PaddlePaddle

PaddlePaddle
PaddlePaddle是百度推出的开源深度学习平台，最初由百度科学家和工程师开发，有着全面、准确的中文使用文档，为国内的开发者建立了友好的生态环境。
在百度的GitHub代码仓库上，其对PaddlePaddle的四大优势做了重点阐述。
（1）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。
（2）高效性。为了高效地使用异步计算资源，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（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，无须执行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。
（3）稳定性。PaddlePaddle使利用各种CPU、GPU和机器来加速的训练变得简单。PaddlePaddle通过优化通信可以实现巨大的吞吐量，并可以快速执行。
（4）与产品相连。PaddlePaddle的设计也使其易于部署。在百度，PaddlePaddle已经部署到具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。PaddlePaddle广泛应用于百度产品中，产生了非常重要的影响。