PaddleX聚合了编程开发大部分所必要的流畅框架建立,数据库设计以及组件保障能力,特别是对应目前的场景数据进程以及API端口信息,迅速展现了内容调整以及平台进程服务端的表现力,自然也就对应的端口管理或者是信息统筹可以做到完善化运行效果,基础的信息运用度或者场景数据测试同时运行。
全流程买通
针对数据筹办、模型练习、模型调优、多端摆设的深度进修全流程运用
易用易集成
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简明易懂的Python API,完全开源开放,易于二次开辟和二次集成
融会财产理论经历
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融会飞桨财产落地经历,严格选取高质量的视觉模型方案,并开放现实的案例讲授
教程与服务
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全流程开辟文档申明及功能服务。不同技巧与功能团队直接开启交换
操作系统:
Windows7/8/10(举荐Windows 10);
Mac OS 10.13+;
Ubuntu 18.04+;
注:处置器需为x86_64架构,拥有MKL。
练习硬件:
GPU(仅Windows及Linux系统):
举荐运用拥有CUDA的NVIDIA显卡,例如:GTX 1070+以上机能的显卡;
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以后拥有您用当地CPU开启练习,但举荐运用GPU以取得更好的开辟体验。
内存:建议8G以上
硬盘空间:建议SSD残剩空间1T以上(非必需)
注:PaddleX在Windows及Mac OS系统只拥有单卡模型。Windows系统暂不拥有NCCL。
Version 1.1.0
2020年09月06日
新增方针检测模型PPYOLO
方针检测模型FasterRCNN和MaskRCNN新增主干收集HRNet_W18
新增语义朋分模型FastSCNN、HRNet_W18
语义朋分模型DeepLabv3p新增主干收集MobileNetV3_large_ssld
FasterRCNN、MaskRCNN、YOLOv3、PPYOLO、DeepLabv3p等模型新增内置COCO数据集预练习权重
新增示例案例RGB图象遥感朋分
PaddleX目标就是要利用好现有场景中的高效数值表现,希望让整体的内容体验以及驱动版本管理信息,及时设定好基友场景数据统筹表现力,基础的空间保障或者是模型优化等,都会从始至终严密关照到显卡和核心CPU运行的表现管理,尤其是编程开发的输出效率。
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