本篇文章译自英文文档 Compile PaddlePaddle Models (https://tvm.apache.org/docs/how_to/compile_models/from_paddle.html#sphx-glr-download-how-to-compile-models-from-paddle-py)

作者是 Ziyuan Ma

(https://github.com/ZiyuanMa/)

更多 TVM 中文文档可访问 →Apache TVM 是一个端到端的深度学习编译框架，适用于 CPU、GPU 和各种机器学习加速芯片。 | Apache TVM 中文站

(https://tvm.hyper.ai/)

本文介绍如何用 Relay 部署 PaddlePaddle 模型，首先安装 PaddlePaddle（版本>=2.1.3），可通过 pip 快速安装：

或参考官方网站：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/linux-pip.html

输出结果：

加载预训练的 ResNet50 模型

加载 PaddlePaddle 提供的 ResNet50 预训练模型：

输出结果：

加载测试图像

还是用猫的图像：

使用 Relay 编译模型

输出结果：

在 TVM 上执行

查找分类集名称

在 1000 个类的分类集中，查找分数最高的第一个：

输出结果：

下载 Python 源代码：from_paddle.py

(https://tvm.apache.org/docs/_downloads/16269b77359771348d507395692524cf/from_paddle.py)

下载 Jupyter Notebook：from_paddle.ipynb

(https://tvm.apache.org/docs/_downloads/a608d8b69371e9bc149dd89f6db2c38e/from_paddle.ipynb)