百度深度学习平台PaddlePaddle——飞桨基础知识介绍

AI应用信息2个月前发布 XIAOT
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前期我们的文章分享了很多关于计算机视觉(openCV),深度学习框架caffe,tensorflow,pytorch等等关于人工智能方向的文章,虽然其框架得到了大家的青睐,但是由于是国外文献知识,其阅读起来比较费时,好在百度近几年来在人工智能领域的扎根,开发了属于国人的人工智能深度学习平台–PaddlePaddle

什么是PaddlePaddle

飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件、丰富的工具组件于一体,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。

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PaddlePaddle提供了丰富的模型库及开发套件

PaddleHub: 便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场景的应用。

PaddleOCR: 开PaddleOCR 旨在创建多语言、出色、领先且实用的 OCR 工具,帮助用户训练更好的模型并将其应用到实践中,多语言模型支持种类提升到80+

PaddleDetection: PaddleDetection 是一款基于 PaddlePaddle 的端到端目标检测开发工具包,以模块化设计实现了多种主流目标检测、实例分割、跟踪和关键点检测算法,具有网络组件、数据增强和损失等可配置模块,并发布了许多多种SOTA行业实践模型,集模型压缩和跨平台高性能部署能力于一体,旨在帮助开发者更快更好地进行端到端的整体开发。

PaddleX:飞桨全流程开发工具,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程。PaddleX同时提供简明易懂的Python API,及一键下载安装的图形化开发客户端。用户可根据实际生产需求选择相应的开发方式,获得飞桨全流程开发的最佳体验。

PaddleCVPaddleCV飞桨视觉模型库,提供大量高精度、高推理速度、经过产业充分验证的智能视觉模型,覆盖各类任务场景。PaddleClas、PaddleDet和PaddleSeg等端到端的开发套件,打通模型开发、训练、压缩、部署全流程,并支持超大规模分类等进阶功能,为开发者提供高效顺畅的开发体验。

PaddleNLP飞桨自然语言处理核心开发库,拥有覆盖多场景的模型库、简洁易用的全流程API与动静统一的高性能分布式训练能力,旨在为飞桨开发者提升文本领域建模效率,并提供基于PaddlePaddle 2.0的NLP领域最佳实践。

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PaddlePaddle的安装

PaddlePaddle的安装极其简单,只需要在官方网站上选择自己需要安装的版本,根据安装信息在CMD命令框中输入相应的指令安装即可

由于PaddlePaddle与tensorflow或者pytorch引用的其他第三方库版本不一致,
为了避免软件包版本冲突,我们建立一个虚拟环境,在此环境下单独安装PaddlePaddle
python -m venv myvenv
或者安装virtualenv 
python -m virtualenv  myvenv
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PaddlePaddle项目实战

学习深度学习的小伙伴反馈tensorflow或者pytorch难学,一个简单的应用就需要很多代码,PaddlePaddle便是从实用的角度出发,不仅集成了很多数据库以及学习模块,方便大家使用的同时,更是提供了很多使用的项目实战代码,让初入门的小伙伴进行在线学习,且代码可以在线运行调试

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为了方便大家学习PaddlePaddle,小编将PaddlePaddle的教程梳理一下完整的学习思路以及完整代码并在官方代码基础上丰富其知识内容,下期开始我们将介绍深度学习的hello world,手写数字识别

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