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# v0.10.0版本

我们非常高兴发布了PaddlePaddle V0.10.0版,并开发了新的[Python API](http://research.baidu.com/paddlepaddles-new-api-simplifies-deep-learning-programs/)。

- 旧的Python API由于难以学习和使用已经过时了。使用旧版本的API至少需要两份python文件，分别是定义数据生成器和定义网络拓扑结构的文件。用户通过运行`paddle_trainer`的C++程序来启动PaddlePaddle任务，该程序调用Python解释器来运行定义网络拓扑结构的文件，然后通过迭代加载数据生成器提供的小批量数据启动训练循环。这与Python的现代编辑方式不符，比如Jupyter Notebook。

- 新版的API被称为 *V2 API*，允许我们在单个.py文件中，通过编辑更短的Python程序来定义网络结构和数据。此外，该Python程序也可以在Jupyter Notebook中运行，因为PaddlePaddle可以作为共享库来被Python程序加载和使用。

基于新的API，我们提供了一个在线的学习文档 [Deep Learning 101](http://book.paddlepaddle.org/index.en.html) 及其[中文版本](http://book.paddlepaddle.org/)。

我们还致力于迭代更新新版API的在线文档，并将新版API引入分布式集群（包括MPI和Kubernetes）训练中。我们将在下一个版本中发布更多的内容。

## 新特点

* 发布新版[Python API](http://research.baidu.com/paddlepaddles-new-api-simplifies-deep-learning-programs/)。
* 学习深度学习系列课程 [Deep Learning 101](http://book.paddlepaddle.org/index.en.html) 及其[中文版本](http://book.paddlepaddle.org/)。
* 支持矩形输入的CNN。
* 为seqlastin和seqfirstin提供stride pooling。
* 在`trainer_config_helpers`中暴露`seq_concat_layer/seq_reshape_layer`。
* 添加公共数据集包：CIFAR，MNIST，IMDB，WMT14，CONLL05，movielens，imikolov。
* 针对Single Shot Multibox Detection增加 Prior box layer。
* 增加光滑的L1损失。
* 在V2 API中增加 data reader 创建器和修饰器。
* 增加cmrnorm投影的CPU实现。


## 改进

* 提供`paddle_trainer`的Python virtualenv支持。
* 增加代码自动格式化的pre-commit hooks。
* 升级protobuf到3.x版本。
* 在Python数据生成器中提供一个检测数据类型的选项。
* 加速GPU中average层的后向反馈计算。
* 细化文档。
* 使用Travis-CI检查文档中的死链接。
* 增加解释`sparse_vector`的示例。
* 在layer_math.py中添加ReLU。
* 简化Quick Start示例中的数据处理流程。
* 支持CUDNN Deconv。
* 在v2 API中增加数据feeder。
* 在情感分析示例的演示中增加对标准输入流中样本的预测。
* 提供图像预处理的多进程接口。
* 增加V1 API的基准文档。
* 在`layer_math.py`中增加ReLU。
* 提供公共数据集的自动下载包。
* 将`Argument::sumCost`重新命名为`Argument::sum`，并暴露给python。
* 为矩阵相关的表达式评估增加一个新的`TensorExpression`实现。
* 增加延迟分配来优化批处理多表达式计算。
* 增加抽象的类函数及其实现：
  * `PadFunc` 和 `PadGradFunc`。
  * `ContextProjectionForwardFunc` 和 `ContextProjectionBackwardFunc`。
  * `CosSimBackward` 和 `CosSimBackwardFunc`。
  * `CrossMapNormalFunc` 和 `CrossMapNormalGradFunc`。
  * `MulFunc`。
* 增加`AutoCompare`和`FunctionCompare`类，使得编写比较gpu和cpu版本函数的单元测试更容易。
* 生成`libpaddle_test_main.a`并删除测试文件内的主函数。
* 支持PyDataProvider2中numpy的稠密向量。
* 清理代码库，删除一些复制粘贴的代码片段：
  * 增加`SparseRowMatrix`的抽样类`RowBuffer`。
  * 清理`GradientMachine`的接口。
  * 在layer中增加`override`关键字。
  * 简化`Evaluator::create`，使用`ClassRegister`来创建`Evaluator`。
* 下载演示的数据集时检查MD5校验。
* 添加`paddle::Error`，用于替代Paddle中的`LOG(FATAL)`。


## 错误修复

* 检查`recurrent_group`的layer输入类型。
* 不要用.cu源文件运行`clang-format`。
* 修复`LogActivation`的使用错误。
* 修复运行`test_layerHelpers`多次的错误。
* 修复seq2seq示例超出消息大小限制的错误。
* 修复在GPU模式下dataprovider转换的错误。
* 修复`GatedRecurrentLayer`中的错误。
* 修复在测试多个模型时`BatchNorm`的错误。
* 修复paramRelu在单元测试时崩溃的错误。
* 修复`CpuSparseMatrix`编译时相关的警告。
* 修复`MultiGradientMachine`在`trainer_count > batch_size`时的错误。
* 修复`PyDataProvider2`阻止异步加载数据的错误。