Opt

class Opt;

Opt模型离线优化接口，Paddle原生模型需经opt优化图结构后才能在Paddle-Lite上运行。

示例：

假设待转化模型问当前文件夹下的mobilenet_v1，可以使用以下脚本转换

# 引用Paddlelite预测库
from paddlelite.lite import *
# 1. 创建opt实例
opt=Opt()
# 2. 指定输入模型地址 
opt.set_model_dir("./mobilenet_v1")
# 3. 指定转化类型： arm、x86、opencl、npu
opt.set_valid_places("arm")
# 4. 指定模型转化类型： naive_buffer、protobuf
opt.set_model_type("naive_buffer")
# 4. 输出模型地址
opt.set_optimize_out("mobilenetv1_opt")
# 5. 执行模型优化
opt.run()

`set_model_dir(model_dir)`

设置模型文件夹路径，当需要从磁盘加载非combined模型时使用。

参数：

model_dir(str) - 模型文件夹路径

返回：None

`set_model_file(model_file)`

设置模型文件路径，加载combined形式模型时使用。

参数：

model_file(str) - 模型文件路径

`set_param_file(param_file)`

设置模型参数文件路径，加载combined形式模型时使用。

参数：

param_file(str) - 模型文件路径

`set_model_type(type)`

设置模型的输出类型，当前支持naive_buffer和protobuf两种格式，移动端预测需要转化为naive_buffer。

naive_buffer的优化后模型为以.nb名称结尾的单个文件。protobuf的优化后模型为文件夹下的model和params两个文件。将model重命名为__model__用Netron打开，即可查看优化后的模型结构。

参数：

type(str) - 模型格式（naive_buffer/protobuf)

`set_valid_places(valid_places)`

设置可用的places列表。

参数：

valid_places(str) - 可用place列表，不同place用,隔开

示例：

# 引用Paddlelite预测库
from paddlelite.lite import *
# 1. 创建opt实例
opt=Opt()
# 2. 指定转化类型： arm、x86、opencl、npu
opt.set_valid_places("arm,opencl")
# opt.set_valid_places("arm,npu")

`set_optimize_out(optimized_model_name)`

设置优化后模型的名称，优化后模型文件以.nb作为文件后缀。

参数：

optimized_model_name(str)

`set_quant_model(quant_model)`

设置是否使用 opt 中的动态离线量化功能。

参数：

quant_model(bool)

`set_quant_type(quant_type)`

设置动态离线量化的方式，支持两种量化方式（QUANT_INT16和QUANT_INT8），即分别量化为int16和int8。量化为int8对模型精度有一点影响，模型体积大概减小4倍。量化为int16对模型精度基本没有影响，模型体积大概减小2倍。

参数：

quant_type(str)-支持设置为QUANT_INT16和QUANT_INT8

`run()`

执行模型优化，用以上接口设置完 模型路径、model_type、optimize_out和valid_places后，执行run()接口会根据以上设置转化模型，转化后模型保存在当前路径下。

`run_optimize(model_dir, model_file, param_file, type, valid_places, optimized_model_name)`

执行模型优化，无需设置以上接口，直接指定 模型路径、model_type、optimize_out和valid_places并执行模型转化。

参数：

model_dir(str) - 模型文件夹路径
model_file(str) - 模型文件路径
param_file(str) - 模型文件路径
type(str) - 模型格式（naive_buffer/protobuf)
valid_places(str) - 可用place列表，不同place用,隔开
optimized_model_name(str)

# 引用Paddlelite预测库
from paddlelite.lite import *
# 1. 创建opt实例
opt=Opt()
# 2. 执行模型优化
opt.run_optimize("./mobilenet_v1","","","arm","mobilenetv1_opt");