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2月 26, 2018
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doc/howto/capi/index_cn.rst
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doc/howto/capi/quick_start.md
doc/howto/capi/quick_start.md
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未找到文件。
doc/howto/capi/index_cn.rst
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...
@@ -4,6 +4,7 @@ C-API预测库
...
@@ -4,6 +4,7 @@ C-API预测库
.. toctree::
.. toctree::
:maxdepth: 1
:maxdepth: 1
quick_start.md
compile_paddle_lib_cn.md
compile_paddle_lib_cn.md
organization_of_the_inputs_cn.md
organization_of_the_inputs_cn.md
workflow_of_capi_cn.md
workflow_of_capi_cn.md
doc/howto/capi/quick_start.md
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浏览文件 @
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## 开始使用
### 概述
当我们训练完一个神经网络模型之后,下一步就是用模型来做预测。预测就是准备输入数据,经过模型处理之后,得到预测结果的过程。
相比于模型训练,预测有如下特点:
1.
预测不需要训练过程中反向传播和参数更新的部分。
1.
预测不需要标签(label)。
1.
预测很多时候需要和用户系统整合在一起。
因为上述特点,模型预测SDK需要单独设计,并具备以下特点:
1.
预测SDK不包含反向传播和参数更新部分,以减小SDK的体积。
1.
预测SDK需要提供一个简洁的用户接口,方便使用。
1.
因为输入数据可能有多种结构,对输入数据的格式做清晰简洁的封装。
1.
为了和用户系统兼容,SDK的接口需要是满足C标准的接口。
PaddlePaddle提供了C-API,用于解决上述问题。关于C-API的使用,我们提供了如下指南:
1.
[
C-API使用流程
](
./workflow_of_capi_cn.md
)
1.
[
安装与编译C-API预测库
](
./compile_paddle_lib_cn.md
)
1.
[
输入/输出数据组织
](
./organization_of_the_inputs_cn.md
)
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