首次揭秘PaddlePaddle核心技术与实践（上）

Posted 2021-04-01 百度智能云

 

深度学习框架被喻为AI时代的操作系统

无人驾驶、智能家居、智能客服、

物联网等AI应用

都离不开它的训练和预测服务

本文的主角是PaddlePaddle

来自我厂的深度学习框架产品

PaddlePaddle的意思是“AI之桨”

随着PaddlePaddle成为全球发展热度增速最高的开源深度学习平台

一艘AI大船的既视感油然而生

对于广大AI开发者来说

PaddlePaddle就是一款功能强大的

AI趁手利器

可以助您从大量重复的体力劳动中解放出来

将更多精力投入到AI应用创新之中

值PaddlePaddle 3.0正式推出之际

小编献上一箱新鲜出炉的硬货

向您揭秘PaddlePaddle的核心技术与实践

告诉您为啥PaddlePaddle可以让深度学习走入寻常百姓家

让AI应用不再成为难事

本文涉及到PaddlePaddle核心技术与实践的方方面面，包括深度学习的语义计算技术、百度视觉技术、PaddlePaddle的新特性、大规模稀疏数据分布式模型训练、移动端深度学习技术及应用实践、深度学习预测引擎Anakin的优化、以及深度学习的可视化等，小编为您逐个解析。

 本篇目录如下 

1、基于深度学习的语义计算技术

  1.1 文本生成的例子

  1.2 NLP计算服务

 

2、PaddlePaddle在视觉技术的工程实践

  2.1 来自视觉技术研发的挑战

  2.2 基于PaddlePaddle的模型研发

  2.3 PaddlePaddle的技术支持

  2.4 PaddlePaddle-Cloud 集群训练

  2.5 视觉模块：已发布PaddlePaddle视觉模型

  2.6 视觉模块：开发中的视觉模型

  2.7 未来会发布更多自研模型

 

3、工程示例：OCR PaddlePaddle-v1 迁移到PaddlePaddle-Fluid

  3.1 OCR预测库接入和封装需要解决的问题

  3.2 具体的解决方法

  3.3 模型研发总结

基于深度学习的语义计算技术

百度产品中常见的语义匹配场景包括百度搜索、百度Feed流以及百度拍照搜索等，分别实现问题与答案匹配、用户与新闻匹配、图片与文本匹配的效果。

   

语义匹配模型包括输入层、表示层、匹配层和匹配得分四层。

其中表示层需要完成输入数据转化为数值向量的过程。

匹配层需要完成两个向量融合并产生打分的过程，表示层和匹配层都可以是一个深度神经网络。

上图是百度常见的训练模型，百度拥有海量的用户行为日志，包括点击行为和非点击行为，这些行为通常暗示一种语义关系，点击行为的语义更相关，因此要从海量的用户行为日志信息中挖掘样本，提取高质量弱标记数据，将语义相关的数据作为正例，语义不太相关的数据作为负例，Query和正例的打分比Query和负例的打分大，使