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GO API 文档
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AnalysisConfig 方法
1. 创建 Config
2. 设置预测模型
2.1. 从文件中加载预测模型
3. 使用 CPU 进行预测
3.1. CPU 设置
3.2. MKLDNN 设置
4. 使用 GPU 进行预测
4.1. GPU 设置
4.2. TensorRT 设置
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
创建 Predictor
输入输出与执行推理
Tensor 方法
枚举类型
DataType
Precision
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GO API 文档 — Paddle-Inference documentation
Paddle-Inference
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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
混合精度推理
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
环境与编译问题
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精度与性能
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Paddle-Inference
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GO API 文档
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GO API 文档
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AnalysisConfig 方法
1. 创建 Config
2. 设置预测模型
2.1. 从文件中加载预测模型
3. 使用 CPU 进行预测
3.1. CPU 设置
3.2. MKLDNN 设置
4. 使用 GPU 进行预测
4.1. GPU 设置
4.2. TensorRT 设置
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
创建 Predictor
输入输出与执行推理
Tensor 方法
枚举类型
DataType
Precision
