推理部署 飞桨推理产品简介 推理部署 飞桨推理产品简介 作为飞桨生态重要的一部分，飞桨提供了多个推理产品，完整承接深度学习模型应用的最后一公里。 整体上分，推理产品主要包括如下子产品 名称 英文表示 适用场景 飞桨原生推理库 Paddle Inference 高性能服务器端、云端推理 飞桨服务化推理框架 Paddle ...

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端侧推理 概述 编译方法 端侧推理使用 生成端侧模型文件 在端侧实现推理 端侧推理 概述 MindSpore Predict是一个轻量级的深度神经网络推理引擎，提供了将MindSpore训练出的模型在端侧进行推理的功能。本教程介绍MindSpore Predict的编译方法和使用指南。 编译方法 用户需要自行编译，这里介绍在Ubu...

类型推理 类型推理   本书前面介绍过C#是一种强类型化的语言，这表示每个变量都有固定的类型，只能用于接受该类型的代码中。在前面的所有代码示例中，都采用如下两种形式的代码来声明变量： <type> <varName> ;   或者 <type> <varName> = <value> ;   下...

TensorFlow 注意 使其更快 TensorFlow 解释器支持 WasmEdge TensorFlow lite 的推断扩展，从而使你的 JavaScript 能够运行 ImageNet 模型来进行图像分类。本文会向你展示如何在你的 javascript 程序中使用基于 WasmEdge 的 TensorFlow Rust SDK。 下...

基于Python预测引擎推理 一、训练模型转inference模型 检测模型转inference模型 识别模型转inference模型 二、文本检测模型推理 1. 超轻量中文检测模型推理 2. DB文本检测模型推理 3. EAST文本检测模型推理 4. SAST文本检测模型推理 (1). 四边形文本检测模型（ICDAR2015） (2). 弯曲...

CPU线程和TorchScript推理 构建选项 运行时API CPU线程和TorchScript推理 PyTorch允许TorchScript模型推理过程中使用多个CPU线程。下图显示了不同程度的并行人们会发现在一个典型的应用： 一个或多个线程推断在给定的输入，执行一个模型的直传。每个推理线程调用JIT解释执行模型内嵌的OPS，一个接一...

服务器端C++预测 1. 准备环境 运行准备 1.1 编译opencv库 1.2 下载或者编译Paddle预测库 1.2.1 直接下载安装 1.2.2 预测库源码编译 2 开始运行 2.1 将模型导出为inference model 2.2 编译PaddleOCR C++预测demo 运行demo 2.3 注意 服务器端C++预测...

基于Python预测引擎推理 一、训练模型转inference模型 检测模型转inference模型 识别模型转inference模型 方向分类模型转inference模型 二、文本检测模型推理 1. 超轻量中文检测模型推理 2. DB文本检测模型推理 3. EAST文本检测模型推理 4. SAST文本检测模型推理 (1). 四边形文本检测模型...

服务器端C++预测 1. 准备环境 运行准备 1.1 编译opencv库 1.2 下载或者编译Paddle预测库 1.2.1 预测库源码编译 1.2.2 直接下载安装 2 开始运行 2.1 将模型导出为inference model 2.2 编译PaddleOCR C++预测demo 运行demo 2.3 注意 服务器端C++...