典型案例 内容简介 使用方法 使用CPU训练 使用GPU训练 贡献新章节 典型案例 如果您已经掌握了快速上手阶段的内容，期望可以针对实际问题建模、搭建自己网络，本模块提供了一些 Paddle 的具体典型案例供您参考： 本章文档将指导您如何使用PaddlePaddle完成基础的深度学习任务 本章文档涉及大量了深度学习基础知识，也介绍了如何...

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...

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...

混合精度训练最佳实践 半精度浮点类型FP16 英伟达GPU的FP16算力 PaddlePaddle AMP功能——牛刀小试 PaddlePaddle AMP功能——进阶使用 自定义黑白名单 自动loss scaling 多卡GPU训练的优化 训练性能对比（AMP VS FP32） 参考文献 混合精度训练最佳实践 Automatic ...

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...

进阶使用 进阶使用 如果您已比较熟练使用PaddlePaddle来完成常规任务，期望获得更高效的模型或者定义自己的Operator，请阅读： 设计思想 ：介绍 Paddle 底层的设计思想，帮助您更好的理解框架运作过程 预测部署 ：介绍如何应用训练好的模型进行预测 新增OP ：介绍新增operator的方法及注意事项 性能调优 ：介...

安装与编译C++预测库 直接下载安装 从源码编译 安装与编译C++预测库 直接下载安装 c++预测库列表版本说明 预测库(1.5.1版本) 预测库(develop版本) cpu_avx_mkl fluid_inference.tgz fluid_inference.tgz cpu_avx_openblas fluid_inference....

安装与编译C++预测库 直接下载安装 从源码编译 安装与编译C++预测库 直接下载安装 c++预测库列表版本说明 预测库(1.4版本) 预测库(develop版本) cpu_avx_mkl fluid_inference.tgz fluid_inference.tgz cpu_avx_openblas fluid_inference.tg...