飞桨开源深度学习平台 飞桨开源深度学习平台全景 本地模型开发和部署：数据保存在本地服务器，模型选择灵活度高 云端模型开发和部署：数据保存在云端，提供可视化GUI界面，安全高效 - 模型开发 - 预测部署 在线教育平台AI Studio 飞桨技术优势 多领域产业级模型达到业界领先水平 支持多端多平台的部署，适配多种类型硬件芯片 飞桨在各行业的...

Road map 2.0.0-beta1-prerelease 2.0.0-beta1 2.3 2.6 2.7 2.8 Road map 这篇文档会介绍 Paddle-Lite 近期对外的开源版本和计划。 其中包含的 feature 为最小集合，按最终发布的版本为准。 2.0.0-beta1-prerelease 预计发布 201...

FAQ 常见问题 FAQ 常见问题 问题或建议可以发Issue，为加快问题解决效率，可先检索是否有类似问题，我们也会及时解答！ 欢迎加入Paddle-Lite百度官方QQ群：696965088 在Host端采用交叉编译方式编译PaddleLite，将编译后的libpaddle_light_api_shared.so和可执行程序放到板卡上运行，出现...

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架构设计 模型优化阶段和预测执行阶段的隔离设计 Execution Phase轻量级设计和实现 多硬件后端支持 多硬件及算法混合调度支持 MIR 用于图分析优化 架构设计 Mobile 在这次升级为 Lite 架构， 侧重多硬件、高性能的支持，其主要设计思想如下 引入 Type system，强化多硬件、量化方法、data layout...

架构设计 模型优化阶段和预测执行阶段的隔离设计 Execution Phase轻量级设计和实现 多硬件后端支持 多硬件及算法混合调度支持 MIR 用于图分析优化 架构设计 Mobile 在这次升级为 Lite 架构， 侧重多硬件、高性能的支持，其主要设计思想如下 引入 Type system，强化多硬件、量化方法、data layout...

C++ 预测 API介绍 内容 使用Predictor进行高性能预测 Predictor 预测示例 使用Config管理预测配置 通用优化配置 设置模型和参数路径 配置CPU预测 配置GPU预测 使用Tensor管理输入/输出 使用PredictorPool在多线程下进行预测 C++预测样例编译测试 性能调优 CPU下预测 GPU下预...

更新 更新 2020.8.24 支持通过whl包安装使用PaddleOCR，具体参考Paddleocr Package使用说明 2020.8.21 更新8月18日B站直播课回放和PPT，课节2，易学易用的OCR工具大礼包，获取地址 2020.8.16 开源文本检测算法SAST 和文本识别算法SRN 2020.7.23 发布7月21日B站直播课...

飞桨对昆仑XPU芯片的支持 训练支持 预测支持 飞桨对昆仑XPU芯片的支持 飞桨自2.0版本起支持在昆仑XPU上运行，经验证的模型训练和预测的支持情况如下： 训练支持 可实现模型单机单卡/单机多卡的训练，如下图所示： 模型 领域 模型readme 编程范式 可用的CPU类型 单机多卡支持 VGG16/19 图像分类 模型链接 静态图 X...

Release Note 重要更新 前瞻性预告 训练框架 兼容性说明 动态图模式 API体系 功能优化（含分布式） 动态图基础功能 动态图转静态图 混合精度训练 分布式训练优化 模型保存与载入 复数计算 ONNX功能升级 性能优化（含分布式） 调试分析 推理部署 模型量化 Paddle Inference API 功能升级...