Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 workflow 一. 准备模型 Paddle L...

Running Deep Learning Frameworks on Alluxio Data Challenges of Deep Learning How Alluxio Helps Deep Learning Storage Challenges Setting up Alluxio FUSE Using Tensorflow on Allux...

Paddle-Lite 特性 轻量级 高性能 通用性 架构 Paddle-Mobile升级为Paddle Lite的说明 致谢 交流与反馈 Paddle-Lite Paddle Lite为Paddle-Mobile的升级版，定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测，支持更广泛的硬件和平台，是一个高性能、轻量级的深度学习预测引...

Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 workflow 一. 准备模型 Paddle L...

移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite 特性 轻量级 高性能 通用性 架构 Paddle-Mobile升级为Paddle-Lite的说明 致谢 交流与反馈 移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite Paddle-Lite为Paddle-Mobile的升级版，定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测，支持更广泛的...

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multi_box_head multi_box_head paddle.fluid.layers. multi_box_head (inputs, image, base_size, num_classes, aspect_ratios, min_ratio=None, max_ratio=None, min_sizes=None, max_si...

multi_box_head 参数 返回 返回类型 代码示例 1: 设置min_ratio和max_ratio 代码示例 2: 设置min_sizes和max_sizes multi_box_head 查看属性与别名 API属性：声明式编程(静态图)专用API paddle.fluid.layers.multi_box_head ( ...