README_cn.md 4.1 KB
Newer Older
C
Cheerego 已提交
1 2 3 4 5
# PaddlePaddle

[English](./README.md) | 简体中文

[![Build Status](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/Paddle.svg?branch=develop)](https://travis-ci.org/PaddlePaddle/Paddle)
6 7
[![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/docs-latest-brightgreen.svg?style=flat)](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/en/1.3/beginners_guide/index_en.html)
[![Documentation Status](https://img.shields.io/badge/中文文档-最新-brightgreen.svg)](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/index.html)
C
Cheerego 已提交
8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18
[![Release](https://img.shields.io/github/release/PaddlePaddle/Paddle.svg)](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/releases)
[![License](https://img.shields.io/badge/license-Apache%202-blue.svg)](LICENSE)

欢迎来到 PaddlePaddle GitHub

PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning) 是一个简单易用、高效灵活、可扩展的深度学习平台,最初由百度科学家和工程师共同开发,目的是将深度学习技术应用到百度的众多产品中。

我们的愿景是让每个人都能通过PaddlePaddle接触深度学习

跟进PaddlePaddle最新特性请参考我们的[版本说明](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/releases)

19
### PaddlePaddle最新版本: [Fluid 1.3.2](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/release/1.3)
C
Cheerego 已提交
20 21 22 23 24 25 26
### 安装最新稳定版本:
```
# Linux CPU
pip install paddlepaddle
# Linux GPU cuda9cudnn7
pip install paddlepaddle-gpu
# Linux GPU cuda8cudnn7
27
pip install paddlepaddle-gpu==1.3.2.post87
C
Cheerego 已提交
28
# Linux GPU cuda8cudnn5
29
pip install paddlepaddle-gpu==1.3.2.post85
C
Cheerego 已提交
30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59

# 其他平台上的安装指引请参考 http://paddlepaddle.org/
```

## 特性

- **灵活性**

    PaddlePaddle支持丰富的神经网络架构和优化算法。易于配置复杂模型,例如带有注意力机制或复杂记忆连接的神经网络机器翻译模型。

-  **高效性**

    为了高效使用异步计算资源,PaddlePaddle对框架的不同层进行优化,包括计算、存储、架构和通信。下面是一些样例:

    - 通过SSE/AVX 内置函数、BLAS库(例如MKL、OpenBLAS、cuBLAS)或定制的CPU/GPU内核优化数学操作。
    - 通过MKL-DNN库优化CNN网络
    - 高度优化循环网络,无需执行 `padding` 操作即可处理 **变长** 序列
    - 针对高维稀疏数据模型,优化了局部和分布式训练。


- **稳定性**

    有了 PaddlePaddle,使得利用各种CPU/GPU和机器来加速训练变得简单。PaddlePaddle 通过优化通信可以实现巨大吞吐量和快速执行。

- **与产品相连**

    另外,PaddlePaddle 的设计也易于部署。在百度,PaddlePaddle 已经部署到含有巨大用户量的产品和服务上,包括广告点击率(CTR)预测、大规模图像分类、光学字符识别(OCR)、搜索排序,计算机病毒检测、推荐系统等等。PaddlePaddle广泛应用于百度产品中,产生了非常重要的影响。我们希望您也能探索 PaddlePaddle 的能力,为您的产品创造新的影响力和效果。

## 安装

60
推荐阅读官网上的[安装说明](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/install/index_cn.html)
C
Cheerego 已提交
61 62 63

## 文档

64 65
我们提供[英文](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/en/1.3/beginners_guide/index_en.html)
[中文](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/index.html) 文档
C
Cheerego 已提交
66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88

- [深度学习101](https://github.com/PaddlePaddle/book)

  或许您想从这个在线交互式书籍开始,可以在Jupyter Notebook中运行

- [分布式训练](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/user_guides/howto/training/cluster_howto.html)

  可以在MPI集群上运行分布式训练任务

- [Python API](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/index_cn.html)

   新的API支持代码更少更简洁的程序

- [贡献方式](http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/advanced_usage/development/contribute_to_paddle/index_cn.html)

   欢迎您的贡献!

## 答疑

欢迎您将问题和bug报告以[Github Issues](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues)的形式提交

## 版权和许可证
PaddlePaddle由[Apache-2.0 license](LICENSE)提供