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安装指南
Pip 安装
Linux 下的 PIP 安装
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Windows 下的 Conda 安装
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龙芯下从源码编译
昆仑 XPU 芯片
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
分布式训练简介
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
静态图流水并行时序图可视化工具
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 2.1.0 与 Paddle develop 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 XPU 芯片
昆仑 XPU 安装说明
昆仑 XPU 运行示例
昆仑 XPU 支持模型
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
执行器
存储管理
昇腾 NPU
其他
应用实践
快速上手
hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序
动态图
飞桨高层API使用指南
模型保存及加载
使用线性回归预测波士顿房价
计算机视觉
使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类
使用卷积神经网络进行图像分类
CIFAR-100数据集上基于Vision Transformer 实现图片分类
GAMMA比赛多模态眼底图像数据集下基于EfficientNet和ResNet构造fundus_img和oct_img的分类模型
MosMedData: 新冠肺炎胸部 CT扫描数据集上基于3D-CNN实现二分类
基于图片相似度的图片搜索
基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割
通过OCR实现验证码识别
通过Sub-Pixel实现图像超分辨率
人脸关键点检测
点云处理：实现PointNet点云分类
点云处理：实现PointNet点云分割
自然语言处理
用N-Gram模型在莎士比亚文集中训练word embedding
IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类
使用预训练的词向量完成文本分类任务
使用注意力机制的LSTM的机器翻译
基于Transformer实现英语到西班牙语的翻译任务
使用序列到序列模型完成数字加法
推荐
使用协同过滤实现电影推荐
强化学习
强化学习——Actor Critic Method
强化学习——Advantage Actor-Critic(A2C)
强化学习——Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
强化学习——DQN玩合成大西瓜
用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型
时序数据
通过AutoEncoder实现时序数据异常检测
Jena Climate时间序列数据集上使用LSTM进行温度的预报
证券数据集下使用LSTM模型预测A股走势
动转静
使用动转静完成以图搜图
生成式对抗网络
图像风格迁移模型-CycleGAN
通过DCGAN实现人脸图像生成
MNIST数据集下用Paddle框架的动态图模式玩耍经典对抗生成网络（GAN）
城市街景分割数据集下使用对抗网络Pix2Pix根据掩码生成街景
API 文档
贡献指南
概述
代码贡献流程
新增 API 开发&提交流程
贡献前阅读
开发 API Python 端
开发 C++ 算子
API 设计和命名规范
API 文档书写规范
API 单测开发及验收规范
算子性能优化 提交流程
算子性能优化 方法介绍
算子性能优化 验收规范
Kernel Primitive API
API 介绍
API 介绍 - IO
API 介绍 - Compute
API 介绍 - OpFunc
API 示例
示例 - ElementwiseAdd
示例 - Reduce
示例 - Model
算子数据类型扩展 提交流程
算子数据类型扩展 验收规范
低精度算子开发贡献指南
低精度算子支持开发规范
低精度算子单测开发规范
曙光开发指南
曙光智算平台-Paddle 源码编译和单测执行
Paddle 适配 C86 加速卡详解
Paddle 框架下 ROCm(HIP)算子单测修复指导
硬件接入飞桨后端指南
硬件接入飞桨后端方案介绍
训练硬件 Custom Device 接入方案介绍
自定义 Runtime
数据类型
Device 接口
Memory 接口
Stream 接口
Event 接口
集合通讯接口
Profiler 接口
自定义 Kernel
Kernel 函数声明
Kernel 实现接口
Context API
Tensor API
Exception API
Kernel 注册接口
新硬件接入示例
文档贡献指南
规范和参考信息
代码规范
报错信息文案书写规范
代码风格检查指南
Paddle CI 测试详解
Python 文档示例代码书写规范
常见问题与解答
2.0 升级常见问题
安装常见问题
数据及其加载常见问题
组网、训练、评估常见问题
模型保存常见问题
参数调整常见问题
分布式训练常见问题
其他常见问题
2.6.0 Release Note
Full API
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