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a834dd82
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3月 14, 2022
作者:
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Jason
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3月 14, 2022
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docs/inference_model_convertor/convert2lite_api.md
docs/inference_model_convertor/convert2lite_api.md
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-0
未找到文件。
docs/inference_model_convertor/convert2lite_api.md
浏览文件 @
a834dd82
...
@@ -29,6 +29,9 @@ onnx2paddle(model_path, save_dir,
...
@@ -29,6 +29,9 @@ onnx2paddle(model_path, save_dir,
# lite_model_type(str)指定模型转化类型,默认为naive_buffer
# lite_model_type(str)指定模型转化类型,默认为naive_buffer
```
```
Notes:
-
```lite_valid_places```
参数目前可支持 arm、 opencl、 x86、 metal、 xpu、 bm、 mlu、 intel_fpga、 huawei_ascend_npu、imagination_nna、 rockchip_npu、 mediatek_apu、 huawei_kirin_npu、 amlogic_npu,可以同时指定多个硬件平台(以逗号分隔,优先级高的在前),opt 将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为麒麟 NPU,应当设置为 "huawei_kirin_npu,arm"。
***命令行方式**
*
***命令行方式**
*
```
shell
```
shell
x2paddle
--framework
=
onnx
--model
=
onnx_model.onnx
--save_dir
=
pd_model
--to_lite
=
True
--lite_valid_places
=
arm
--lite_model_type
=
naive_buffer
x2paddle
--framework
=
onnx
--model
=
onnx_model.onnx
--save_dir
=
pd_model
--to_lite
=
True
--lite_valid_places
=
arm
--lite_model_type
=
naive_buffer
...
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