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6b686c45
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5月 05, 2017
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Tao Luo
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5月 05, 2017
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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/
)
。
*
发布深度学习系列课程
[
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。
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