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8月 29, 2019
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### PaddleLite部署
###
一、
PaddleLite部署
使用X2Paddle转换后的模型均可以使用Paddle Fluid进行预测。但对于PaddleLite上的部署,则需要检查模型中的OP是否都在PaddleLite中支持。使用
`check_for_lite.py`
可以进行检查。
```
python tools/check_for_lite.py paddle_model/inference_model/__model__
```
### 二、模型参数合并
X2Paddle转换后产出的路径下包括两个目录,
1.
`model_with_code`
: 包含保存的参数文件和模型python代码文件,供用户debug
2.
`inference_model`
: 参数文件和序列化的模型结构文件,供用户预测部署
其中在
`inference_model`
中,X2Paddle将每个参数独立保存在不同的文件中(文件名和参数名一致),用户可使用
`merge_params.py`
将参数文件合并成一个文件使用
```
python tools/merge_params paddle_model/inference_model new_model_dir
```
合并参数后的模型保存在
`new_model_dir`
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