導讀：
在人工智能時代，各行各業都在嘗試利用機器學習/深度學習等前沿技術來解決自身的業務需求，深度學習框架也應運而生。爲了繼續幫助AI開發者們在深度學習的道路上快速升級，百度PaddlePaddle於2019年重磅啓動系列技術公開課“PaddlePaddle TechDay”。
2019年1月5日，第一期活動於北京中關村創業大街百度大腦創新體驗中心展開，秉承着“技術爲先，應用至上”的理念，百度邀請深度學習技術平臺主任工程師胡曉光和高級算法工程師、百度認證佈道師胡曉曼作爲此次主講嘉賓，分享PaddlePaddle框架設計原理、實現方式、完整實例等技術點，並結合百度自身AI實踐的應用發展，詳解PaddlePaddle針對深度學習模型的應用、訓練與優化等具體細節。
以下爲胡曉光講師的演講實錄：
2012年，百度開始深度學習的應用，其深度學習框架內部版本可追溯到2013年，到2016年，爲了滿足開發者的使用需求，百度開源了深度學習平臺PaddlePaddle，2018年底，百度又推出了PaddlePaddle Suit，力求框架使用成本越來越低。
如今，各大巨頭公司都在進入深度學習領域，那深度學習框架爲何如此重要？其實深度學習框架相當於傳統的操作系統，起到連接底層硬件和上層應用場景的作用，以此支持各種AI相關的應用，使其與業務結合，實實在在解決業務場景中的問題。例如，通過該框架，可以將底層的CPU、GPU、FPGA、專用AI芯片、手機移動端上的芯片等各類硬件相關隔離並進行管理；在中間層將數據進行組網、訓練，進一步得到模型進行預測；在應用層，還可以跟語音、NLP、視覺、推薦等實際場景中的業務進行結合。
可以看到，PaddlePaddle致力於通過輸出領先的深度學習技術，賦能各行各業，全方位滿足企業級深度學習的應用；同時，PaddlePaddle更加註重用戶的開發成本，以最少的時間獲得最滿意的功能和效果。
支持不同層級開發者需求的PaddlePaddle全功能套件
如上圖所示，PaddlePaddle的整體架構主要包含四個層面：核心框架、輔助工具、通用技術方案、服務平臺。
核心框架包括：PaddlePaddle訓練框架、PaddlePaddleServing（預測）、PaddlePaddle Mobile（移動端手機上可部署），在這個基礎框架之上，可以做深度學習相關的工作。
再往上一層，針對深度學習應用的輔助工具包括：Visual DL可視化工具、Auto DL網絡自動設計工具、PARL強化學習工具。
通用技術方案上，目前PaddlePaddle主要支持包括文本處理/NLP、CV 、智能推薦相關的三個方向，這三個方向裏有大量的模型。
服務平臺方面，面向用戶實際業務場景，Easy DL無需用戶寫代碼，便可低成本獲取定製化服務；此外，還有學習深度學習的平臺AI Studio、針對深度學習雲服務的Infinity。
PaddlePaddle設計思想
具體到執行流程，通常前端程序是用Python來寫的，但實際代碼程序是在後端的C++語言環境下實現的，那二者是如何關聯起來的呢？
在Python前端，有一個接口可做到前後端的調度，中間還有一個程序ProgramDecs，可進行網絡結構的序列化。然後將Programdesc通過接口傳給Transpiler，對原始Program做進一步優化，再傳給一個新的Programdesc。而在C++後端有一個執行器，這裏面對各種各樣的Operator進行計算和調用，相當於在CPU上跑的各種指令在這裏完成。之後，像梯度或參數等計算結果跑出來後，需要返回預測值，還是通過這個接口再傳給Python前端。也就是說，輸入數據和返回的結果都是可以在前端完成的。正因如此，整個框架後端是基於C++的，效率也十分高。
執行過程
編譯期：定義Program
1. 編譯時，用戶編寫一段python程序，通過調用 Fluid 提供的算子，向一段 Program 中添加變量（Tensor）以及對變量的操作（Operators 或者 Layers）。用戶只需要描述核心的前向計算，不需要關心反向計算、分佈式下以及異構設備下如何計算。
2. 原始的 Program在平臺內部轉換爲中間描述語言： ProgramDesc。
3. 編譯期最重要的一個功能模塊是 Transpiler。Transpiler 接受一段 ProgramDesc ，輸出一段變化後的 ProgramDesc ，作爲後端 Executor 最終需要執行的 Fluid Program
4. 後端 Executor 接受 Transpiler 輸出的這段 Program ，依次執行其中的 Operator（可以類比爲程序語言中的指令），在執行過程中會爲 Operator 創建所需的輸入輸出並進行管理。
執行期：1.執行Program
2.創建Executor
Fluid中使用fluid.Executor(place)創建Executor，place屬性由用戶定義，代表程序將在哪裏執行。
下例代碼表示創建一個Executor，其運行場所在CPU內：
3.運行Executor
Fluid使用Executor.run來運行程序。定義中通過Feed映射獲取數據，通過fetch_list獲取結果：
官方支持最多模型庫——PaddlePaddle Fluid模型庫
目前，基於PaddlePaddle框架基礎上開發了大量的模型，可以支持像CV、NLP、推薦等各類非常前沿的技術應用。值得一提的是，模型應用有很多已經放在GitHub上開源出來，如果開發者想要進一步嘗試PaddlePaddle，除了查看官方文檔，也可以在GitHub上快速找到PaddlePaddle最新開源的模型。
目前來看，PaddlePaddle官方支持的模型數量超過其他主流框架，主要包括計算機視覺裏的圖像分類、目標檢測、人臉檢測、關鍵點、OCR識別、語義分割、視頻分類，自然語言處理裏的中文詞法分析、語義匹配、機器翻譯，個性化推薦模型，語音識別等。
1.圖像分類
目前網絡模型主要朝着兩個方向發展：一是越來越深；二是越來越複雜。如AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、Inception-v4、MobileNet、Dual Path Network、SE-ResNeXt，2012年以來的經典圖像識別網絡都包含在PaddlePaddle的圖像分類模型庫裏。
2.目標檢測 SSD
Single Shot MultiBoxDetector (SSD) 是目標檢測領域較新且效果較好的檢測算法之一，具有檢測速度快且檢測精度高的特點。
對比 Faster R-CNN和SSD在GPU上的運行速度和準確率，可以得知，Faster R-CNN的準確率會很高，但跑得速度會慢些；而SSD會快很多，但準確率會低些。
3.人臉檢測 PyramidBox
在圖像檢測裏，人臉檢測是比較特殊的，包括人臉拍照、人臉識別解鎖，其核心基礎都是檢測。2018年，百度最新推出的PyramidBox，可以說是迄今最好的人臉算法。除了傳統算法之外，重點考慮人臉的上下文特徵，可以很好地提升人臉檢測的交互率和準確率。
4.語義分割DeepLab V3+、語義實時分割ICNet
目前，用於語義分割的DeepLab V3+模型基於PaddlePaddle得到了實現，並取得了非常好的效果。可以看到，它有一些操作並不是標準的卷積，這意味着有可以針對這些操作進行更深入底層優化的空間。
5.視頻分類
視頻分類方法主要包含基於卷積神經網絡、基於循環神經網絡、或將這兩者結合的方法，目前包含Temporal Segment Network(TSN)模型。
6.中文詞法分析（LAC）
中文詞法分析（Lexical Analysis of Chinese）是一個聯合的詞法分析模型，包括中文分詞、詞性標註、專有名詞識別任務。LAC基於一個堆疊的雙向GRU結構，在長文本上準確復刻了百度AI開放平臺上的詞法分析算法。這三個任務可以做一個訓練，其效果是非常顯著的。
7.語義匹配 DAM
在最新發表的“Multi-Turn Response Selection for Chatbotswith Deep Attention Matching Network”論文中指出，主要使用了全局方法的網絡結構，可判斷全局信息，通過上下文表示句子語義結構，目前已在內部如聊天或對話系統中取得了非常好的效果。
8.機器翻譯 Transformer
從2017年起提出的Transformer現已成爲業界機器翻譯模型訓練的標配。Transformer是一個基於自注意力機制的機器翻譯模型，其中不再有RNN或CNN結構，而是完全利用Attention學習語言中的上下文依賴。
9.個性化推薦模型
PaddlePaddle對推薦算法的訓練提供了完整的支持，並提供了多種模型配置供用戶選擇，包括：TagSpace、GRU4Rec、SequenceSemanticRetrieval、DeepCTR、Multiview-Simnet。
模型庫：
https://github.com/PaddlePaddle/models
總結來講，PaddlePaddle是一個功能全面而又特別注重實用性的框架，百度在生產環境的打磨使其具備了強大的工業級生產能力，同時從框架的內部設計和實現上注重接口的簡潔性和穩定性，並規避了複雜概念和設計的引入，使其降低了PaddlePaddle的開發門檻，對開發者也更加友好。此外，開放出大量支持最新主流的模型庫，從而全方位爲企業開發者提供幫助，使其可以順暢地進行上層開發。當前仍處於深度學習研究和應用的持續火熱期，深度學習框架及平臺在研究界和工業界的需求仍持續增長，百度PaddlePaddle也將隨着深度學習在各行各業的廣泛應用，持續迭代和更新，爲中國開發者和企業提供更強、更貼近需求的服務，我們也歡迎廣大開發者和企業加入到百度PaddlePaddle的大家庭當中來，共建深度學習生態，助力AI落地。