diff --git a/docs/index.rst b/docs/index.rst index d56626063110c02186c31b39947c9b70f56fbb07..3fc320d9a701f1831c3a9484e7c6847480599110 100644 --- a/docs/index.rst +++ b/docs/index.rst @@ -3,6 +3,7 @@ .. toctree:: :maxdepth: 1 + :caption: 目录: zh_cn/tutorials/index zh_cn/models/index diff --git a/docs/zh_cn/extension/code_overview.md b/docs/zh_cn/extension/code_overview.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..b4a03d9f5e8a98275b6ed5a218d33a9d4a56d959 --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/code_overview.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# 代码结构概览 + +* Coming soon!!! + + diff --git a/docs/zh_cn/extension/index.rst b/docs/zh_cn/extension/index.rst new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..f74b4321a7d2a77c0cea1dd165a05d21dcd9fd00 --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/index.rst @@ -0,0 +1,13 @@ +实用工具 +================================ + +.. toctree:: + :maxdepth: 1 + + code_overview.md + paddle_inference.md + paddle_mobile_inference.md + paddle_quantization.md + multi_machine_training.md + paddle_hub.md + paddle_serving.md diff --git a/docs/zh_cn/extension/multi_machine_training.md b/docs/zh_cn/extension/multi_machine_training.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..a54df703967013bb28054894293a20a66d1478c8 --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/multi_machine_training.md @@ -0,0 +1,6 @@ +# 多机训练 + +分布式训练的高性能，是飞桨的核心优势技术之一，在分类任务上，分布式训练可以达到几乎线性的加速比。 +[Fleet](https://github.com/PaddlePaddle/Fleet) 是用于 PaddlePaddle 分布式训练的高层 API，基于这套接口用户可以很容易切换到分布式训练程序。 +为了可以同时支持单机训练和多机训练，[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 采用 Fleet API 接口，更多的分布式训练可以参考 [Fleet API设计文档](https://github.com/PaddlePaddle/Fleet/blob/develop/README.md)。 + diff --git a/docs/zh_cn/extension/paddle_hub.md b/docs/zh_cn/extension/paddle_hub.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..733d9d8f37525a997f647ddc3506626c5fcccbb1 --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/paddle_hub.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# Paddle Hub + +[PaddleHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub) 是飞桨生态的预训练模型应用工具，开发者可以便捷地使用高质量的预训练模型结合 Fine-tune API 快速完成模型迁移到部署的全流程工作。 +PaddleHub 收录了 [PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 的所有预训练模型，更多使用细节请查看 [PaddleHub官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/hub)。 diff --git a/docs/zh_cn/extension/paddle_mobile_inference.md b/docs/zh_cn/extension/paddle_mobile_inference.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e076fc7d471e8fd3ada051e3df171b23953884fe --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/paddle_mobile_inference.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# Paddle-Lite + +[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 是飞桨推出的一套功能完善、易用性强且性能卓越的轻量化推理引擎。 +轻量化体现在使用较少比特数用于表示神经网络的权重和激活，能够大大降低模型的体积，解决终端设备存储空间有限的问题，推理性能也整体优于其他框架。 +[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 使用 Paddle-Lite 进行了[移动端模型的性能评估](../models/Mobile.md)，具体流程参考 [Paddle-Lite 文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)。 diff --git a/docs/zh_cn/extension/paddle_quantization.md b/docs/zh_cn/extension/paddle_quantization.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..28ec30efd5ff43e7e6c8992caf8684b8625c1e13 --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/paddle_quantization.md @@ -0,0 +1,5 @@ +# 模型量化 + +模型量化是 [PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim) 的特色功能之一，支持动态和静态两种量化训练方式，对权重全局量化和 Channel-Wise 量化，同时以兼容 Paddle Mobile 的格式保存模型。 +[PaddleClas](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas) 使用该量化工具，量化了78.9%的mobilenet_v3_large_x1_0的蒸馏模型, 量化后SD855上预测速度从19.308ms加速到14.395ms，存储大小从21M减小到10M， top1识别准确率75.9%。 +具体的训练方法可以参见 [PaddleSlim 量化训练](https://paddlepaddle.github.io/PaddleSlim/quick_start/quant_aware_tutorial.html)。 diff --git a/docs/zh_cn/extension/paddle_serving.md b/docs/zh_cn/extension/paddle_serving.md new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..62b8cda8b74283fea701a86f6f05e5194b0a6da8 --- /dev/null +++ b/docs/zh_cn/extension/paddle_serving.md @@ -0,0 +1,4 @@ +# 模型服务化部署 + +[Paddle Serving](https://github.com/PaddlePaddle/Serving) 旨在帮助深度学习开发者轻易部署在线预测服务，支持一键部署工业级的服务能力、客户端和服务端之间高并发和高效通信、并支持多种编程语言开发客户端等特点，详细使用请参考 [Paddle Serving 相关文档](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。 +