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PaddlePaddle
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PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是百度研发的[[deep learning|深度学习]]平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。 | PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是百度研发的[[deep learning|深度学习]]平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。 | ||
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PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求。 | PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求。 | ||
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2017年7月7日 (五) 13:21的最后版本
PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是百度研发的深度学习平台，具有易用，高效，灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。
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[编辑] 简介
[编辑] 特性
- 易用性
易用性是PaddlePaddle的设计核心之一，它为用户提供了直观且灵活的数据接口和模型定义接口。
- 灵活性
PaddlePaddle支持多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型，如带注意力机制或复杂记忆连接的神经机器翻译模型。
- 高效性
为充分发挥多种计算资源的效力，PaddlePaddle在计算、存储、架构、通信等多方面都做了细致优化，性能优异。
- 可伸缩性
PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求。
[编辑] 应用
[编辑] 图集
栈式双向LSTM用于文本分类
候选生成网络
Kubernetes部署
[编辑] 链接
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