# PaddleDetection 预测部署 `PaddleDetection`目前支持使用`Python`和`C++`部署在`Windows` 和`Linux` 上运行。 ## 模型导出
训练得到一个满足要求的模型后，如果想要将该模型接入到C++服务器端预测库或移动端预测库，需要通过`tools/export_model.py`导出该模型。
- [导出教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/docs/advanced_tutorials/deploy/EXPORT_MODEL.md)
模型导出后, 目录结构如下(以`yolov3_darknet`为例): ``` yolov3_darknet # 模型目录 ├── infer_cfg.yml # 模型配置信息 ├── __model__ # 模型文件 └── __params__ # 参数文件 ``` 预测时，该目录所在的路径会作为程序的输入参数。 ## 预测部署
- [1. Python预测(支持 Linux 和 Windows)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/deploy/python) - [2. C++预测(支持 Linux 和 Windows)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/master/deploy/cpp)
- [3. 移动端部署参考Paddle-Lite文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/)
