Paddle-Lite 移动端深度学习推理框架入门指南

甄墨疆

于 2025-06-06 09:03:55 发布

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Paddle-Lite 移动端深度学习推理框架入门指南

Paddle-Lite PaddlePaddle High Performance Deep Learning Inference Engine for Mobile and Edge (飞桨高性能深度学习端侧推理引擎）项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paddle-Lite

框架概述

Paddle-Lite 是专为移动端和嵌入式设备设计的轻量级深度学习推理框架，具有以下核心优势：

多平台支持：全面覆盖 Android、iOS、Linux、Windows 等主流操作系统
硬件兼容性：支持 ARM CPU、GPU、NPU 等多种硬件加速单元
高性能优化：通过算子融合、量化压缩等技术实现极致推理速度
易用性强：提供简洁的 API 接口，快速集成到现有应用中

完整开发流程详解

第一步：模型准备与转换

模型来源处理

Paddle-Lite 原生支持 PaddlePaddle 框架训练的模型：

静态图模型：使用 save_inference_model API 保存
动态图模型：使用 paddle.jit.save API 保存

对于其他框架模型：

Caffe/TensorFlow/PyTorch 模型需先转换为 Paddle 格式
推荐使用 X2Paddle 转换工具保持最佳兼容性

模型优化建议

训练时考虑使用量化感知训练
合理设置输入尺寸，避免动态shape
优先使用常用算子，避免冷门算子

第二步：模型优化处理

Paddle-Lite 提供了 opt 优化工具，主要功能包括：

模型压缩：支持 int8/float16 量化
结构优化：自动进行算子融合、内存优化
兼容性检查：验证目标硬件的支持情况
格式转换：生成 Naive Buffer 格式模型

优化实践技巧

根据硬件选择合适量化精度
保留原始模型和优化后模型以便对比
注意记录优化参数以便复现

第三步：预测库获取

预编译库选择

官方提供各平台预编译版本
按需选择是否包含额外加速单元支持
注意匹配目标系统架构（armv7/armv8等）

源码编译指南

当预编译库不满足需求时，可进行定制编译：

环境准备：安装依赖工具链
配置选项：选择目标平台和功能模块
执行编译：使用提供的编译脚本
验证测试：运行基础测试用例

第四步：应用开发集成

API 使用范式

以 C++ API 为例的通用流程：

// 1. 配置模型路径
MobileConfig config;
config.set_model_from_file(optimized_model_path);

// 2. 创建预测器
auto predictor = CreatePaddlePredictor<MobileConfig>(config);

// 3. 准备输入数据
auto input = predictor->GetInput(0);
input->Resize({1, 3, 224, 224});
auto* data = input->mutable_data<float>();
// 填充输入数据...

// 4. 执行预测
predictor->Run();

// 5. 获取输出
auto output = predictor->GetOutput(0);
auto* out_data = output->data<float>();