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PaddlePaddle

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C++到Python全搞定,教你如何为FastDeploy贡献代码
大家好,我是Zheng_Bicheng。很高兴和大家分享黑客松比赛中“No.80瑞芯微RK3588:通过Paddle2ONNX打通5个飞桨模型的部署”任务的一些心得体会。
 RKNPU2是瑞芯微Rockchip推出的针对RK356X/RK3588/RV1103/RV1106的C++推理工具。在参加黑客松比赛时,FastDeploy仓库[1]还没有集成RKNPU2的引擎。开发者需要使用RKNPU2从头编写代码。在参加完黑客松之后,我为FastDeploy仓库贡献了RKNPU2的后端推理引擎的代码,现在能直接使用FastDeploy快速开发基于RKNPU2的代码。本次教程将以贡献SCRFD模型[2]为例,教你如何给FastDeploy贡献代码。
用户1386409
2023-03-06
1.2K0
深度学习模型一键式服务化部署,就选Paddle Serving
企业服务系统通常伴随着高并发(在同一个时间点,大量的用户请求、访问服务),如果服务框架的性能不佳,则只能通过部署更多服务节点来满足业务需求,因此服务化部署性能能提升40%,相当于直接节省40%的机器成本,以及长期的电费、折旧等成本,不仅有利于企业节约成本,而且符合国家低碳战略。
用户1386409
2022-04-19
3830
组网只会拼装API?这套自定义算子教程让你的组网更加灵活多变
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2326026
用户1386409
2021-12-06
9150
手把手教你移动端AI应用开发(二)——将AI模型集成到安卓应用中
上篇文章我们介绍了如何快速在安卓上跑通OCR应用,本文以Android Studio 自带的C++ Native模板项目为例,详细讲解如何将OCR模型代码集成到您自己的项目中。
用户1386409
2020-08-28
4.5K1
带你使用PaddleDetection玩转Windows下可视化部署
【飞桨开发者说】:余志良,菲特(天津)智能科技有限公司项目经理,百度黄埔学院二期学员
用户1386409
2020-06-29
2.4K0
飞桨动态图重大升级,全面提升灵活性、易用性
最新发布的飞桨开源深度学习框架1.7版本,带来多项重要更新。非常值得关注的是,飞桨“动态图”能力有了重大升级,不但编程体验极大提升,而且训练性能已媲美“静态图”,部署能力也有全面强化。
用户1386409
2020-05-26
5900
基于深度学习PaddlePaddle可视化工具VisualDL
当使用PaddlePaddle训练大量深层的神经网络时,开发者希望跟踪整个神经训练过程的信息,例如loss的变化趋势,迭代过程中参数的变化、分布及背后的原因、模型的网络结构等。PaddlePaddle推出的可视化工具VisualDL,只需要以下两个简单步骤,即可更好的调试和优化神经网络的训练过程:
用户1386409
2019-06-10
1.3K0
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