PaddlePaddle百度分布式深度學(xué)習(xí)平臺(tái)

PaddlePaddle  (中文名：飛槳，PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度學(xué)習(xí))是一個(gè)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，具有易用、高效、靈活和可伸縮等特點(diǎn)，為百度內(nèi)部多項(xiàng)產(chǎn)品提供深度學(xué)習(xí)算法支持。

## CPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安裝命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

PaddlePaddle 的優(yōu)勢(shì)：

• 同時(shí)支持動(dòng)態(tài)圖和靜態(tài)圖，兼顧靈活性和效率
  動(dòng)態(tài)圖具有方便調(diào)試、高效驗(yàn)證業(yè)務(wù)、快速實(shí)現(xiàn)想法等特點(diǎn)， 靜態(tài)圖具有方便部署、運(yùn)行速度快，適合進(jìn)行業(yè)務(wù)應(yīng)用等特點(diǎn)， 助您靈活、高效地進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)
• 精選應(yīng)用效果最佳的算法模型并提供官方支持
  飛槳提供70+官方模型，全部經(jīng)過(guò)真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景的有效驗(yàn)證。 基于百度多年中文業(yè)務(wù)實(shí)踐，提供更懂中文的NLP模型； 同時(shí)開(kāi)源多個(gè)百度獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)業(yè)務(wù)模型以及國(guó)際競(jìng)賽冠軍算法
• 真正源于產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，提供業(yè)界最強(qiáng)的超大規(guī)模并行深度學(xué)習(xí)能力
  飛槳是業(yè)內(nèi)唯一全面支持大規(guī)模稀疏參數(shù)訓(xùn)練場(chǎng)景的開(kāi)源框架， 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

支持的特性

• 易用性：為用戶提供了直觀且靈活的數(shù)據(jù)接口和模型定義接口

• 靈活性：PaddlePaddle支持多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化算法。簡(jiǎn)單書(shū)寫(xiě)配置文件即可實(shí)現(xiàn)復(fù)雜模型，如帶注意力機(jī)制或復(fù)雜記憶連接的神經(jīng)機(jī)器翻譯模型

• 高效性：為充分發(fā)揮多種計(jì)算資源的效力，PaddlePaddle在計(jì)算、存儲(chǔ)、架構(gòu)、通信等多方面都做了細(xì)致優(yōu)化，性能優(yōu)異

• 可伸縮性：PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多機(jī)環(huán)境，優(yōu)化的通信實(shí)現(xiàn)使高吞吐與高性能成為可能，輕松應(yīng)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練需求

PaddlePaddle 模型學(xué)習(xí)工具：PaddleHub

Paddle 內(nèi)部執(zhí)行流程：

Executor 設(shè)計(jì)思想：