######## 进阶使用 ######## ===================== 概览 ===================== .. todo:: 如果您非常熟悉 Fluid,期望获得更高效的模型或者定义自己的Operator,请阅读: - `移动端部署 <../advanced_usage/deploy/index_mobile.html>`_:介绍了 PaddlePaddle 组织下的嵌入式平台深度学习框架——Paddle-Mobile,包括: - `简介 <../advanced_usage/deploy/mobile_readme.html>`_:简要介绍了 Paddle-Mobile 的应用效果,特点以及使用说明 - `环境搭建 <../advanced_usage/deploy/mobile_build.html>`_:从使用 Docker 和不使用 Docker 两种方法下分别介绍如何搭建环境 - `ios开发文档 <../advanced_usage/deploy/mobile_dev.html>`_:介绍如何在 ios 系统下运用 Paddle-Mobile 进行开发 - `Anakin预测引擎 <../advanced_usage/deploy/index_anakin.html>`_:介绍如何使用 Anakin 在不同硬件平台实现深度学习的高速预测 - `如何写新的Operator <../advanced_usage/development/new_op.html>`_ :介绍如何在 Fluid 中添加新的 Operator - `Op相关的一些注意事项 <../advanced_usage/development/op_notes.html>`_ :介绍Op相关的一些注意事项 - `性能调优 <../advanced_usage/development/profiling/index.html>`_ :介绍 Fluid 使用过程中的调优方法,包括: - `如何进行基准测试 <../advanced_usage/development/profiling/benchmark.html>`_:介绍如何选择基准模型,从而验证模型的精度和性能 - `CPU性能调优 <../advanced_usage/development/profiling/cpu_profiling_cn.html>`_:介绍如何使用 cProfile 包、yep库、Google perftools 进行性能分析与调优 - `GPU性能调优 <../advanced_usage/development/profiling/gpu_profiling_cn.html>`_:介绍如何使用 Fluid 内置的定时工具、nvprof 或 nvvp 进行性能分析和调优 - `堆内存分析和优化 <../advanced_usage/development/profiling/host_memory_profiling_cn.html>`_:介绍如何使用 gperftool 进行堆内存分析和优化,以解决内存泄漏的问题 - `Timeline工具简介 <../advanced_usage/development/profiling/timeline_cn.html>`_ :介绍如何使用 Timeline 工具进行性能分析和调优 非常欢迎您为我们的开源社区做出贡献,关于如何贡献您的代码或文档,请阅读: - `如何贡献代码 <../advanced_usage/development/contribute_to_paddle.html>`_:介绍如何向 PaddlePaddle 开源社区贡献代码 - `如何贡献文档 <../advanced_usage/development/write_docs_cn.html>`_:介绍如何向 PaddlePaddle 开源社区贡献文档 ===================== 目录 ===================== .. toctree:: :maxdepth: 2 deploy/index_mobile.rst deploy/index_anakin.rst development/contribute_to_paddle/index_cn.rst development/write_docs_cn.md development/new_op.md development/op_notes.md development/profiling/index.rst