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# PaddleDetection 预测部署
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`PaddleDetection`目前支持：
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- 使用`Python`和`C++`部署在`Windows` 和`Linux` 上运行
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- [在线服务化部署](./serving/README.md)
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- [移动端部署](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo)
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## 模型导出
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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/release/2.1/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):
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yolov3_darknet # 模型目录
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├── infer_cfg.yml # 模型配置信息
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├── __model__ # 模型文件
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└── __params__ # 参数文件
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```
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预测时，该目录所在的路径会作为程序的输入参数。
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## 预测部署
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- [1. Python预测(支持 Linux 和 Windows)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.1/static/deploy/python)
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- [2. C++预测(支持 Linux 和 Windows)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.1/static/deploy/cpp)
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- [3. 在线服务化部署](./serving/README.md)
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- [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)
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