前言

​ 本文简单记录介绍一下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，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，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。

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正文

一、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，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，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计开发者535万，服务企业20万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了67万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法，快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。

二、PaddlePaddle功能

  • 开发便捷的产业级深度学习框架

  • 支持超大规模深度学习模型的训练

  • 支持多端多平台的高性能推理部署工具

  • 面向产业应用，开源开放覆盖多领域的工业级模型库

PaddlePaddle本身是个平台，支持的各种模型在各个子模型库中，比如分类库PaddleClas、检测库PaddleDetection、分割库PaddleSeg、OCR、NLP、语音、视频等，详细可见模型库。

每个子模型库中包含了多种主流的模型实现，用户可以很方便的自主训练或直接部署。

三、PaddlePaddle使用

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# CPU
pip install paddlepaddle
# GPU
pip install paddlepaddle-gpu
# 安装合适的支持cuda版本的paddle,可以去查看相应版本下载
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.4.2.post112 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html

然后安装需要的子模型库，官方都有比较详细的教程与社区支持。

四、总结

PaddlePaddle作为百度开发的深度学习平台，整体完成度，使用文档和社区支持都算中上水平，与之类似的还有一个计算机视觉算法库的项目OpenMMLab，是香港中文大学-商汤科技联合实验室 MMLab 开源的算法平台，只不过后者聚焦于CV领域，而PaddlePaddle支持更多领域的模型实现。

PS:PaddlePaddle用户可以在aistudio上免费使用一定时间的GPU资源。这是百度的在线深度学习平台，我没有使用过，不清楚是否可以免费使用。

官方项目里介绍的：“PaddlePaddle用户可领取免费Tesla V100在线算力资源，训练模型更高效。每日登陆即送8小时，前往使用免费算力。”

最后

参考文章：

官方项目

使用文档


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