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 C-API预测库
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+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。
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+相比于模型训练，预测有如下特点：
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+#. 预测不需要训练过程中反向传播和参数更新的部分。
+#. 预测不需要标签(label)。
+#. 预测很多时候需要和用户系统整合在一起。
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+因为上述特点，模型预测SDK需要单独设计，并具备以下特点：
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+#. 预测SDK不包含反向传播和参数更新部分，以减小SDK的体积。
+#. 预测SDK需要提供一个简洁的用户接口，方便使用。
+#. 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。
+#. 为了和用户系统兼容，SDK的接口需要是满足C标准的接口。
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+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：
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 ..  toctree::
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develop/doc_cn/howto/capi/index_cn.html

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   <div class="section" id="c-api">
 <h1>C-API预测库<a class="headerlink" href="#c-api" title="永久链接至标题">¶</a></h1>
+<p>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。</p>
+<p>相比于模型训练，预测有如下特点：</p>
+<ol class="arabic simple">
+<li>预测不需要训练过程中反向传播和参数更新的部分。</li>
+<li>预测不需要标签(label)。</li>
+<li>预测很多时候需要和用户系统整合在一起。</li>
+</ol>
+<p>因为上述特点，模型预测SDK需要单独设计，并具备以下特点：</p>
+<ol class="arabic simple">
+<li>预测SDK不包含反向传播和参数更新部分，以减小SDK的体积。</li>
+<li>预测SDK需要提供一个简洁的用户接口，方便使用。</li>
+<li>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。</li>
+<li>为了和用户系统兼容，SDK的接口需要是满足C标准的接口。</li>
+</ol>
+<p>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：</p>
 <div class="toctree-wrapper compound">
 <ul>
 <li class="toctree-l1"><a class="reference internal" href="compile_paddle_lib_cn.html">安装与编译C-API预测库</a></li>