模型优化工具 opt¶
Paddle Lite 提供了多种策略来自动优化原始的训练模型，其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel 优选等等方法。为了使优化过程更加方便易用，我们提供了opt 工具来自动完成优化步骤，输出一个轻量的、最优的可执行模型。
具体使用方法介绍如下：
opt 安装和使用方法¶
安装方法
环境要求：
windows\Mac\Ubuntu环境依赖：
python ==
2.7\3.5\3.6\3.7pip
# 当前最新版本是 2.9
pip install paddlelite==2.9
opt转化和分析模型： 可通过终端命令或Python脚本调用终端命令方法 （支持
Mac/Ubuntu)python 脚本方法（支持
Window/Mac/Ubuntu）
源码编译 opt 工具¶
您也可以选择从源代码编译 opt 工具，使用编译指令
./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
如果在 arm64 架构的 MacOS 下编译 opt 工具失败，试着删除 third-party 目录并重新git checkout third-party，然后将上一条指令改为
arch -x86_64 ./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
该命令会编译 x86 格式的 opt 工具，但是不会影响工具的正常使用，编译成功后，在./build.opt/lite/api目录下，生成了可执行文件 opt
合并 x2paddle 和 opt 功能的一键脚本¶
背景：如果想用 Paddle Lite 运行第三方来源（tensorflow、caffe、onnx）模型，一般需要经过两次转化。即使用 x2paddle 工具将第三方模型转化为 PaddlePaddle 格式，再使用 opt 将 PaddlePaddle 模型转化为 Padde Lite 可支持格式。 为了简化这一过程，我们提供了：