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          GO API 文档 — Paddle-Inference documentation
          Paddle-Inference
          latest

          产品介绍

          • 飞桨推理产品简介
          • Paddle Inference 简介

          快速开始

          • 预测流程
          • 预测示例 (C++)
          • 预测示例 (Python)
          • 预测示例 (C)
          • 预测示例 (GO)

          使用方法

          • 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
          • 下载安装Linux预测库
          • 下载安装Windows预测库
          • 下载安装Mac预测库

          性能调优

          • 使用Paddle-TensorRT库预测
          • X86 CPU 上部署量化模型
          • X86 CPU 上部署BF16预测

          工具

          • 模型可视化
          • 模型转换工具 X2Paddle

          硬件部署示例

          • X86 Linux上预测部署示例
          • X86 Windows上预测部署示例
          • 使用昆仑预测
          • Linux上GPU预测部署示例
          • NV Jetson上预测部署示例
          • Windows上GPU预测部署示例

          Benchmark

          • 性能数据

          API 文档

          • C++ API 文档
          • Python API 文档
          • C API 文档
          • GO API 文档
            • AnalysisConfig 方法
            • Predictor 方法
            • Tensor 方法
            • 枚举类型

          FAQ

          • Paddle Inference FAQ
          • 训练推理示例说明
          Paddle-Inference
          • »
          • GO API 文档
          • View page source

          GO API 文档¶

          • AnalysisConfig 方法
            • 1. 创建 Config
            • 2. 设置预测模型
              • 2.1. 从文件中加载预测模型 - 非Combined模型
              • 2.2. 从文件中加载预测模型 - Combined 模型
            • 3. 使用 CPU 进行预测
              • 3.1. CPU 设置
              • 3.2. MKLDNN 设置
            • 4. 使用 GPU 进行预测
              • 4.1. GPU 设置
              • 4.2. TensorRT 设置
            • 5. 使用 ONNXRuntime 进行预测
            • 6. 设置模型优化方法
            • 7. 启用内存优化
            • 8. Profile 设置
            • 9. Log 设置
            • 10. 查看config配置
          • Predictor 方法
            • 创建 Predictor
            • 输入输出与执行预测
          • Tensor 方法
          • 枚举类型
            • DataType
            • Precision
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