课节1: 课前预习
深度学习优化与部署
课节2: 模型训练
2.1 模型训练
2.2 图像分类实践
从零搭建一个图像分类网络ResNet
课节3: 推理优化
3.2 推理框架：Paddle-TRT
3.3 推理优化实践
3.4 推理优化高级功能
3.1高性能推理SDK：TensorRT
Paddle-TensorRT推理实验
3.6 推理优化实践-Python
3.5 推理优化实践-C++
课节4: 服务化模型部署
Paddle Serving 服务化部署案例实践
4.1 服务化模型部署
4.2 服务化部署案例实践
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THE END
