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DL之paddlepaddle：百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略

發布時間：2025/3/21 pytorch 27 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 DL之paddlepaddle：百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

DL之paddlepaddle：百度深度學習框架paddlepaddle飛槳的簡介、安裝、使用方法之詳細攻略

paddlepaddle百度深度學習框架的簡介

1、飛槳全景圖與四大領先技術

2、豐富的工具組件

1.PaddleHub

2.PARL

3.AutoDL

4.VisualDL

5.PALM

6.PGL

7. PaddleFL

paddlepaddle百度深度學習框架的安裝

1、快速安裝

2、python環境內安裝

paddlepaddle百度深度學習框架的使用方法

1、新手入門

paddlepaddle百度深度學習框架的簡介

? ? ? ? 飛槳 (PaddlePaddle) 以百度多年的深度學習技術研究和業務應用為基礎，集深度學習核心框架、基礎模型庫、端到端開發套件、工具組件和服務平臺于一體，2016 年正式開源，是全面開源開放、技術領先、功能完備的產業級深度學習平臺。飛槳源于產業實踐，始終致力于與產業深入融合。目前飛槳已廣泛應用于工業、農業、服務業等，服務 150 多萬開發者，與合作伙伴一起幫助越來越多的行業完成 AI 賦能。

1、飛槳全景圖與四大領先技術

靈活高效的產業級深度學習框架：飛槳深度學習框架采用基于編程邏輯的組網范式，對于普通開發者而言更容易上手，符合他們的開發習慣。同時支持聲明式和命令式編程，兼具開發的靈活性和高性能。網絡結構自動設計，模型效果超越人類專家。
支持超大規模深度學習模型的訓練：飛槳突破了超大規模深度學習模型訓練技術，實現了世界首個支持千億特征、萬億參數、數百節點的開源大規模訓練平臺，攻克了超大規模深度學習模型的在線學習難題，實現了萬億規模參數模型的實時更新。
多端多平臺部署的高性能推理引擎：飛槳不僅兼容其他開源框架訓練的模型，還可以輕松地部署到不同架構的平臺設備上。同時，飛槳的推理速度也是全面領先的。尤其經過了跟華為麒麟 NPU 的軟硬一體優化，使得飛槳在 NPU上的推理速度進一步突破。
面向產業應用，開源覆蓋多領域工業級模型庫：飛槳官方支持 100 多個經過產業實踐長期打磨的主流模型，其中包括在國際競賽中奪得冠軍的模型；同時開源開放 200 多個預訓練模型，助力快速的產業應用。

2、豐富的工具組件

1.PaddleHub

預訓練模型管理和遷移學習組件，10行代碼完成遷移學習。提供40+預訓練模型，覆蓋文本、圖像、視頻三大領域八類模型；模型即軟件，通過Python API或者命令行工具，一行代碼完成預訓練模型的預測；結合Fine-tune API，10行代碼完成遷移學習。?

2.PARL

基于飛槳的深度強化學習框架，奪冠NeurIPS 2018。具有高靈活性和可擴展性，支持可定制的并行擴展，覆蓋 DQN、DDPG、PPO、IMPALA 、A2C、GA3C 等主流強化學習算法。通過 8 塊 GPU 拉動近 20000 個 CPU節點運算，將近5個小時迭代一輪的PPO算法加速到不到 1 分鐘。

3.AutoDL

自動化深度學習，設計的部分網絡效果可優于人類專家設計。AutoDL 包含網絡結構自動化設計、遷移小數據建模和適配邊緣計算三個部分。開源的 AutoDL 自動網絡結構設計的圖像分類網絡在CIFAR10數據集正確率達到98%，效果優于目前已公開的10種人類專家設計的網絡，居于業內領先位置。 [11] ?（數據來源：內部測試10種網絡分別為：vgg_15_BN_64、vgg_16、resnet_32、resnet_56、resnet_110、resnet_v2_bottleneck_164、wide_resnet、densenet_BC_100_12、resnet_29_8x64d、shake_shake_64d_cutout，實際結果可能受測試環境影響而在一定范圍內變化，僅供參考）

4.VisualDL

深度學習可視化工具庫，完美可視化深度學習過程。幫助開發者方便地觀測訓練整體趨勢、數據樣本質量、數據中間結果、參數分布和變化趨勢、模型的結構，更便捷地處理深度學習任務。

5.PALM

靈活易用的多任務學習框架，框架中內置了豐富的模型和數據集讀取與處理工具。對于典型的任務場景，用戶幾乎無需書寫代碼便可完成新任務的添加；對于特殊的任務場景，用戶可通過預置接口來完成對新任務的支持。

6.PGL

高效易用的圖學習框架，PGL提供一系列的Python接口用于存儲/讀取/查詢圖數據結構，并且提供基于游走（Walk Based）以及消息傳遞（Message Passing）兩種計算范式的計算接口。利用這些接口，可以輕松的搭建最前沿的圖學習算法。結合飛槳核心框架，就基本能夠覆蓋大部分的圖網絡應用，包括圖表示學習以及圖神經網絡。

7. PaddleFL

開源聯邦學習框架。研究人員可以很輕松地用PaddleFL復制和比較不同的聯邦學習算法，并且提供很多聯邦學習策略及其在計算機視覺、自然語言處理、推薦算法等領域的應用。

paddlepaddle百度深度學習框架的安裝

1、快速安裝

請在下圖中選擇您偏好的環境配置，以獲得正確的安裝指令。請注意：要求您的 Python 2 版本是 2.7.15+、Python 3 版本是 3.5.1+/3.6/3.7， pip/pip3 版本是 9.0.1+，Python 和 pip 均是 64 位版本，操作系統是 64 位操作系統。
GPU 版本的 PaddlePaddle 需要使用 cuDNN 7.3+ 版本；如果需要 GPU 多卡訓練，請先安裝nccl (Windows暫不支持nccl)。

2、python環境內安裝

CPU版本：python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
GPU版本：python -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
pip install paddlepaddle?

是否安裝成功測試

import paddle.fluid as fluid fluid.install_check.run_check()