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# PaddleDetection 预测部署

C
cnn 已提交
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`PaddleDetection`目前支持:
- 使用`Python``C++`部署在`Windows``Linux` 上运行
- [在线服务化部署](./serving/README.md)
- [移动端部署](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo)
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## 模型导出
Q
qingqing01 已提交
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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。
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- [导出教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/static/docs/advanced_tutorials/deploy/EXPORT_MODEL.md)
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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
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- [1. Python预测(支持 Linux 和 Windows)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/static/deploy/python)
- [2. C++预测(支持 Linux 和 Windows)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/static/deploy/cpp)
C
cnn 已提交
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- [3. 在线服务化部署](./serving/README.md)
- [4. 移动端部署](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo)
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- [5. Jetson设备部署](./cpp/docs/Jetson_build.md)