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预测部署
805
2019-03-02
《PaddlePaddle 1.3(fluid) 使用文档》
预测部署 预测部署 服务器端部署 :介绍了支持模型部署上线的Fluid C++ API 移动端部署 :介绍了 PaddlePaddle组织下的嵌入式平台深度学习框架Paddle-Mobile 原文: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/advanced_usage/deploy/...
服务器端部署
634
2019-07-24
《PaddlePaddle v1.4(fluid) 深度学习平台》
服务器端部署 服务器端部署 PaddlePaddle Fluid 提供了 C++ API 来支持模型的部署上线 安装与编译C++预测库 C++ 预测 API介绍 使用Paddle-TensorRT库预测 TensorRT库性能测试 Windows环境模型预测
安装与编译 Linux 预测库
1314
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
安装与编译 Linux 预测库 直接下载安装 从源码编译 安装与编译 Linux 预测库 直接下载安装 版本说明 预测库(1.8.5版本) 预测库(2.0.0版本) 预测库(develop版本) ubuntu14.04_cpu_avx_mkl_gcc482 fluid_inference.tgz paddle_infer...
模型/变量的保存、载入与增量训练
757
2020-12-18
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.8 深度学习平台教程》
模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 save_vars、save_params、save_persistables 以及 save_inference_model的区别 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 通过numpy数组设置模型参数值 预测模型的保存和加载 增量训练 单机...
模型/变量的保存、载入与增量训练
936
2020-05-01
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程》
模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 save_vars、save_params、save_persistables 以及 save_inference_model的区别 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 通过numpy数组设置模型参数值 预测模型的保存和加载 增量训练 单机...
服务器端部署
547
2020-05-01
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.7 深度学习平台教程》
服务器端部署 服务器端部署 PaddlePaddle 提供了C++,C和Python的API来支持模型的部署上线。 安装与编译 Linux 预测库 安装与编译 Windows 预测库 C++ 预测 API介绍 C 预测 API介绍 Python 预测 API介绍
示例
958
2019-07-26
《VisualDL 使用文档》
如何在PaddlePaddle中使用VisualDL 如何在Keras中使用VisualDL 在MXNet中使用VisualDL 如何在PyTorch中使用VisualDL
模型转换工具 X2Paddle
647
2020-12-08
《Paddle-Lite 2.7 中文文档》
模型转换工具 X2Paddle 安装 使用 Caffe TensorFlow ONNX 转换结果说明 问题反馈 模型转换工具 X2Paddle X2Paddle可以将caffe、tensorflow、onnx模型转换成Paddle支持的模型。目前支持版本为caffe 1.0;tensorflow 1.x,推荐1.4.0;ONNX 1.6...
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