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安装指南
Pip 安装
Linux 下的 PIP 安装
MacOS 下的 PIP 安装
Windows 下的 PIP 安装
Conda 安装
Linux 下的 Conda 安装
MacOS 下的 Conda 安装
Windows 下的 Conda 安装
Docker 安装
MacOS 下的 Docker 安装
Linux 下的 Docker 安装
从源码编译
Linux 下使用 make 从源码编译
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macOS 下使用 ninja 从源码编译
Windows 下从源码编译
飞腾/鲲鹏下从源码编译
申威下从源码编译
兆芯下从源码编译
龙芯下从源码编译
昆仑 XPU 芯片安装及运行飞桨
海光 DCU 芯片运行飞桨
附录
使用指南
模型开发入门
10分钟快速上手飞桨
Tensor 介绍
数据集定义与加载
数据预处理
模型组网
模型训练、评估与推理
模型保存与加载
模型开发更多用法
使用 VisualDL 可视化模型，数据和训练
自动微分机制介绍
使用 paddle.nn.Layer 自定义网络
自定义Loss、Metric 及 Callback
梯度裁剪方式介绍
飞桨模型转 ONNX 模型
动态图转静态图
使用样例
转换原理
支持语法
案例解析
报错调试
Limitations
推理部署
服务器部署 — Paddle Inference
移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite
模型自动化压缩工具（ACT）
分布式训练
Paddle 分布式整体介绍
环境部署
快速开始-数据并行
快速开始-参数服务器
数据并行
原理和实践案例
前向重计算
自动混合精度
Gradient Merge
参数服务器
参数服务器概述
纯 GPU 参数服务器
CPUPS 流式训练示例
张量模型并行
流水线并行
分组切分并行
MoE
性能调优
自动混合精度训练（AMP）
模型性能分析（Profiler）
训练全流程自动调优（Beta）
模型迁移
迁移指南
从 PyTorch 迁移到飞桨
CV - 快速上手
CV - 迁移经验汇总
NLP - 快速上手
NLP - 迁移经验汇总
解读网络结构转换
解读 Bert 模型权重转换
PyTorch 1.13 与 Paddle 2.4 API 映射表
Pytorch 自定义算子转写教程
使用 X2Paddle 迁移推理模型
迁移飞桨旧版本
升级指南
版本迁移工具
兼容载入旧格式模型
Paddle 1.8 与 Paddle 2.0 API 映射表
附录: 飞桨框架 2.x
硬件支持
飞桨产品硬件支持表
昆仑芯片运行飞桨
飞桨对昆仑芯 2 代芯片的支持
飞桨框架昆仑 2 代芯片安装说明
飞桨框架昆仑 2 代芯片训练示例
飞桨对昆仑 XPU 芯片的支持
飞桨框架昆仑 XPU 版安装说明
飞桨框架昆仑 XPU 版训练示例
飞桨预测库昆仑 XPU 版安装及使用示例
海光 DCU 芯片运行飞桨
飞桨框架 ROCm 版支持模型
飞桨框架 ROCm 版安装说明
飞桨框架 ROCm 版训练示例
飞桨框架 ROCm 版预测示例
昇腾 NPU 芯片运行飞桨
飞桨框架昇腾 NPU 版安装说明
飞桨框架昇腾 NPU 版训练示例
Graphcore IPU 芯片运行飞桨
飞桨框架 IPU 版安装说明
飞桨框架 IPU 版训练示例
飞桨框架 IPU 版预测示例
寒武纪 MLU 芯片运行飞桨
飞桨框架寒武纪 MLU 版安装说明
飞桨框架 MLU 版训练示例
飞桨框架寒武纪 MLU 版支持模型
自定义算子
自定义 C++算子
自定义 C++ 扩展
自定义 Python 算子
环境变量 FLAGS
cudnn
数值计算
调试
check nan inf 工具
设备管理
分布式