飞桨全流程开发工具 v1.1.1

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飞桨全流程开发工具(PaddleX)全新的编程开发的平台,能够给用户带来出色和便捷的开发的模式,框架、结构、模型等,功能非常的全面哦,方便用户进行各种开发哦,并且提供稳定的开发的环境哦!

飞桨全流程开发工具 v1.1.1插图

飞桨全流程开发工具软件说明

飞桨全流程开发工具(PaddleX),集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程,并提供简明易懂的Python API,方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。

飞桨全流程开发工具训练硬件

GPU(仅Windows及Linux系统):
推荐使用支持CUDA的NVIDIA显卡,例如:GTX1070+以上性能的显卡;
Windows系统X86_64驱动版本>=411.31;
Linux系统X86_64驱动版本>=410.48;
显存8G以上;
CPU:
PaddleX当前支持您用本地CPU进行训练,但推荐使用GPU以获得更好的开发体验。
内存:建议8G以上
硬盘空间:建议SSD剩余空间1T以上(非必须)
注:PaddleX在Windows及MacOS系统只支持单卡模型。Windows系统暂不支持NCCL。

飞桨全流程开发工具软件优势

PaddleX为开发者提供了基于飞桨核心框架的全流程应用API,在集成飞桨模型库、工具组件的基础上,提供了更高层、更简洁的开发方式。为了帮助开发者更好地了解飞桨的开发步骤以及所涉及的模块组件,进一步提升项目开发效率,我们还为开发者提供了基于PaddleX实现的图形化开发界面示例,用户可以基于该界面示例进行改造,开发符合自己习惯的操作界面。开发者可以根据实际业务需求,直接调用或改造PaddleX后端技术内核来开发项目,或使用图形化开发界面快速体验飞桨模型开发全流程。PaddleX代码将于5月开源,届时开发者可自由改造PaddleX的后端,并自主完成前端实现。整体来说PaddleX具备如下四大优势:

全流程打通将深度学习开发从数据接入、模型训练、参数调优、模型评估、预测部署全流程打通,省去了对各环节间串连的代码开发与脚本调用,极大地提升了开发效率。

开源技术内核集成了PaddleCV领先的视觉算法和面向任务的开发套件、预训练模型应用工具PaddleHub、可视化分析工具VisualDL、模型压缩工具PaddleSlim等技术能力于一身,并提供简明易懂的Python API,实现完全开源开放,易于集成和二次开发,为您的业务实践全程助力。

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产业深度兼容高度兼容Windows、Mac、Linux系统,同时支持NVIDIA GPU加速深度学习训练。本地开发、保证数据安全,高度符合产业应用的实际需求。

飞桨全流程开发工具 v1.1.1插图(1)

飞桨全流程开发工具使用说明

①数据标注完成后,您需要根据不同的任务,将数据和标注文件,按照客户端提示更名并保存到正确的文件中。

②在客户端新建数据集,选择与数据集匹配的任务类型,并选择数据集对应的路径,将数据集导入。

③选定导入数据集后,客户端会自动校验数据及标注文件是否合规,校验成功后,您可根据实际需求,将数据集按比例划分为训练集、验证集、测试集。

④您可在「数据分析」模块按规则预览您标注的数据集,双击单张图片可放大查看。

飞桨全流程开发工具操作系统

Windows7/8/10(推荐Windows10);
MacOS10.13+;
Ubuntu18.04+;
注:处理器需为x86_64架构,支持MKL。

飞桨全流程开发工具更新日志

Version1.1.0
2020年09月06日
新增目标检测模型PPYOLO
目标检测模型FasterRCNN和MaskRCNN新增骨干网络HRNet_W18
新增语义分割模型FastSCNN、HRNet_W18
语义分割模型DeepLabv3p新增骨干网络MobileNetV3_large_ssld
FasterRCNN、MaskRCNN、YOLOv3、PPYOLO、DeepLabv3p等模型新增内置COCO数据集预训练权重
新增示例案例RGB图像遥感分割

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