v2.0.0-beta1

Release Note

功能

• 新增以下OP以支持更多X2Paddle 转换的模型：
  • exp
  • elementwise_div
  • assign
  • floor
  • stack
  • reduce_mean
  • matmul
  • expand
  • squeeze

编译

• 解决 docker 编译 ARM Linux 存在的问题，现支持 armv8 和 armv7 的 gcc 和 clang 编译，并增加相应文档
• 支持ios编译和发布，并增加相应文档

框架

• MobileConfig 新增接口支持从内存中加载模型

void set_model_buffer(const char* model_buffer,
                      size_t model_buffer_size,
                      const char* param_buffer,
                      size_t param_buffer_size) 

示例：

lite_api::MobileConfig config;
config.set_model_buffer(
    model_buffer.c_str(), size_model, params_buffer.c_str(), size_params);
auto predictor = lite_api::CreatePaddlePredictor(config);

• Pass 算子设备类型绑定。在绑定的设备或算子类型未注册时，相应 Pass 不再命中执行。以避免找不到指定设备或算子导致的程序退出。

示例：

REGISTER_MIR_PASS(io_copy_kernel_pick_pass,
    paddle::lite::mir::IoCopyKernelPickPass)
    .BindTargets({TARGET(kAny)})
    .BindKernel("io_copy");

文档

• 完善了 源码编译指南，增加了 Docker环境编译ARM Linux的说明；添加ios编译说明文档
• 完善Paddle-Lite-Demo文档，添加更新库说明
• 编写Lite int8用户使用案例——基于PaddleSlim和Paddle-Lite对模型进行端到端的量化训练和推理执行
• 增加了 架构详解 等开发者文档

bugfix

• 修复 model_optimize_tool 的一系列问题，目前int8量化训练模型可经 model_optimize_tool 进行优化输出naive_buffer格式，且输出模型可使用 MobileConfig 正确运行int8推理过程。

附件

android

• inference_lite_lib.android.armv7.shared.tar.gz
• inference_lite_lib.android.armv7.tar.gz
• inference_lite_lib.android.armv8.shared.tar.gz
• inference_lite_lib.android.armv8.tar.gz

IOS

• inference_lite_lib.ios64.armv8.tar.gz

memory optimize tool

• model_optimize_tool.armv7.tar
• model_optimize_tool.armv8.tar