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飞桨曾经达成了API的不变和向后兼容
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2019-07-30
  

  飞桨(PaddlePaddle)是国内独一功效完善的端到端开源深度学习平台,集深度研习操练和瞻望框架、模型库、工具组件、办事平台为一体,其兼具活泼和收获的作战机制、资产级利用效果的模型、超大规模并行深度熟习才气、推理引擎一体化打算以及体系化的任职支撑,致力于让深度实习方法的改进与利用更简陋。

  从Paddle Fluid v1.0尔后,飞桨悉力于打造更好的用户清楚,趁着百度建立者大会,也为用户经心谋略了一份大礼,正在维持、教练及安顿全流程长进行了崭新跳班,颁发了飞桨的五大优势,接下来将逐一解读。

  从飞桨核心框架Padlde Fluid v1.5发端,飞桨同时为用户提供消息图和静态图两种机制。

  静态图是先定义汇集组织尔后运转,对界说好的图构造进行分析,可能使运行速率更疾,显存占用更低,在生意安排上线上的具有极端大的优势,为用户的AI利用落地供给高效支持。但是静态图组网和实践阶段是离别,对待新用户明白起来不太喜爱。

  飞桨从最新版本开端,供应了更简单的消息图模式,总共操作可以立即获取推行竣事,而无须比及实施阶段材干取得到告终,如此没合系更容易实行模子的调试,同时还裁汰了大量用于构建Executor等代码,使得编写、调试网络的经过变得越发便捷。

  用户不妨使用尤其便捷的消息图形式进行调试、陶冶,然后不妨把熬炼好的模型蜕化为静态图的布局,速速上线安排。

  基于百度多年的家当应用经验,以及百度生态伙伴的人为智能处分方案推广,飞桨为用户需要70+精选经过真实业务场景验证的、运用效率最佳的官方算法模子,涵盖视觉、NLP、语音和推选等AI中心手法鸿沟。

  飞桨自然途话料理模型库PaddleNLP:基于飞桨打造的资产级中文NLP开源器材集,拥有现时业内功效最好的中语义外示模子和基于百亿级大数据教练的预教练模子,并将自然发言照看范畴的多种模子用一套共享骨架代码实行,可大大减罕用户正在修立经过中的反复事宜。

  飞桨视觉模型库PaddleCV:基于飞桨打造的业界收效最好的CV开源器具集,并开源众个百度自研、国际赛事夺冠企图模型。物体检测团结框架、图像分类库、图像生成库、视频辨别库众个根本处事库中,既完备高精度模型、也具备高疾推理模型。基于易扩展、易模块化的掌管,用户没关系高效合幕各式视觉工作的财富使用。

  PaddleDetection物体检测归并框架,覆盖主流的检测算法,即完善高精度模子、也完美高速推理模子,包括Faster-RCNN (支柱FPN), Mask-RCNN (支撑FPN), Cascade-RCNN, RetinaNet, Yolo v3, SSD算法并需要一系列的预操练模型,具有产业化、模块化、高效用的优势。连合飞桨重点框架的高速推理引擎,锻炼到计划无缝毗邻;供给模块化筹算,模型网络布局和数据数据照望均可定制;基于高效的重点框架,教练疾率和显存占用上有必定的优势,比方,YOLO v3操练快度比较同类框架快1.6倍。此外,本次除了兼并检测框架,还宣告一系列预锻炼模子,比方基于刷新版的ResNet的检测模型,不填补打定量的情景下,精度集体提高约1%左右。

  图像分类库本次新增9个图像分类模型,截至短暂,困绕10种、超越25个ImageNet预锻练模子,此中ResNet模子赓续改良,颁发阴谋量相当的改善模型,比方ResNet50 Top1精确率从76.5%擢升到79.84%(+3.34%)。

  PaddleVideo业界首个视频辨认与定位器械集继4月份宣告, 本次继续优化锻练速度,限制模子速率优于同类产物的30%;本次新增添C-TCN,百度自研的视频动作定位模子,也是2018年ActivityNet夺冠计划,在飞桨上初次开源。

  基于预熬炼模子,用户能够更便捷地下场自身的AI使用,飞桨为用户提供预操练模型照看和迁移老练组件PaddleHub,可一键加载资产级预教练模子。本次新增发布29个预锻练模型,共为用户供应40+预练习模型,覆盖文本、图像、视频三大鸿沟八类模型。

  PaddleHub需要Fine-tune API,10行代码即可告终大范畴预锻练模型的迁徙演习。PaddleHub还引入「模型即软件」的理念,原委Python API也许嘱托行东西,一行代码终结预锻练模型的瞻望。

飞桨曾经达成了API的不变和向后兼容

  飞桨同时撑持浩瀚参数和稀疏参数场景的超大范畴深度操练并行锻练,维持千亿鸿沟参数、数百个节点的高效并行熬炼,也是最早供给如此强大的深度老练并行技能的深度操演平台。

  飞桨提供高性价比的多机CPU参数办事器解决谋略,基于信得过的举荐场景的数据验证,可有用地办理超大鸿沟举荐体例、超大领域数据、自膨胀的海量特征及高频率模子迭代的问题,告终高笼统量和高加快比。

  四、端到端安顿 - 推理引擎一体化绸缪,操练到多端推理的无缝对接移动端加速

  基于Paddle Fluid v1.5,飞桨完好维持众框架、众平台、众职掌系统,为用户供给高兼容性、博狗网址高功能的多端部署才智、周全领先的底层加速库和推理引擎Paddle Mobile 和Paddle Serving。

  应付设立者来说,除了模子的陶冶,在产品化流程中还会遭遇林林总总的工程化标题。随着移动修设被开阔运用,在搬动互联网产品应用深度进修和神经搜集手段已经成为必定趋势。比如正在挪动端布置,就需求面临许多的标题,比如装备包大小、运转内存占用大小、推理速率和劳绩等。现时主流的模子很难直接布置到挪动建树中。

  在4月份的公布中,PaddleSlim 竣工了目前主流的搜集量化、剪枝、蒸馏三种缩短计谋,并可速快开发众种中断计谋组合利用。针对体积仍旧很幼的 MobileNet 模子,在模子劳绩不亏损的条目下实现 70% 以上的体积缩短。

  本次版本PaddleSlim更是进一步跳班,新增基于仿效退火的自愿剪枝策略和轻量级模子机关自愿搜罗功用Light-NAS,比照MobileNet v2在ImageNet 1000类分类劳动上精度无损境况下FLOPS 削减17%,并在百度的OCR区别、人体检测、人脸症结点检测等业务线利用,精度无损以至提高的景况下,快率带来了30%~40%的擢升。

  飞桨曾经达成了API的不变和向后兼容,为用户需要从初学教程到安装编译文档、运用手册、模子文档、API接口及索引文档在内的完整的中英双语运用文档。同时,供给系统的供职系统为企业团结伴侣护航,帮助高校和感化好友构修完善系统,为作战者供应分别档次的教育体系。

  以上为众人介绍了飞桨的五大优势,想要明确更众恐惧下载最新版本Paddle Fluid v1.5,请点击


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