移动PaddlePaddle

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PaddlePaddle支持在移动设备上,使用训练好的模型进行离线推断。这里,我们主要介绍如何在移动设备上部署PaddlePaddle推断库,以及移动设备上可以使用到的一些优化方法。

构建PaddlePaddle库

PaddlePaddle可以通过原生编译、交叉编译的方式,构建多种移动平台上的推断库。

使用示例

部署优化方法

移动端对接入库的大小通常都有要求,在编译PaddlePaddle库时,用户可以通过设置一些编译选项来进行优化。

训练得到的模型,可在不降低或者轻微降低模型推断精度的前提下,进行一些变换,优化移动设备上的内存使用和执行效率。

模型压缩

基于PaddlePaddle框架,可以使用模型压缩训练进一步裁剪模型的大小。

性能数据

我们列出一些移动设备上的性能测试数据,给用户参考和对比。

本教程由PaddlePaddle创作,采用Apache-2.0 license许可协议进行许可。