从零学Paddle系列-0 Paddle框架整体概览

1. Paddle是什么？

Paddle是百度开发的一个深度学习框架，运行时可采用静态图和动态图，通过多个版本的优化，Paddle的动态图运行效率已经可以媲美静态图，这里我推荐使用动态图来编写网络。基于Paddle框架进而衍生出了百度其他强大的开发套件，工具组件和模型库，基础概览如下

• PaddleHub 提供了大量预训练模型及API接口，方便用户调用，进行数据处理
• PaddleX 是新出的全流程开发工具，从数据，训练，可视化到最后的部署。通过图形化界面一键打通全流程，方便各个企业根据生产需求进行二次开发
• 针对目标检测，图像分割，又有PaddleDetection，PaddleSeg开发套件。通过将算法模块化，方便开发者进行自定义组装开发
• 百度针对自然语言，计算机视觉，推荐系统有着非常丰富的预训练模型库，可以分别在PaddleNLP，PaddleCV， PaddleRec里面找到主流预训练模型
• 为了方便移动端部署，百度又推出了PaddleSlim模型压缩工具，并可以结合Paddle Lite实现高效端侧推理
• 由于训练模型需要大量算力，百度也推出了相应的服务平台供我们训练部署，后续我们会在AIStudio上实现模型的训练

2. 快速安装

首先我们登录Paddle的官网 https://www.paddlepaddle.org.cn/

根据操作系统选择安装版本，这里我以windows系统安装CPU版本的Paddle

安装也很简单使用pip命令即可

pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

3. 官方教程

Paddle 也针对零基础和产业级应用推出了两款教程

4. 官方文档

对于初学者来说，刚接触新的框架可能对整体API不够了解，不知道该在代码如何使用

而Paddle提供了非常完备的API文档

我们可以在文档—>API Reference里面查看API文档

我们可以查看下fluid.dygraph下的Conv2D这个API的使用方法

其中不仅很完整的解释了参数意义，还提供了一小段代码示例帮助我们更好地理解

至此我们已经对Paddle有大致的了解，下面我会讲解下Paddle的API概览

5. API概览

Paddle的API都涵盖在子模块fluid下

这里我只会挑几个常用的API

• fluid.dygraph 这是飞桨的动态图API合集，里面包括了卷积层Conv2D，池化层Pool2D，Dropout，BatchNorm等。基于动态图网络结构相关API都在这里，这也是我们经常会使用到的一个模块
• fluid.initializer 这是飞桨的初始化模块，涵盖了常见的初始化方法，包括双线性差值，Xavier初始化，均匀分布初始化，正态分布初始化等等。我们常用于网络层的权重初始化当中、
• fluid.io 这是飞桨的输入输出模块，里面涵盖了我们处理数据输入的方法，比如组合成batch，将数据缓存，多线程读入等。另外还包括了模型保存，参数保存的方法
• fluid.layers 这是飞桨的层级模块，它包含了常见的操作OP，其细粒度相对于常用的API更低，有着丰富的数学操作，如abs，argmax，elementwise_add，clip，dropout等。
• fluid.optimizers 这是飞桨的优化器模块，包含了大量优化器的实现，如Adam，SGD，Momentum，RMSProp等优化器。用于根据损失对网络参数进行优化
• fluid.regularizer 这是飞桨的正则化模块，包含了L1, L2这两种正则化方法，可用于网络层和优化器，对权重进行惩罚，缓解网络过拟合现象

另外由于飞桨框架每一个版本都有比较大的更新，有时候甚至会废弃掉上版本的某些API。

这里建议升级版本的时候，先看一下Release Note，查看新版本的特性。

方便在后续的程序里面进行Debug

9. AIStudio

深度学习中最常见的就是缺算力问题，百度为开发者搭建了AIstudio平台，方便我们进行模型训练

https://aistudio.baidu.com/aistudio/index

开发者都可以在AIStudio学习他人优秀的项目，课程。并且隔一段时间会有比赛举行，可以打打比赛练练手。

另外AIStudio还有着社区，小伙伴们可以互相交流

AIStudio还有激励机制，每天运行项目就可以获赠有效期3天的12小时算力卡

这个算力是Tesla V100 16G，以notebook形式运行代码

想必这种运行环境下，训练大多数任务已经是不成问题了

附一张笔者的白嫖记录

10. 总结

今天大致了解了下Paddle和AIStudio整体的结构

并讲解了其中API的应用

下一期我会以CV任务中常用的操作，更加详细的讲解如何在Paddle框架编写对应的代码。