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        Python API 文档 — Paddle-Inference documentation
        Paddle-Inference
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        • 飞桨推理产品简介
        • Paddle Inference 简介

        快速开始

        • 预测流程
        • 预测示例 (C++)
        • 预测示例 (Python)
        • 预测示例 (C)
        • 预测示例 (GO)

        使用方法

        • 源码编译
        • 飞腾/鲲鹏下从源码编译
        • 申威下从源码编译
        • 兆芯下从源码编译
        • 龙芯下从源码编译
        • 下载安装Linux预测库
        • 下载安装Windows预测库
        • 下载安装Mac预测库

        性能调优

        • 使用Paddle-TensorRT库预测
        • X86 CPU 上部署量化模型
        • X86 CPU 上部署BF16预测

        工具

        • 模型可视化
        • 模型转换工具 X2Paddle

        硬件部署示例

        • X86 Linux上预测部署示例
        • X86 Windows上预测部署示例
        • 使用昆仑预测
        • Linux上GPU预测部署示例
        • NV Jetson上预测部署示例
        • Windows上GPU预测部署示例

        Benchmark

        • 性能数据

        API 文档

        • C++ API 文档
        • Python API 文档
          • create_predictor 方法
          • get_version 方法
          • Config 类
          • Predictor 类
          • PredictorPool 类
          • Tensor 类
          • 枚举类型
        • C API 文档
        • GO API 文档

        FAQ

        • Paddle Inference FAQ
        • 训练推理示例说明
        Paddle-Inference
        • »
        • Python API 文档
        • View page source

        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
            • 2.1. 从文件中加载预测模型 - 非Combined模型
            • 2.2. 从文件中加载预测模型 - Combined 模型
            • 2.3. 从内存中加载预测模型
          • 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 XPU 进行预测
          • 6. 使用 ONNXRuntime 进行预测
          • 7. 设置模型优化方法
            • 7.1. IR 优化
            • 7.2. Lite 子图
          • 8. 启用内存优化
          • 9. 设置缓存路径
          • 10. Profile 设置
          • 11. Log 设置
          • 12. 查看config配置
        • Predictor 类
        • PredictorPool 类
        • Tensor 类
        • 枚举类型
          • DataType
          • PrecisionType
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