百度飞桨(PaddlePaddle)登陆鹏城汇智

AI应用信息2个月前发布 XIAOT
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9月25日,百度飞桨(PaddlePaddle)系列11个开源项目已全部在鹏城汇智上线。

百度飞桨(PaddlePaddle)登陆鹏城汇智
飞桨(PaddlePaddle)是目前国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台,最初由百度科学家和工程师共同开发,具有易用、高效、灵活和可扩展等特点,为百度的众多产品提供深度学习算法支持,致力于让深度学习技术的创新与应用更简单,并让每个人都能通过PaddlePaddle接触深度学习。PaddlePaddle的前身是百度于2013年自主研发的深度学习平台Paddle。而现在,PaddlePaddle在深度学习框架方面,覆盖了搜索、图像识别、语音语义识别理解、情感分析、机器翻译、用户画像推荐等多领域的业务和技术。
飞浆团队秉承着开源的态度,系列开源项目已正式上传至鹏城汇智,包括:飞桨(PaddlePaddle)、Paddle-Lite(飞桨端侧推理引擎)、PaddleHub(飞桨预训练模型管理和迁移学习工具)、飞浆模型库、艾尼ERNIE(基于飞桨的语义理解预训练框架)、飞浆深度学习教程、深度学习可视化工具VisualDL、模型转换工具X2Paddle、PARL、AutoDL 、PGL。
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项目简介

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飞桨PaddlePaddle

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) 是一个简单易用、高效灵活、可扩展的深度学习平台,最初由百度科学家和工程师共同开发,目的是将深度学习技术应用到百度的众多产品中。
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PaddleHub飞桨预训练模型管理和迁移学习工具

PaddleHub是基于飞桨(PaddlePaddle)生态下的预训练模型管理和迁移学习工具,可以结合预训练模型更便捷地开展迁移学习工作。

Paddle-Lite(飞桨端侧推理引擎)

Paddle Lite为Paddle-Mobile的升级版,定位支持包括手机移动端在内更多场景的轻量化高效预测,支持更广泛的硬件和平台,是一个高性能、轻量级的深度学习预测引擎。在保持和飞桨(PaddlePaddle)无缝对接外,也兼容支持其他训练框架产出的模型。针对更广泛、更异构的AI硬件支持,是Paddle Lite的核心亮点之一。

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飞桨模型库

飞桨模型库覆盖图像、自然语言处理、推荐等多种方向的官方模型。

艾尼ERNIE(基于飞桨的语义理解预训练框架)

ERNIE 是基于持续学习的语义理解预训练框架,使用多任务学习增量式构建预训练任务。目前ERNIE已升级至2.0,ERNIE 2.0 中,新构建的预训练任务类型可以无缝的加入训练框架,持续的进行语义理解学习。通过新增的实体预测、句子因果关系判断、文章句子结构重建等语义任务,ERNIE 2.0 语义理解预训练模型从训练数据中获取了词法、句法、语义等多个维度的自然语言信息,极大地增强了通用语义表示能力。

飞桨深度学习教程

该项目是飞桨(PaddlePaddle)的深度学习教程,这本书是一本“交互式”电子书 —— 每一章都可以运行在一个Jupyter Notebook里。

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深度学习可视化工具VisualDL

VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具,包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能,项目正处于高速迭代中,新的组件会不断加入。
目前大多数DNN平台均使用Python作为配置语言,VisualDL原生支持python的使用,通过在模型的Python配置中添加几行,便可以为训练过程提供丰富的可视化支持。
除了Python SDK之外,VisualDL底层采用C++编写,其暴露的C++ SDK也可以集成到其他平台中,实现原生的性能和定制效果。
模型转换工具X2Paddle

X2Paddle支持将其余深度学习框架训练得到的模型,转换至飞桨(PaddlePaddle)模型。
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PARL

PARL 是一个基于飞桨(PaddelPaddle)的高性能、灵活的强化学习框架。

AutoDL

基于飞桨(PaddlePaddle)的自动化网络结构设计AutoDL。

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