Welcome to Paddle-Lite’s documentation!¶

简介

• 技术特点
• 架构设计
• 支持硬件
• 支持算子
• 支持模型

Benchmark

• 性能数据
• 测试方法

快速开始

• Lite 预测流程
• Lite 预编译库下载
• C++ 完整示例
• Java 完整示例
• Python 完整示例
• 动态离线量化完整示例

使用工具

• 模型转换工具 X2Paddle
• 模型优化工具 opt
• 模型量化-量化训练
• 模型量化-动态离线量化
• 模型量化-静态离线量化
• 模型可视化方法
• 调试工具

部署示例

• Android 工程示例
• iOS 工程示例
• Linux(ARM) 工程示例
• PaddleLite使用X86预测部署
• PaddleLite使用OpenCL预测部署
• PaddleLite使用FPGA预测部署
• PaddleLite使用华为麒麟NPU预测部署
• PaddleLite使用百度XPU预测部署
• PaddleLite使用瑞芯微NPU预测部署
• PaddleLite使用联发科APU预测部署
• PaddleLite使用颖脉NNA预测部署
• PaddleLite使用Bitmain：Sophon BM1682/BM1684 预测部署

源码编译

• 源码编译环境准备
• 源码编译 (Android)
• 源码编译 (iOS)
• 源码编译 (ARMLinux)
• 编译选项说明
• 裁剪预测库

训练示例（预览）

• C++ Train Demo

API文档

• C++ API
• Java API
• Python API
• CV图像预处理API

开发者贡献

• 开发基础须知
• 架构详解
• 新增OP
• 新增Layout
• 新增Pass
• 新增硬件

Roadmap

• Road map

FAQ

• Paddle Lite FAQ
• Paddle Lite FAQ