GitHub - PaddlePaddle/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）

使用 Paddle Lite，只需几个简单的步骤，就可以把模型部署到多种终端设备中，运行高性能的推理任务，使用流程如下所示： 一. 准备模型 Paddle Lite 框架直接支持模型结构为 PaddlePaddle 深度学习框架产出的模型格式。目前 PaddlePaddle 用于推理的模型是通过 save_inference_model 这个 API 保存下来的。 如果您手中的模型是由诸如 Caffe、Tensorflow、PyTorch 等框架产出的，那么您可以使用 X2Paddle 工具将模型转换为 PaddlePaddle 格式。 二. 模型优化 Paddle Lite 框架拥有优秀的加速、优化策略及实现，包含量化、子图融合、Kernel 优选等优化手段。优化后的模型更轻量级，耗费资源更少，并且执行速度也更快。 这些优化通过 Paddle Lite 提供的 opt 工具实现。opt