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Paddle-Inference
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使用指南
Paddle Inference 简介
如何选择正确的推理引擎
推理流程
架构设计
Roadmap
安装指南
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安装 Python API
安装 C++ API
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Paddle Inference 部署示例
调试与优化
精度核验与问题追查
性能分析
多线程并发推理
Benchmark
CPU 性能数据
GPU 性能数据
API
Python API 文档
create_predictor 方法
get_version 方法
Config 类
1. Config 类定义
2. 设置预测模型
3. 使用 CPU 进行预测
4. 使用 GPU 进行预测
5. 使用 XPU 进行预测
6. 使用 IPU 进行预测
7. 使用 ONNXRuntime 进行预测
8. 设置模型优化方法
9. 启用内存优化
10. 设置缓存路径
11. Profile 设置
12. Log 设置
13. 查看config配置
Predictor 类
PredictorPool 类
Tensor 类
枚举类型
C++ API 文档
CreatePredictor 方法
GetVersion 方法
Config 类
1. Config 构造函数
2. 设置预测模型
3. 使用 CPU 进行预测
4. 使用 GPU 进行预测
5. 使用 XPU 进行预测
6. 使用 ONNXRuntime 进行预测
7. 使用 IPU 进行预测
8. 设置模型优化方法
9. 启用内存优化
10. 设置缓存路径
11. FC Padding
12. Profile 设置
13. Log 设置
14. 查看config配置
PaddlePassBuilder 类
Predictor 类
PredictorPool 类
Tensor 类
枚举类型
C API 文档
枚举类型
动态数组结构体
Config 方法
1. 创建 Config
2. 设置预测模型
3. 使用 CPU 进行预测
4. 使用 GPU 进行预测
5. 使用 XPU 进行预测
6. 使用 ONNXRuntime 进行推理
7. 设置模型优化方法
8. 启用内存优化
9. 设置缓存路径
10. FC Padding
11. Profile 设置
12. Log 设置
13. 查看config配置
Predictor 方法
Tensor 方法
GO API 文档
AnalysisConfig 方法
1. 创建 Config
2. 设置预测模型
3. 使用 CPU 进行预测
4. 使用 GPU 进行预测
5. 使用 ONNXRuntime 进行推理
6. 设置模型优化方法
7. 启用内存优化
8. Profile 设置
9. Log 设置
10. 查看config配置
Predictor 方法
Tensor 方法
枚举类型
常见问题与解答
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