请问用Blade优化RetinaNet时怎么调用blade.optimize接口对模型进行优化？

您好，代码可以参照：

import blade

test_data = [(batched_inputs,)] # PyTorch的输入数据是List of tuple。
optimized_model, opt_spec, report = blade.optimize(
    script_model,  # 上一步导出的TorchScript模型。 
    'o1',  # 开启Blade O1级别的优化。
    device_type='gpu', # 目标设备为GPU。
    test_data=test_data, # 给定一组测试数据，用于辅助优化及测试。
)

我为你总结操作流程如下：

创建Blade配置文件，指定模型文件和数据配置。

使用blade.optimize接口对模型进行优化，可以设置优化的目标（如减少模型大小、提高推理速度等）和优化策略。

运行优化过程，并导出优化后的模型。

使用优化后的模型进行推理，并验证其性能。