官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn/
码云仓库：https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle
简介
飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个自主研发、功能完备、 开源开放的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库、端到端开发套件和丰富的工具组件于一体。目前，飞桨累计开发者265万，服务企业10万家，基于飞桨开源深度学习平台产生了34万个模型。飞桨助力开发者快速实现AI想法，快速上线AI业务。帮助越来越多的行业完成AI赋能，实现产业智能化升级。
那么，PaddlePaddle 有什么特点？
支持多种深度学习模型 DNN（深度神经网络）、CNN（卷积神经网络）、 RNN（递归神经网络），以及 NTM 这样的复杂记忆模型。
基于 Spark，与它的整合程度很高。
支持 Python 和 C++ 语言。
支持分布式计算。作为它的设计初衷，这使得 PaddlePaddle 能在多 GPU，多台机器上进行并行计算。
相比现有深度学习框架，PaddlePaddle 对开发者来说有什么优势？
首先，是易用性。
相比偏底层的谷歌 TensorFlow，PaddlePaddle 的特点非常明显：它能让开发者聚焦于构建深度学习模型的高层部分。项目负责人徐伟介绍：
“在 PaddlePaddle 的帮助下，深度学习模型的设计如同编写伪代码一样容易，设计师只需关注模型的高层结构，而无需担心任何琐碎的底层问题。未来，程序员可以快速应用深度学习模型来解决医疗、金融等实际问题，让人工智能发挥出最大作用。”
抛开底层编码，使得 TensorFlow 里需要数行代码来实现的功能，可能在 PaddlePaddle 里只需要一两行。徐伟表示，用 PaddlePaddle 编写的机器翻译程序只需要“其他”深度学习工具四分之一的代码。这显然考虑到该领域广大的初入门新手，为他们降低开发机器学习模型的门槛。这带来的直接好处是，开发者使用 PaddlePaddle 更容易上手。
其次，是更快的速度。
如上所说，PaddlePaddle 上的代码更简洁，用它来开发模型显然能为开发者省去一些时间。这使得 PaddlePaddle 很适合于工业应用，尤其是需要快速开发的场景。
另外，自诞生之日起，它就专注于充分利用 GPU 集群的性能，为分布式环境的并行计算进行加速。这使得在 PebblePebble 上，用大规模数据进行 AI 训练和推理可能要比 TensorFlow 这样的平台要快很多。
说到这里，业内对 PaddlePaddle 怎么看？
首先不得不提的是 Caffe，许多资深开发者认为 PaddlePaddle 的设计理念与 Caffe 十分相似，怀疑是百度对标 Caffe 开发出的替代品。这有点类似于谷歌 TensorFlow 与 Thano 之间的替代关系。
知乎上，Caffe 的创始人贾杨清对 PaddlePaddle 评价道：
"很高质量的 GPU 代码"
"非常好的 RNN 设计"
"设计很干净，没有太多的 abstraction，这一点比 TensorFlow 好很多"
"设计思路有点老"
"整体的设计感觉和 Caffe ‘心有灵犀’，同时解决了 Caffe 早期设计当中的一些问题”
最后，贾表示 PaddlePaddle 的整体架构功底很深，是下了功夫的。这方面，倒是赢得了开发者的普遍认同。
总结起来，业内对 PaddlePaddle 的总体评价是“设计干净、简洁，稳定，速度较快，显存占用较小”。
但是，具有这些优点，不保证 PaddlePaddle 就一定能在群雄割据的机器学习开源世界占有一席之地。有国外开发者表示， PaddlePaddle 的最大优点是快。但是，比 TensorFlow 快的开源框架其实有很多：比如 MXNet，Nervana System 的 Neon，以及三星的 Veles，它们也都对分布式计算都很好的支持，但都不如 TensorFlow 普及程度高。这其中有 TensorFlow 庞大用户基础的原因，也得益于谷歌自家 AI 系统的加持。
百度的 AI 产品能够对普及 PaddlePaddle 产生多大的帮助，尚需观察。雷锋网获知，它已经应用于百度旗下的多项业务。百度表示：
“PaddlePaddle 已在百度 30 多项主要产品和服务之中发挥着巨大的作用，如外卖的预估出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等领域。”
最后，我们来看看对于自家推出的 PaddlePaddle，李彦宏怎么说：
“经过了五六年的积累，PaddlePaddle 实际上是百度深度学习算法的引擎，把源代码开放出来，让同学们、让社会上所有的年轻人能够学习，在它的基础上进行改进，我相信他们会发挥出来他们的创造力，去做到很多我们连想都没有想过的东西。”
安装
安装最新稳定版本:
# CPU
pip install paddlepaddle
# GPU
pip install paddlepaddle-gpu
更多安装信息详见官网安装说明
PaddlePaddle用户可领取免费Tesla V100在线算力资源，训练模型更高效。每日登陆即送12小时，连续五天运行再加送48小时，前往使用免费算力。
四大领先技术
开发便捷的产业级深度学习框架
飞桨深度学习框架采用基于编程逻辑的组网范式，对于普通开发者而言更容易上手，符合他们的开发习惯。同时支持声明式和命令式编程，兼具开发的灵活性和高性能。网络结构自动设计，模型效果超越人类专家。
支持超大规模深度学习模型的训练
飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，实现了支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台，攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题，实现了万亿规模参数模型的实时更新。查看详情
多端多平台部署的高性能推理引擎
飞桨不仅兼容其他开源框架训练的模型，还可以轻松地部署到不同架构的平台设备上。同时，飞桨的推理速度也是全面领先的。尤其经过了跟华为麒麟NPU的软硬一体优化，使得飞桨在NPU上的推理速度进一步突破。查看详情
面向产业应用，开源开放覆盖多领域的工业级模型库。
飞桨官方支持100多个经过产业实践长期打磨的主流模型，其中包括在国际竞赛中夺得冠军的模型；同时开源开放200多个预训练模型，助力快速的产业应用。查看详情
飞桨产品全景
覆盖图像、自然语言处理、推荐等多种方向的官方模型GitHub Gitee 安装飞桨
飞桨源于产业实践，始终致力于与产业深入融合。目前飞桨已广泛应用于工业、农业、服务业等，服务 265万开发者，与合作伙伴一起帮助越来越多的行业完成 AI 赋能。
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