PaddlePaddle (中文名：飞桨，PArallel Distributed Deep LEarning 并行分布式深度学习)是一个深度学习平台，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。
## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle
## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpuPaddlePaddle 的优势：
- 同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率
动态图具有方便调试、高效验证业务、快速实现想法等特点， 静态图具有方便部署、运行速度快，适合进行业务应用等特点， 助您灵活、高效地进行训练和预测 - 精选应用效果最佳的算法模型并提供官方支持
飞桨提供70+官方模型，全部经过真实应用场景的有效验证。 基于百度多年中文业务实践，提供更懂中文的NLP模型； 同时开源多个百度独有的优势业务模型以及国际竞赛冠军算法 - 真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力
飞桨是业内唯一全面支持大规模稀疏参数训练场景的开源框架， 支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练
支持的特性
-
易用性：为用户提供了直观且灵活的数据接口和模型定义接口
-
灵活性：PaddlePaddle支持多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型，如带注意力机制或复杂记忆连接的神经机器翻译模型
-
高效性：为充分发挥多种计算资源的效力，PaddlePaddle在计算、存储、架构、通信等多方面都做了细致优化，性能优异
-
可伸缩性：PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求
PaddlePaddle 模型学习工具：PaddleHub
Paddle 内部执行流程：
Executor 设计思想：
-
分类目录：《深入浅出PaddlePaddle函数》总目录 相关文章： · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.Tensor · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.ones · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.zeros · 深入浅出PaddlePaddle函数——paddle.full · 深入浅出PaddlePaddle函数——padd
-
PaddlePaddle概述 PaddlePaddle简介 为什么要学PaddlePaddle 什么是PaddlePaddle PaddlePaddle优点 PaddlePaddle缺点 学习资源 什么是PaddlePaddle PaddlePaddle（Parallel Distributed Deep Learning，中文名飞桨） 是百度公司推出的开源、易学习、易使用的分布式深度学习平台 源
-
PaddlePaddle的下载方法如下： 访问PaddlePaddle官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/ 点击页面顶部的"下载"按钮 选择适用于您的操作系统的版本 下载完成后，按照说明进行安装即可。 注意：PaddlePaddle支持Windows、Linux和macOS操作系统，请选择适用于您的系统的版本下载。
-
项目介绍 本项目是基于PaddlePaddle实现的语音情感识别，效果一般，提供给大家参考学习。 源码地址：SpeechEmotionRecognition-PaddlePaddle 项目使用 准备数据集，语音数据集放在dataset/audios，每个文件夹存放一种情感的语音，例如dataset/audios/angry/、dataset/audios/fear/等等，然后执行下面命令生成数据列
-
base北京-2024届提前批-Java后端开发 更新 HR通知三面通过，已拟录取。百度今年没有意向书，等10月前谈薪。 07/17 一面 视频面试 自我介绍 一、深度学习 你本科发表了这么多论文，为什么研究生要转专业呢？ 你的 CSDN 博客是从什么时候开始写的？ 你研究生具体的方向是什么？ 因为你提到你研究生对 CV 有一定了解，你在研究生阶段在这个方向有什么成果或做了什么项目？ 你觉得计算机
-
主要内容 课程列表 专项课程学习 辅助课程 论文专区 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资料 卷积神经网络视觉识别 Stanford 暂无 链接 神经网络 Tweet 暂无 链接 深度学习用于自然语言处理 Stanford 暂无 链接 自然语言处理 Speech and Language Processing 链接 专项课程学习 下述的课程都是公认的最好的在线学习资料，侧重点不同，但推
-
Google Cloud Platform 推出了一个 Learn TensorFlow and deep learning, without a Ph.D. 的教程，介绍了如何基于 Tensorflow 实现 CNN 和 RNN，链接在 这里。 Youtube Slide1 Slide2 Sample Code
-
我太菜了，C++需要恶补才行，面试完基本上就知道自己寄，面试官特别好给我说了很多，也让我充分认识到自己的不足 如果是项目的话，会问你项目背景以及项目最终的实现结果等等 如果是自己学习的项目的话，会问你对这个项目的学习心得 最后问对C++对掌握程度 实现vector
-
现在开始学深度学习。在这部分讲义中，我们要简单介绍神经网络，讨论一下向量化以及利用反向传播(backpropagation)来训练神经网络。 1 神经网络(Neural Networks) 我们将慢慢的从一个小问题开始一步一步的构建一个神经网络。回忆一下本课程最开始的时就见到的那个房价预测问题：给定房屋的面积，我们要预测其价格。 在之前的章节中，我们学到的方法是在数据图像中拟合一条直线。现在咱们不
-
深度学习的总体来讲分三层，输入层，隐藏层和输出层。如下图： 但是中间的隐藏层可以是多层，所以叫深度神经网络，中间的隐藏层可以有多种形式，就构成了各种不同的神经网络模型。这部分主要介绍各种常见的神经网络层。在熟悉这些常见的层后，一个神经网络其实就是各种不同层的组合。后边介绍主要基于keras的文档进行组织介绍。
-
Python 是一种通用的高级编程语言，广泛用于数据科学和生成深度学习算法。这个简短的教程介绍了 Python 及其库，如 Numpy，Scipy，Pandas，Matplotlib，像 Theano，TensorFlow，Keras 这样的框架。
-
你拿起这本书的时候，可能已经知道深度学习近年来在人工智能领域所取得的非凡进展。在图像识别和语音转录的任务上，五年前的模型还几乎无法使用，如今的模型的表现已经超越了人类。