持续耕耘四年后,百度飞桨定义了一套深度学习开源平台的游戏规则

摘要:北京时间20200325关于【持续耕耘四年后,百度飞桨定义了一套深度学习开源平台的游戏规则】的具体情况和说明,让www.brushforvacuumcleaner.com新闻频道以图文形式为您慢慢道来。

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无论是 Tensorflow 还是飞桨(PaddlePaddle),为深度学习从业者带来多重价值。

第三,深度学习开源平台也是一个不断进化的服务平台。从 1.0 到 2.0,Tensorflow 小步快跑,不断提升开源平台的各项能力;而从 1.0 到 2.0 再到 3.0,高频迭代的飞桨(PaddlePaddle),已经构建起完整的架构和产品布局。

这些版本号升级的幕后,离不开 Tensorflow 与飞桨(PaddlePaddle)团队工程师的努力,更是开源社区里全球各地深度学习从业者们共同努力的结果。

上述这些行业赋能与产业和合作的案例,凸显出飞桨(PaddlePaddle)在国内深度学习开源领域的影响力,结合 IDC 2019 年的一份调查来看,在中国企业采用的业界深度学习开源平台中,百度飞桨(PaddlePaddle)仅次于 Tensorflow 和 Pytorch,继续成为推动中国深度学习开源平台发展的重要力量。写在最后:深度学习平台非一日之功

如果从 2016 年 9 月百度开源国内首个深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)算起,这个由百度开启的新赛道在国内出现还不到四年时间,而在这个略显动荡的 2020 年春天,旷视、华为、清华等企业、高校推出的深度学习开源框架,进一步助推了深度学习行业的热度,也为中国发展自主可控的深度学习开源平台提供新的可能性。

「新基建」的政策红利下,国内产业智能升级的步伐持续加快。作为向下连接芯片,往上对接企业业务和行业应用的关键产品,深度学习开源平台的重要性不言而喻,正如百度 CTO 王海峰所言,「深度学习框架是智能时代的操作系统」,也因此,未来这个领域的竞争还将持续。

但必须看到的是,面向深度学习的开源平台「既不能一天建成」,也不能仅仅依靠某个突破性的技术而快速成功,它是将先进技术、行业理解以及生态协同结合后的「新物种」,Tensorflow 如此,飞桨(PaddlePaddle)亦是如此。

过去近四年的时间里,飞桨(PaddlePaddle)从无到有,从小到大,一步步成长为扎根中国深度学习开发者并提供业界领先技术与产品的开源平台,探索出了一条深度学习技术与产业深度融合的新赛道。

在百度开启的赛道上,飞桨(PaddlePaddle)的技术迭代与行业落地实践,为整个行业树立了样本,同时也为后续越来越多的国产化开源框架提供了参考。(完)


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