史上最地道的中英双语文档 百度深度学习框架PaddlePaddle API简介

导语

PaddlePaddle 作为国内首个深度学习开源平台,在 Fluid v1.0版本提供了稳定且向后兼容的 API及英文说明文档。经过不断的优化与迭代,如今已推出了最新的版本Fluid v1.2 ( http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/release_note.html )。1.2版本中除了在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向完成了多项更新,还增加API中文文档,使PaddlePaddle API有了完备的中英双语使用指南。

了解API的用法是学习一款深度学习框架的关键,本篇文章梳理了目前Fluid API的主要类别与使用场景,并提供了如何从官方文档中挖掘更多学习资料的小技巧,相信可以帮助您更好地使用Fluid。

Fluid API

Fluid API的设计既保持了框架的灵活性,方便您实现功能的任意组合;又提供了常用功能的封装模块,满足您一键调用的需求。无论您对深度学习的掌握程度如何,均可在Fluid中找到适合自己的模式。

Fluid涵盖了搭建深度学习网络所需的大量基本模块,您可以通过阅读API说明文档(http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/index_cn.html )去深入了解它们。

总的来说,Fluid API被分为以下几类,它们分别负责不同的功能:

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其中 Fluid.layers是最常用也最多样的,它涵盖了模型配置的各个阶段:

control_flow : Fluid中的“控制流”概念可以类比与程序语言,用于控制深度学习模型在训练或者预测过程中的执行逻辑。control flow中包含了多种控制流API供用户选择。

io : 定义了网络中数据输入输出的方法。

nn : 定义了神经网络的各种层,fc层、卷积层、池化层,以及网络搭建中所需其他单元如激活函数、损失函数等等。

ops : 提供了丰富的数学操作符,同时支持一元和二元操作。

tensor : 提供了针对Tensor和LoDTensor的相关操作。learning_rate_schedule : 提供诸如指数衰减、分段衰减、多项式衰减等多种学习率调节器。

detection : 提供图像检测中特有的相关操作。

metric_op : 提供常见的训练效果评价指标。

API 文档

Fluid 不仅在API的设计上追求极致,在配套API文档中也下足功夫。在最新的v1.2版本中,增加了中文版API文档,成为首家官方完整提供中文文档的深度学习框架。

下面几点小技巧将帮助您充分利用官方文档,快速掌握API使用秘籍

1、阅读API使用指南( http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/api_guides/index.html )

为方便用户快速定位所需API,减少用户查找API的时间。官方提供了中文版 API使用指南(也称API Guide),介绍各类API将应用于何种场景,以及如何选择需要的API。

API使用指南位于官网说明文档的API板块,分功能介绍了Fluid的API体系和用法,帮助您快速了解Fluid API的全貌,主要包括以下几个模块:

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当您希望实现某一功能时,强烈推荐您阅读API使用指南,它不仅能够帮助您快速找到所需文档,也可以方便您高效了解各类API的用法。

2、查阅API说明文档

满足大量国内开发者的需求,从Fluid v1.2起,官网增加了配套的中文版API说明文档,它与英文版文档对齐,并将被持续维护。这标志着PaddlePaddle成为首家官方完整支持中文文档的深度学习框架。

为了让中文文档尽快与大家见面,在翻译的过程中可能存在一些不够完善的地方,希望大家可以在阅读的同时帮助共同校验文档的翻译质量。

非常欢迎您为PaddlePaddle贡献文档,文档均在PaddlePaddle/FluidDoc (https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc) 中统一管理,如对PaddlePaddle有任何问题,也非常欢迎在此Repo提交Issue!

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官方网站:http://www.paddlepaddle.org/

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