优化，最后使用PaddleLite的预测库进行部署，PaddleLite的详细介绍和使用可参考：[PaddleLite文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)
+
+> PaddleX --> Inference Model --> PaddleLite Opt --> PaddleLite Inference
+
+文章简介：
+- step1: 介绍如何将PaddleX导出为inference model
+- step2: 使用PaddleLite的OPT模块对模型进行优化
+- step3: 介绍了基于MobileNetv2的安卓demo，以及PaddleX Android SDK
+
+## step 1. 将PaddleX模型导出为inference模型
+
+参考[导出inference模型](../export_model.html)将模型导出为inference格式模型。
+**注意：由于PaddleX代码的持续更新，版本低于1.0.0的模型暂时无法直接用于预测部署，参考[模型版本升级](../upgrade_version.md)对模型版本进行升级。**
+
+## step 2. 将inference模型优化为PaddleLite模型
+
+目前提供了两种方法将Paddle模型优化为PaddleLite模型:
+
+- 1.python脚本优化模型，简单上手，目前支持最新的PaddleLite 2.6.1版本
+- 2.bin文件优化模型(linux)，支持develop版本(Commit Id:11cbd50e)，适用于部署`DeepLab模型`的用户。
+
+### 2.1 使用python脚本优化模型
+
+```bash
+pip install paddlelite
+python /PaddleX/deploy/lite/export_lite.py --model_dir /path/to/inference_model --save_file /path/to/lite_model_name --place place/to/run
+```
+
+|  参数   | 说明  |
+|  ----  | ----  |
+| --model_dir  | 预测模型所在路径，包含"\_\_model\_\_", "\_\_params\_\_", "model.yml"文件 |
+| --save_file  | 模型输出的名称，假设为/path/to/lite_model_name, 则输出为路径为/path/to/lite_model_name.nb |
+| --place | 运行的平台，可选：arm\|opencl\|x86\|npu\|xpu\|rknpu\|apu，安卓部署请选择`arm`|
+
+### 2.3 使用bin文件优化模型(linux)
+
+首先下载并解压: [模型优化工具opt](https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/lite/model_optimize_tool_11cbd50e.tar.gz)
+
+``` bash
+./opt --model_file=<model_path> \
+      --param_file=<param_path> \
+      --valid_targets=arm \
+      --optimize_out_type=naive_buffer \
+      --optimize_out=model_output_name
+```
+详细的使用方法和参数含义请参考: [使用opt转化模型](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/opt/opt_bin.html)
+
+## step 3. 移动端（Android）预测
+
+### 3.1 要求
+
+- Android Studio 3.4
+- Android手机或开发板
+
+### 3.2 分类Demo
+
+#### 3.2.1 导入工程
+
+- 打开Android Studio，在"Welcome to Android Studio"窗口点击"Open an existing Android Studio project"，在弹出的路径选择窗口中进入`/PaddleX/deploy/lite/android/demo`目录，然后点击右下角的"Open"按钮，导入工程；
+- 通过USB连接Android手机或开发板；
+- 载入工程后，点击菜单栏的Run->Run 'App'按钮，在弹出的"Select Deployment Target"窗口选择已经连接的Android设备，然后点击"OK"按钮；
+
+#### 3.2.2 自定义模型
+
+首先根据step1~step2描述，准备好Lite模型(.nb文件)和yml配置文件(注意：导出Lite模型时需指定--place=arm)，然后在Android Studio的project视图中：
+
+- 将paddlex.nb文件拷贝到`/src/main/assets/model/`目录下。
+- 将model.yml文件拷贝到`/src/main/assets/config/`目录下。
+- 根据需要，修改文件`/src/main/res/values/strings.xml`中的`MODEL_PATH_DEFAULT`和`YAML_PATH_DEFAULT`指定的路径。
+
+### 3.3 PaddleX Android SDK介绍
+
+PaddleX Android SDK是PaddleX基于Paddle-Lite开发的安卓端AI推理工具，以PaddleX导出的Yaml配置文件为接口，针对不同的模型实现图片的预处理，后处理，并进行可视化，开发者可集成到业务中。
+该SDK自底向上主要包括：Paddle-Lite推理引擎层，Paddle-Lite接口层以及PaddleX业务层。
+
+- Paddle-Lite推理引擎层，是在Android上编译好的二进制包，只涉及到Kernel 的执行，且可以单独部署，以支持极致的轻量级部署。
+- Paddle-Lite接口层，以Java接口封装了底层c++推理库。
+- PaddleX业务层，封装了PaddleX导出模型的预处理，推理和后处理，以及可视化，支持PaddleX导出的检测、分割、分类模型。
+
+![架构](../images/paddlex_android_sdk_framework.jpg)
+
+#### 3.3.1 SDK安装
+
+首先下载并解压[PaddleX Android SDK](https://bj.bcebos.com/paddlex/deploy/lite/paddlex_lite_11cbd50e.tar.gz)，得到paddlex.aar文件，将拷贝到android工程目录app/libs/下面，然后为app的build.gradle添加依赖：
+
+```
+dependencies {
+    implementation fileTree(include: ['*.jar','*aar'], dir: 'libs')
+}
+
+```
+
+#### 3.3.2 SDK使用用例
+```
+import com.baidu.paddlex.Predictor;
+import com.baidu.paddlex.config.ConfigParser;
+import com.baidu.paddlex.postprocess.DetResult;
+import com.baidu.paddlex.postprocess.SegResult;
+import com.baidu.paddlex.postprocess.ClsResult;
+import com.baidu.paddlex.visual.Visualize;
+
+// Predictor
+Predictor predictor = new Predictor();
+// model config
+ConfigParser configParser = new ConfigParser();
+// Visualize
+Visualize visualize = new Visualize();
+// image to predict
+Mat predictMat;
+
+// initialize
+configParser.init(context, model_path, yaml_path, cpu_thread_num, cpu_power_mode);
+visualize.init(configParser.getNumClasses());
+predictor.init(context, configParser)
+
+// run model
+if (predictImage != null && predictor.isLoaded()) {
+    predictor.setInputMat(predictMat);
+    runModel();
+}
+
+// get result & visualize
+if (configParser.getModelType().equalsIgnoreCase("segmenter")) {
+    SegResult segResult = predictor.getSegResult();
+    Mat visualizeMat  = visualize.draw(segResult, predictMat, predictor.getImageBlob());
+} else if (configParser.getModelType().equalsIgnoreCase("detector")) {
+    DetResult detResult = predictor.getDetResult();
+    Mat visualizeMat = visualize.draw(detResult, predictMat);
+} else if (configParser.getModelType().equalsIgnoreCase("classifier")) {
+    ClsResult clsResult = predictor.getClsResult();
+}
+```
+#### 3.3.3 Result成员变量
+
+**注意**：Result所有的成员变量以java bean的方式获取。
+
+```java
+com.baidu.paddlex.postprocess.ClsResult
+```
+
+##### Fields
+> * **type** (String|static): 值为"cls"。
+> * **categoryId** (int): 类别ID。
+> * **category** (String): 类别名称。
+> * **score** (float): 预测置信度。
+
+```java
+com.baidu.paddlex.postprocess.DetResult
+```
+##### Nested classes
+> * **DetResult.Box** 模型预测的box结果。
+
+##### Fields
+> * **type** (String|static): 值为"det"。
+> * **boxes** (List<DetResult.Box>): 模型预测的box结果。
+
+```java
+com.baidu.paddlex.postprocess.DetResult.Box
+```
+##### Fields
+> * **categoryId** (int): 类别ID。
+> * **category** (String): 类别名称。
+> * **score** (float): 预测置信度。
+> * **coordinate** (float[4]): 预测框值:{xmin, ymin, xmax, ymax}。
+
+```java
+com.baidu.paddlex.postprocess.SegResult
+```
+#####  Nested classes
+> * **SegResult.Mask**: 模型预测的mask结果。
+
+##### Fields
+> * **type** (String|static): 值为"Seg"。
+> * **mask** (SegResult.Mask): 模型预测的mask结果。
+
+```java
+com.baidu.paddlex.postprocess.SegResult.Mask
+```
+##### Fields
+> * **scoreData** (float[]): 模型预测在各个类别的置信度，长度为numClass$\times\$H$\times\$W
+> * **scoreShape** (long[4]): scoreData的shape信息，[1,numClass,H,W]
+> * **labelData** (long[]): 模型预测置信度最高的label，长度为`H$\times\$W$\times\$1
+> * **labelShape** (long[4]): labelData的shape信息，[1,H,W,1]
+
+#### 3.3.4 SDK二次开发
+
+- 打开Android Studio新建项目(或加载已有项目)。点击菜单File->New->Import Module，导入工程`/PaddleX/deploy/lite/android/sdk`, Project视图会新增名为sdk的module
+- 在app的build.grade里面添加依赖:
+ ```
+  dependencies {
+      implementation project(':sdk')
+  }
+ ```
+
+- 源代码位于sdk/main/java/下，修改源码进行二次开发后，点击菜单栏的Build->Run 'sdk'按钮可编译生成aar，文件位于sdk/build/outputs/aar/路径下。

docs/deploy/paddlelite/slim/index.rst

@@ -6,5 +6,6 @@
    :maxdepth: 2
    :caption: 文档目录:
 
-   prune.md
    quant.md
+   prune.md
+   tutorials/index

docs/deploy/paddlelite/slim/prune.md

 # 模型裁剪
+
+为了更好地满足端侧部署场景下，低内存带宽、低功耗、低计算资源占用以及低模型存储等需求，PaddleX通过集成PaddleSlim实现`模型裁剪`，可提升PaddleLite端侧部署性能。
+
+## 原理介绍
+
+模型裁剪通过裁剪卷积层中Kernel输出通道的大小及其关联层参数大小，来减小模型大小和降低模型计算复杂度，可以加快模型部署后的预测速度，其关联裁剪的原理可参见[PaddleSlim相关文档](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/algo/algo.html#id16)。**一般而言，在同等模型精度前提下，数据复杂度越低，模型可以被裁剪的比例就越高**。
+
+## 裁剪方法
+PaddleX提供了两种方式:
+
+**1.用户自行计算裁剪配置(推荐)，整体流程包含三个步骤,**  
+> **第一步**： 使用数据集训练原始模型  
+> **第二步**：利用第一步训练好的模型，在验证数据集上计算模型中各个参数的敏感度，并将敏感度信息存储至本地文件  
+> **第三步**：使用数据集训练裁剪模型（与第一步差异在于需要在`train`接口中，将第二步计算得到的敏感信息文件传给接口的`sensitivities_file`参数）  
+
+> 在如上三个步骤中，**相当于模型共需要训练两遍**，分别对应第一步和第三步，但其中第三步训练的是裁剪后的模型，因此训练速度较第一步会更快。  
+> 第二步会遍历模型中的部分裁剪参数，分别计算各个参数裁剪后对于模型在验证集上效果的影响，**因此会反复在验证集上评估多次**。  
+
+**2.使用PaddleX内置的裁剪方案**  
+> PaddleX内置的模型裁剪方案是**基于标准数据集**上计算得到的参数敏感度信息，由于不同数据集特征分布会有较大差异，所以该方案相较于第1种方案训练得到的模型**精度一般而言会更低**（**且用户自定义数据集与标准数据集特征分布差异越大，导致训练的模型精度会越低**），仅在用户想节省时间的前提下可以参考使用，使用方式只需一步，  
+
+> **一步**： 使用数据集训练裁剪模型，在训练调用`train`接口时，将接口中的`sensitivities_file`参数设置为'DEFAULT'字符串
+
+> 注：各模型内置的裁剪方案分别依据的数据集为： 图像分类——ImageNet数据集、目标检测——PascalVOC数据集、语义分割——CityScape数据集
+
+## 裁剪实验
+基于上述两种方案，我们在PaddleX上使用样例数据进行了实验，在Tesla P40上实验指标如下所示:
+
+### 图像分类
+实验背景：使用MobileNetV2模型，数据集为蔬菜分类示例数据，使用方法见[使用教程-模型压缩-图像分类](./tutorials/classification.html)
+
+| 模型 | 裁剪情况 | 模型大小 | Top1准确率(%) |GPU预测速度 | CPU预测速度 |
+| :-----| :--------| :-------- | :---------- |:---------- |:----------|
+|MobileNetV2 | 无裁剪（原模型）| 13.0M | 97.50|6.47ms |47.44ms |
+|MobileNetV2 | 方案一(eval_metric_loss=0.10) | 2.1M | 99.58 |5.03ms |20.22ms |
+|MobileNetV2 | 方案二(eval_metric_loss=0.10) | 6.0M | 99.58 |5.42ms |29.06ms |
+
+### 目标检测
+实验背景：使用YOLOv3-MobileNetV1模型，数据集为昆虫检测示例数据，使用方法见[使用教程-模型压缩-目标检测](./tutorials/detection.html)
+
+| 模型 | 裁剪情况 | 模型大小 | MAP(%) |GPU预测速度 | CPU预测速度 |
+| :-----| :--------| :-------- | :---------- |:---------- | :---------|
+|YOLOv3-MobileNetV1 | 无裁剪（原模型）| 139M | 67.57| 14.88ms |976.42ms |
+|YOLOv3-MobileNetV1 | 方案一(eval_metric_loss=0.10) | 34M | 75.49 |10.60ms |558.49ms |
+|YOLOv3-MobileNetV1 | 方案二(eval_metric_loss=0.05) | 29M | 50.27| 9.43ms |360.46ms |
+
+### 语义分割
+实验背景：使用UNet模型，数据集为视盘分割示例数据，使用方法见[使用教程-模型压缩-语义分割](./tutorials/segmentation.html)
+
+| 模型 | 裁剪情况 | 模型大小 | mIOU(%) |GPU预测速度 | CPU预测速度 |
+| :-----| :--------| :-------- | :---------- |:---------- | :---------|
+|UNet | 无裁剪（原模型）| 77M | 91.22 |33.28ms |9523.55ms |
+|UNet | 方案一(eval_metric_loss=0.10) |26M | 90.37 |21.04ms |3936.20ms |
+|UNet | 方案二(eval_metric_loss=0.10) |23M | 91.21 |18.61ms |3447.75ms |

docs/deploy/paddlelite/slim/quant.md

 # 模型量化
+
+为了更好地满足端侧部署场景下，低内存带宽、低功耗、低计算资源占用以及低模型存储等需求，PaddleX通过集成PaddleSlim实现`模型量化`，可提升PaddleLite端侧部署性能。
+
+## 原理介绍
+定点量化使用更少的比特数（如8-bit、3-bit、2-bit等）表示神经网络的权重和激活值，从而加速模型推理速度。PaddleX提供了训练后量化技术，其原理可参见[训练后量化原理](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/algo/algo.html#id14)，该量化使用KL散度确定量化比例因子，将FP32模型转成INT8模型，且不需要重新训练，可以快速得到量化模型。
+
+## 使用PaddleX量化模型
+PaddleX提供了`export_quant_model`接口，让用户以接口的形式完成模型以post_quantization方式量化并导出。点击查看[量化接口使用文档](../../../apis/slim.html)。
+
+## 量化性能对比
+模型量化后的性能对比指标请查阅[PaddleSlim模型库](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/model_zoo.html)

docs/deploy/upgrade_version.md

@@ -9,6 +9,6 @@
 ## 版本转换
 
 ```
-paddlex --export_inference --model_dir=/path/to/low_version_model --save_dir=SSpath/to/high_version_model
+paddlex --export_inference --model_dir=/path/to/low_version_model --save_dir=/path/to/high_version_model
 ```
 `--model_dir`为版本号小于1.0.0的模型路径，可以是PaddleX训练过程保存的模型，也可以是导出为inference格式的模型。`--save_dir`为转换为高版本的模型，后续可用于多端部署。