树莓派安装paddlelite;
x86电脑上安装paddlehub，并将paddlehub中的预训练模型转换为paddlelite格式，使之能在树莓派上运行。
sudo apt install patchelf cmake
sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3 150
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
sudo ./lite/tools/build.sh
--build_extra=ON
--arm_os=armlinux
--arm_abi=armv7hf
--arm_lang=gcc
--build_python=ON
full_publish
cd build.lite.armlinux.armv7hf.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv7hf/python/install
sudo python3 setup.py install
具体源码编译时的参数说明，大家可参考：
x86电脑上将paddlehub的预训练模型转为paddlelite格式 安装paddlehub、paddlepaddlepython -m pip install paddlehub
python -m pip install paddlepaddle
import paddlehub as hub
senta = hub.Module(name="senta_gru")
test_text = ["这家餐厅很好吃", "这部电影真的很差劲"]
results = senta.sentiment_classify(texts=test_text, use_gpu=False, batch_size=1)
for result in results:
print(result['text'])
print(result['sentiment_label'])
print(result['sentiment_key'])
print(result['positive_probs'])
print(result['negative_probs'])
下载预训练模型压缩包：
hub download senta_gru
解压，放置在 saved_models/senta_gru 下，
转换模型：
./opt --model_dir=senta_gru/infer_model --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=saved_models/senta_gru
PS: 查看opt转换工具所支持的模型算子：
./opt --print_model_ops=true --valid_targets=arm --model_dir=senta_gru/infer_model
from paddlelite.lite import *
config = MobileConfig()
config.set_model_dir("model")
# (2) 创建predictor
predictor = create_paddle_predictor(config)
'''
......
'''
然后就出现段错误了。。。
后记
之后开始各种找原因，也想到可能是由于漏转换了什么而导致的。。。
也反复找了资料，但由于paddle还尚未稳定，甚至连官方网站里的demo都已过时，接口都已变动得消失不见了。。。
所以最终只好暂时放弃。
可能 paddlepaddle 和 paddlehub ，作为百度paddle框架的主力，迭代速度快、完成度也还行，属于比较可用。但其他的组件可能优先级就比较低了，文档也不同步，实在是造成了很大的困扰。
毕竟已经占用了一整天的时间了，还要抽空学习推荐系统，和完成我的與情预测股票项目，所以paddlelite项目就只能等百度paddle稳定了再启动吧。
