史上最地道的中英雙語文檔 百度深度學習框架PaddlePaddle API簡介

導語

PaddlePaddle 做爲國內首個深度學習開源平臺，在 Fluid v1.0版本提供了穩定且向後兼容的 API及英文說明文檔。通過不斷的優化與迭代，現在已推出了最新的版本Fluid v1.2 ( http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/release_note.html )。1.2版本中除了在基礎框架、預測引擎、模型建設、分佈式訓練各個方向完成了多項更新，還增長API中文文檔，使PaddlePaddle API有了完備的中英雙語使用指南。

瞭解API的用法是學習一款深度學習框架的關鍵，本篇文章梳理了目前Fluid API的主要類別與使用場景，並提供瞭如何從官方文檔中挖掘更多學習資料的小技巧，相信能夠幫助您更好地使用Fluid。

Fluid API

Fluid API的設計既保持了框架的靈活性，方便您實現功能的任意組合；又提供了經常使用功能的封裝模塊，知足您一鍵調用的需求。不管您對深度學習的掌握程度如何，都可在Fluid中找到適合本身的模式。

Fluid涵蓋了搭建深度學習網絡所需的大量基本模塊，您能夠經過閱讀API說明文檔(http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/index_cn.html )去深刻了解它們。

總的來講，Fluid API被分爲如下幾類，它們分別負責不一樣的功能：

其中 Fluid.layers是最經常使用也最多樣的，它涵蓋了模型配置的各個階段：

• control_flow : Fluid中的「控制流」概念能夠類比與程序語言，用於控制深度學習模型在訓練或者預測過程當中的執行邏輯。control flow中包含了多種控制流API供用戶選擇。

• io : 定義了網絡中數據輸入輸出的方法。

• nn : 定義了神經網絡的各類層，fc層、卷積層、池化層，以及網絡搭建中所需其餘單元如激活函數、損失函數等等。

• ops : 提供了豐富的數學操做符，同時支持一元和二元操做。

• tensor : 提供了針對Tensor和LoDTensor的相關操做。learning_rate_schedule : 提供諸如指數衰減、分段衰減、多項式衰減等多種學習率調節器。

• detection : 提供圖像檢測中特有的相關操做。

• metric_op : 提供常見的訓練效果評價指標。

API 文檔

Fluid 不只在API的設計上追求極致，在配套API文檔中也下足功夫。在最新的v1.2版本中，增長了中文版API文檔，成爲首家官方完整提供中文文檔的深度學習框架。

下面幾點小技巧將幫助您充分利用官方文檔，快速掌握API使用祕籍

 

一、閱讀API使用指南( http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.2/api_cn/api_guides/index.html )

爲方便用戶快速定位所需API，減小用戶查找API的時間。官方提供了中文版 API使用指南（也稱API Guide），介紹各種API將應用於何種場景，以及如何選擇須要的API。

API使用指南位於官網說明文檔的API板塊，分功能介紹了Fluid的API體系和用法，幫助您快速瞭解Fluid API的全貌，主要包括如下幾個模塊：

當您但願實現某一功能時，強烈推薦您閱讀API使用指南，它不只可以幫助您快速找到所需文檔，也能夠方便您高效瞭解各種API的用法。

二、查閱API說明文檔

知足大量國內開發者的需求，從Fluid v1.2起，官網增長了配套的中文版API說明文檔，它與英文版文檔對齊，並將被持續維護。這標誌着PaddlePaddle成爲首家官方完整支持中文文檔的深度學習框架。

爲了讓中文文檔儘快與你們見面，在翻譯的過程當中可能存在一些不夠完善的地方，但願你們能夠在閱讀的同時幫助共同校驗文檔的翻譯質量。

很是歡迎您爲PaddlePaddle貢獻文檔，文檔均在PaddlePaddle/FluidDoc (https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc) 中統一管理，如對PaddlePaddle有任何問題，也很是歡迎在此Repo提交Issue！

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