這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)PaddlePaddle的5大優(yōu)勢分別是什么，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

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飛槳（PaddlePaddle）是國內(nèi)唯一功能完備的端到端開源深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，集深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和預(yù)測框架、模型庫、工具組件、服務(wù)平臺(tái)為一體，其兼具靈活和效率的開發(fā)機(jī)制、工業(yè)級(jí)應(yīng)用效果的模型、超大規(guī)模并行深度學(xué)習(xí)能力、推理引擎一體化設(shè)計(jì)以及系統(tǒng)化的服務(wù)支持，致力于讓深度學(xué)習(xí)技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用更簡單。

從Paddle Fluid v1.0以來，飛槳致力于打造更好的用戶體驗(yàn)，趁著百度開發(fā)者大會(huì)，也為用戶精心準(zhǔn)備了一份大禮，在開發(fā)、訓(xùn)練及部署全流程上進(jìn)行了全新升級(jí)，發(fā)布了飛槳的五大特性。接下來小編為您一一解讀。

一、動(dòng)態(tài)圖&靜態(tài)圖 - 兼具動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種計(jì)算圖的優(yōu)勢

從飛槳核心框架Padlde Fluid v1.5開始，飛槳同時(shí)為用戶提供動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖兩種機(jī)制。靜態(tài)圖是先定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)而后運(yùn)行，對(duì)定義好的圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，可以使運(yùn)行速度更快，顯存占用更低，在業(yè)務(wù)部署上線上的具有非常大的優(yōu)勢，為用戶的AI應(yīng)用落地提供高效支持。但是靜態(tài)圖組網(wǎng)和執(zhí)行階段是分開，對(duì)于新用戶理解起來不太友好。

飛槳從最新版本開始，提供了更方便的動(dòng)態(tài)圖模式，所有操作可以立即獲得執(zhí)行結(jié)果，而不必等到執(zhí)行階段才能獲取到結(jié)果，這樣可以更方便進(jìn)行模型的調(diào)試，同時(shí)還減少了大量用于構(gòu)建Executor等代碼，使得編寫、調(diào)試網(wǎng)絡(luò)的過程變得更加便捷。用戶可以使用更加便捷的動(dòng)態(tài)圖模式進(jìn)行調(diào)試、訓(xùn)練，然后可以把訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換為靜態(tài)圖的結(jié)構(gòu)，快速上線部署。

二、應(yīng)用效果最佳的官方模型 – 覆蓋三大主流任務(wù)

基于百度多年的產(chǎn)業(yè)應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)，以及百度生態(tài)伙伴的人工智能解決方案實(shí)踐，飛槳為用戶提供70+精選經(jīng)過真實(shí)業(yè)務(wù)場景驗(yàn)證的、應(yīng)用效果最佳的官方算法模型，涵蓋視覺、NLP、語音和推薦等AI核心技術(shù)領(lǐng)域。

飛槳自然語言處理模型庫PaddleNLP：基于飛槳打造的工業(yè)級(jí)中文NLP開源工具集，擁有當(dāng)前業(yè)內(nèi)效果最好的中語義表示模型和基于百億級(jí)大數(shù)據(jù)訓(xùn)練的預(yù)訓(xùn)練模型，并將自然語言處理領(lǐng)域的多種模型用一套共享骨架代碼實(shí)現(xiàn)，可大大減少用戶在開發(fā)過程中的重復(fù)工作。用戶在極大地減少研究和開發(fā)成本的同時(shí)，也可以獲得更好的基于工業(yè)實(shí)踐的應(yīng)用效果。本次發(fā)布PaddleNLP-Research，支持NLP前沿研究，現(xiàn)已開源MRQA2019閱讀理解競賽Paddle Fluid基線、 DuConv (ACL2019)、ARNOR(ACL2019)、MMPMS(IJCAI2019)、MPM(NAACL2019) 等近期百度在 NLP 學(xué)術(shù)領(lǐng)域的工作。

飛槳視覺模型庫PaddleCV：基于飛槳打造的業(yè)界效果最好的CV開源工具集，并開源多個(gè)百度自研、國際賽事奪冠方案模型。物體檢測統(tǒng)一框架、圖像分類庫、圖像生成庫、視頻識(shí)別庫多個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)庫中，既具備高精度模型、也具備高速推理模型?；谝讛U(kuò)展、易模塊化的操作，用戶可以高效完成各類視覺任務(wù)的工業(yè)應(yīng)用。

• PaddleDetection物體檢測統(tǒng)一框架，覆蓋主流的檢測算法，即具備高精度模型、也具備高速推理模型，包含F(xiàn)aster-RCNN (支持FPN), Mask-RCNN (支持FPN), Cascade-RCNN, RetinaNet, Yolo v3, SSD算法并提供一系列的預(yù)訓(xùn)練模型，具有工業(yè)化、模塊化、高性能的優(yōu)勢。結(jié)合飛槳核心框架的高速推理引擎，訓(xùn)練到部署無縫銜接；提供模塊化設(shè)計(jì)，模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理均可定制；基于高效的核心框架，訓(xùn)練速度和顯存占用上有一定的優(yōu)勢，例如，YOLO v3訓(xùn)練速度相比同類框架快6倍。此外，本次除了統(tǒng)一檢測框架，還發(fā)布一系列預(yù)訓(xùn)練模型，例如基于改進(jìn)版的ResNet的檢測模型，不增加計(jì)算量的情況下，精度普遍提高約1%左右。

• 圖像分類庫本次新增9個(gè)圖像分類模型，截至目前，覆蓋10種、超過25個(gè)ImageNet預(yù)訓(xùn)練模型，其中ResNet模型持續(xù)改進(jìn)，發(fā)布計(jì)算量相當(dāng)?shù)母倪M(jìn)模型，例如ResNet50 Top1準(zhǔn)確率從5%提升到79.84%（+3.34%）。

• PaddleGAN為用戶提供易上手的、一鍵式可運(yùn)行的GAN模型，覆蓋主流GAN算法，包括CGAN、DCGAN、Pix2Pix，CycleGAN，StarGAN，STGAN，ATTGAN，其中STGAN是百度自研的人臉屬性編輯編輯模型，發(fā)表于CVPR 2019。

• PaddleVideo業(yè)界首個(gè)視頻識(shí)別與定位工具集繼4月份發(fā)布， 本次持續(xù)優(yōu)化訓(xùn)練速度，部分模型速度優(yōu)于同類產(chǎn)品的30%；本次新增加C-TCN，百度自研的視頻動(dòng)作定位模型，也是2018年ActivityNet奪冠方案，在飛槳上首次開源。

基于預(yù)訓(xùn)練模型，用戶可以更便捷地完成自己的AI應(yīng)用，飛槳為用戶提供預(yù)訓(xùn)練模型管理和遷移學(xué)習(xí)組件PaddleHub，可一鍵加載工業(yè)級(jí)預(yù)訓(xùn)練模型。本次新增發(fā)布29個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，共為用戶提供40+預(yù)訓(xùn)練模型，覆蓋文本、圖像、視頻三大領(lǐng)域八類模型。PaddleHub提供Fine-tune API，10行代碼即可完成大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型的遷移學(xué)習(xí)。PaddleHub還引入「模型即軟件」的理念，通過Python API或者命令行工具，一行代碼完成預(yù)訓(xùn)練模型的預(yù)測。

三、大規(guī)模分布式訓(xùn)練 - 業(yè)界最強(qiáng)的超大規(guī)模并行深度學(xué)習(xí)能力

飛槳同時(shí)支持稠密參數(shù)和稀疏參數(shù)場景的超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)并行訓(xùn)練，支持千億規(guī)模參數(shù)、數(shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)的高效并行訓(xùn)練，也是最早提供如此強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)并行技術(shù)的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)。

飛槳提供高性價(jià)比的多機(jī)CPU參數(shù)服務(wù)器解決方案，基于真實(shí)的推薦場景的數(shù)據(jù)驗(yàn)證，可有效地解決超大規(guī)模推薦系統(tǒng)、超大規(guī)模數(shù)據(jù)、自膨脹的海量特征及高頻率模型迭代的問題，實(shí)現(xiàn)高吞吐量和高加速比。

基于Paddle Fluid v1.5，分布式訓(xùn)練新發(fā)布High-level API Fleet，單機(jī)轉(zhuǎn)分布式訓(xùn)練成本顯著降低；GPU多機(jī)多卡性能顯著提升，在ResNet50、BERT、ERNIE等模型中4x8 v100配置下相比此前發(fā)布的Benchmark提速超過50%。

四、端到端部署 - 推理引擎一體化設(shè)計(jì)，訓(xùn)練到多端推理的無縫對(duì)接移動(dòng)端加速

基于Paddle Fluid v1.5，飛槳完整支持多框架、多平臺(tái)、多操作系統(tǒng)，為用戶提供高兼容性、高性能的多端部署能力、全面領(lǐng)先的底層加速庫和推理引擎 Paddle Mobile 和 Paddle Serving。

對(duì)于開發(fā)者來說，除了模型的訓(xùn)練，在產(chǎn)品化過程中還會(huì)遇到各種各樣的工程化問題。隨著移動(dòng)設(shè)備被廣泛使用，在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品應(yīng)用深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)成為必然趨勢。例如在移動(dòng)端部署，就需要面臨很多的問題，例如安裝包大小、運(yùn)行內(nèi)存占用大小、推理速度和效果等。當(dāng)前主流的模型很難直接部署到移動(dòng)設(shè)備中。在4月份的發(fā)布中，PaddleSlim 實(shí)現(xiàn)了目前主流的網(wǎng)絡(luò)量化、剪枝、蒸餾三種壓縮策略，并可快速配置多種壓縮策略組合使用。針對(duì)體積已經(jīng)很小的 MobileNet 模型，在模型效果不損失的前提下實(shí)現(xiàn) 70% 以上的體積壓縮。

本次版本PaddleSlim更是進(jìn)一步升級(jí)，新增基于模擬退火的自動(dòng)剪枝策略和輕量級(jí)模型結(jié)構(gòu)自動(dòng)搜索功能Light-NAS，對(duì)比MobileNet v2在ImageNet 1000類分類任務(wù)上精度無損情況下FLOPS 減少17%，并在百度的OCR識(shí)別、人體檢測、人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測等業(yè)務(wù)線應(yīng)用，精度無損甚至提高的情況下，速度帶來了30%～40%的提升。

五、服務(wù)支持 – 唯一提供系統(tǒng)化深度學(xué)習(xí)技術(shù)服務(wù)的平臺(tái)

飛槳已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了API的穩(wěn)定和向后兼容，為用戶提供從入門教程到安裝編譯文檔、使用手冊、模型文檔、API接口及索引文檔在內(nèi)的完善的中英雙語使用文檔。同時(shí)，提供系統(tǒng)的服務(wù)體系為企業(yè)合作伙伴護(hù)航，幫助高校和教育伙伴構(gòu)建完善體系，為開發(fā)者提供不同層次的培養(yǎng)體系。

上述就是小編為大家分享的PaddlePaddle的5大優(yōu)勢分別是什么了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識(shí)，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。

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