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PaddleX Deployment部署方式

PaddleX Deployment适配业界常用的CPU、GPU（包括NVIDIA Jetson）、树莓派等硬件，支持PaddleClas、PaddleDetection、PaddleSeg三个套件的训练的部署，支持用户采用OpenVINO或TensorRT进行推理加速。完备支持工业最常使用的Windows系统，且提供C#语言进行部署的方式！

模型套件支持

本目录下代码，目前支持以下飞桨官方套件基于PaddleInference的部署。用户可参考文件夹结构了解模型导出前后文件夹状态。

套件名称	版本号	支持模型
PaddleDetection	release/2.1、release/0.5	FasterRCNN / MaskRCNN / PPYOLO / PPYOLOv2 / YOLOv3
PaddleSeg	release/2.1	全部分割模型
PaddleClas	release/2.1	全部分类模型
PaddleX	release/2.0.0	全部静态图、动态图模型

硬件支持

• CPU(linux/windows)
• GPU(linux/windows)

各套件部署方式说明

• PaddleX部署指南
• PaddleDetection部署指南
• PaddleSeg部署指南
• PaddleClas部署指南

模型加密与预测加速

• 模型加密预测示例
• PaddleInference集成TensorRT加载模型预测示例

C++代码预测说明

• 部署相关API说明
• 模型配置文件说明