飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架入门及实践指南

最新推荐文章于 2025-05-15 11:18:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-05-15 11:18:51 发布 · 843 阅读

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飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架入门及实践指南

PaddlePArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice （『飞桨』核心框架，深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署）项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/Paddle

1. 项目介绍

飞桨（PaddlePaddle）是中国首个开源的深度学习平台，源自百度的工业级实践，旨在为企业和个人提供高效、易用、可扩展的深度学习工具。它支持大规模分布式训练，能够处理数百台服务器上的万亿参数模型，实现超大规模数据源的实时更新。此外，飞桨还提供了高性能推理引擎，适用于各种部署环境。该框架不仅兼容第三方开源模型，还有丰富的预训练模型资源，加速工业应用场景的开发。

2. 项目快速启动

安装最新稳定版本

在Python环境中，你可以通过以下命令安装CPU版本的飞桨：

pip install paddlepaddle

如果要安装GPU版本，确保系统已配置CUDA和cuDNN，然后运行：

pip install paddlepaddle-gpu

运行基本示例

下面是一个简单的线性回归模型示例：

import paddle
from paddle import nn

# 创建一个线性层
model = nn.Linear(1, 1)

# 定义损失函数
loss_fn = nn.MSELoss()

# 创建优化器
optimizer = paddle.optimizer.SGD(parameters=model.parameters())

# 生成一些模拟数据
x = paddle.to_tensor([[1.0]])
y = paddle.to_tensor([[2.0]])

# 训练
for epoch in range(10):
    # 前向传播
    pred = model(x)
    # 计算损失
    loss = loss_fn(pred, y)
    # 反向传播并优化
    loss.backward()
    optimizer.step()
    optimizer.clear_grad()

# 输出训练后的权重
print(model.state_dict())