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74ad98e9
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5月 05, 2017
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chrisxu2014
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# v0.10.0版本
我们非常高兴发布了PaddlePaddleV0.10.0版。在这一版,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,即定义数据生成器和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配置脚本,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,这也是入门级的Python程序使用方式。
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。我们将在下一个版本中发布更多的改进文档。
我们还致力于将新版API引入分布式模型训练中(通过MPI和Kubernetes)。这项工作正在进行中。我们将在下一个版本中发布更多内容。
## 新特点
*
发布新版
[
Python API
](
http://research.baidu.com/paddlepaddles-new-api-simplifies-deep-learning-programs/
)
。
*
学习文档
[
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。
*
增加用于自动格式化代码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。
*
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
`。
* 将Argument::sum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中的稠密向量。
* 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示例超出原型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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