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经过无数次采坑后总结的精华经验，基本2小时内解决战斗。希望大家也能够一次编译成功！按照步骤来肯定没问题！
Linux端部署环境准备
这里我提供一下Paddle Lite2.6版本的python 3.6环境下的编译好的whl。
1.编译环境准备
sudo apt update
sudo apt-get install -y gcc g++ make wget python unzip patchelf python-dev
# 2. install cmake 3.10 or above
wget https://www.cmake.org/files/v3.10/cmake-3.10.3.tar.gz
tar -zxvf cmake-3.10.3.tar.gz
cd cmake-3.10.3
./configure
make
sudo make install
查看cmake是否安装成功：
cmake --version
2.安装python依赖项
sudo apt-get install python3-pip
pip3 install --upgrade pip
3.安装避坑项
如果没有安装patchelf的话会在编译到100%的时候报错，报错信息见下文，为了避坑，这里直接安装即可：
sudo apt-get install patchelf
4.编译Paddle-Lite的python Whl包
# 1. 下载Paddle-Lite源码 并切换到release分支，这里从gitee上下载，节约时间
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/paddle-lite
cd paddle-lite && git checkout release/v2.6
# 删除此目录，编译脚本会自动从国内CDN下载第三方库文件
rm -rf third-party
编译
因为Ubuntu18.04自带的python是3.6.9，所以这里就是3.6即可。
./lite/tools/build_linux.sh --with_python=ON --python_version=3.6 --with_log=ON
报错及解决方法
如果按照我的操作来应该不会报着个错的，大家直接跳过即可。
sudo apt-get install patchelf
编译成功！
5.安装Paddle Lite预测库
cd /build.lite.linux.armv8.gcc/inference_lite_lib.armlinux.armv8/python/install/dist
pip3 install xxxxxx.whl
安装成功！
模型文件准备
大家务必选取Paddle Lite支持的模型，否则会在运行的时候因为算子op不支持而报错。
具体参考：Paddle Lite支持模型
（1）PaddleHub下载预训练模型
（2）自己有模型
Paddle用于推理的模型是通过save_inference_model这个API保存下来的，保存的格式有两种，在这里将在AI studio上运行生成的模型参数文件下载，然后参考上文博客将模型进行opt转化成model.nb格式，并挂载在树莓派上：
两种模型格式
-
non-combined形式：参数保存到独立的文件，如设置
model_filename为None,params_filename为None
-
combined形式：参数保存到同一个文件，如设置
model_filename为model,params_filename为params
务必最后都转化为xxx.nb格式：
