CreatePredictor 方法

API定义如下：

// 根据 Config 构建预测执行对象 Predictor
// 参数: config - 用于构建 Predictor 的配置信息
// 返回: std::shared_ptr<Predictor> - 预测对象的智能指针
std::shared_ptr<Predictor> CreatePredictor(const Config& config);

代码示例：

// 创建 Config
paddle_infer::Config config("../assets/models/mobilenet_v1");

// 根据 Config 创建 Predictor
auto predictor = paddle_infer::CreatePredictor(config);

注意事项： 一个 Config 对象只能用于调用一次 CreatePredictor 生成一个 Predictor，需要通过 CreatePredictor 创建多个 Predictor 时请分别创建 Config 对象。

GetVersion 方法

API定义如下：

// 获取 Paddle 版本信息
// 参数: NONE
// 返回: std::string - Paddle 版本信息
std::string GetVersion();

代码示例：

// 获取 Paddle 版本信息
std::string paddle_version = paddle_infer::GetVersion();

返回值实例：

version: 2.3.0
commit: b207edf916
branch: release/2.3

ConvertToMixedPrecision 方法

ConvertToMixedPrecision 接口可对模型精度格式进行修改，如在选定的后端下，将 fp32 格式的模型转换为 fp16 格式，API 定义如下：

// 模型精度转换
// 参数：model_file - fp32 模型文件路径
//      params_file - fp32 权重文件路径
//      mixed_model_file - 混合精度模型文件保存路径
//      mixed_params_file - 混合精度权重文件保存路径
//      mixed_precision - 转换精度，如 PrecisionType.kHalf
//      backend - 后端，如 PlaceType.kGPU
//      keep_io_types - 保留输入输出精度信息，若为 True 则输入输出保留为 fp32 类型，否则转为 precision 类型
//      black_list - 黑名单列表，哪些 op 不需要进行精度类型转换
// 返回：NONE
void ConvertToMixedPrecision(
    const std::string& model_file,
    const std::string& params_file,
    const std::string& mixed_model_file,
    const std::string& mixed_params_file,
    PrecisionType mixed_precision,
    PlaceType backend,
    bool keep_io_types = true,
    std::unordered_set<std::string> black_list = {});