git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
git checkout <release-version-tag>
./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
    
编译结果位于Paddle-Lite/build.opt/lite/api/opt
注意：从源码编译opt前需要先安装Paddle-Lite的开发环境。
使用opt
opt是x86平台上的可执行文件，需要在PC端运行：包括Linux终端和Mac终端。
执行opt时不加入任何输入选项，会输出帮助信息，提示当前支持的选项：
 ./opt
功能一：转化模型为Paddle-Lite格式
opt可以将PaddlePaddle支持的模型转化为Paddle-Lite支持的模型格式，期间执行的操作包括：将protobuf格式的模型文件转化为naive_buffer格式的模型文件，有效降低模型体积；执行“量化、子图融合、混合调度、Kernel优选”等图优化操作，提升其在Paddle-Lite上的运行速度、内存占用等性能指标。
模型优化过程：
（1）准备待优化的PaddlePaddle模型
PaddlePaddle模型有两种保存格式：
   Combined Param：所有参数信息保存在单个文件params中，模型的拓扑信息保存在__model__文件中。
Seperated Param：参数信息分开保存在多个参数文件中，模型的拓扑信息保存在__model__文件中。
(2) 终端中执行opt优化模型
使用示例：转化mobilenet_v1模型
./opt --model_dir=./mobilenet_v1 --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=mobilenet_v1_opt
以上命令可以将mobilenet_v1模型转化为arm硬件平台、naive_buffer格式的Paddle_Lite支持模型，优化后的模型文件为mobilenet_v1_opt.nb，转化结果如下图所示：
(3) 更详尽的转化命令总结：
./opt \
    --model_dir=<model_param_dir> \
    --model_file=<model_path> \
    --param_file=<param_path> \
    --optimize_out_type=(protobuf|naive_buffer) \
    --optimize_out=<output_optimize_model_dir> \
    --valid_targets=(arm|opencl|x86|npu|xpu) \
    --prefer_int8_kernel=(true|false) \
    --record_tailoring_info =(true|false)
      –optimize_out_type
      输出模型类型，目前支持两种类型：protobuf和naive_buffer，其中naive_buffer是一种更轻量级的序列化/反序列化实现。若您需要在mobile端执行模型预测，请将此选项设置为naive_buffer。默认为protobuf。
      –optimize_out
      优化模型的输出路径。
      –valid_targets
      指定模型可执行的backend，默认为arm。目前可支持x86、arm、opencl、npu、xpu，可以同时指定多个backend(以空格分隔)，Model Optimize Tool将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为NPU（Kirin 810/990 Soc搭载的达芬奇架构NPU），应当设置为npu, arm。
      –prefer_int8_kernel
      若待优化模型为int8量化模型（如量化训练得到的量化模型），则设置该选项为true以使用int8内核函数进行推理加速，默认为false。
      –record_tailoring_info
      当使用根据模型裁剪库文件功能时，则设置该选项为true，以记录优化后模型含有的kernel和OP信息，默认为false。
  
如果待优化的fluid模型是非combined形式，请设置--model_dir，忽略--model_file和--param_file。
  
如果待优化的fluid模型是combined形式，请设置--model_file和--param_file，忽略--model_dir。
  
优化后的模型包括__model__.nb和param.nb文件。
功能二：统计模型算子信息、判断是否支持
opt可以统计并打印出model中的算子信息、判断Paddle-Lite是否支持该模型。并可以打印出当前Paddle-Lite的算子支持情况。
（1）使用opt统计模型中算子信息
下面命令可以打印出mobilenet_v1模型中包含的所有算子，并判断在硬件平台valid_targets下Paddle-Lite是否支持该模型
./opt --print_model_ops=true  --model_dir=mobilenet_v1 --valid_targets=arm
（2）使用opt打印当前Paddle-Lite支持的算子信息
./opt --print_all_ops=true
以上命令可以打印出当前Paddle-Lite支持的所有算子信息，包括OP的数量和每个OP支持哪些硬件平台：
./opt ----print_supported_ops=true  --valid_targets=x86
以上命令可以打印出当valid_targets=x86时Paddle-Lite支持的所有OP：
其他功能：合并x2paddle和opt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，我们提供一键脚本，将x2paddle转化和opt转化合并：
一键转化脚本：auto_transform.sh
环境要求：使用auto_transform.sh脚本转化第三方模型时，需要先安装x2paddle环境，请参考x2paddle环境安装方法 安装x2paddle和其环境依赖项。
使用方法：
（1）打印帮助帮助信息： ./auto_transform.sh
（2）转化模型方法
USAGE:
    auto_transform.sh combines the function of x2paddle and opt, it can 
    tranform model from tensorflow/caffe/onnx form into paddle-lite naive-buffer form.
----------------------------------------
example:
    ./auto_transform.sh --framework=tensorflow --model=tf_model.pb --optimize_out=opt_model_result
----------------------------------------
Arguments about x2paddle:
    --framework=(tensorflow|caffe|onnx);
    --model='model file for tensorflow or onnx';
    --prototxt='proto file for caffe' --weight='weight file for caffe'
 For TensorFlow:
   --framework=tensorflow --model=tf_model.pb
 For Caffe:
   --framework=caffe --prototxt=deploy.prototxt --weight=deploy.caffemodel
 For ONNX
   --framework=onnx --model=onnx_model.onnx
Arguments about opt:
    --valid_targets=(arm|opencl|x86|npu|xpu); valid targets on Paddle-Lite.
    --fluid_save_dir='path to outputed model after x2paddle'
    --optimize_out='path to outputed Paddle-Lite model'
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