4 月 23 日，首屆 WAVE SUMMIT 2019 深度學習開發者峰會在北京舉辦，現場超千位開發者與來自百度、英特爾、清華大學等的科學家，就框架與深度學習展開了詳細的討論。在 WAVE 上，百度從建模、訓練到部署，首次對外公布了 PaddlePaddle 全景圖。
PaddlePaddle新特性完整PPT：https://pan.baidu.com/s/100iWwz-JDvX1dQ2XcJMJQg
提取碼：9cxi
此外，百度還重磅推出算力支持計劃，宣布為開發者提供總計 1 億元免費算力。免費算力主要以兩種模式提供，第一種是一人一卡模式，V100 的訓練卡包括 16G 的顯存，最高 2T 的存儲空間。另外一種是遠程集群模式，PaddlePaddle 提供高性能集群，供開發者免費使用。其中最吸引人的是是一人一卡，而我們正好獲得了一張算力卡，它提供 Tesla V100 GPU 這種強大的計算力資源。
這張算力卡提供了一個邀請碼，在 AI Studio 的單機模式中輸入邀請碼就能獲得基礎的 48 小時 V100 算力，而且該卡可以獲得 3 個新的邀請碼，對方每接受一次則增加 24 小時的 V100 算力。所以總的而言，這張算力卡可獲得 120 小時的 Tesla V100 使用時間。
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PaddlePaddle 全景圖
正如百度深度學習技術平臺部總監馬艷軍所言：「PaddlePaddle 其實從去年開始就有一個核心理念的變化，即將其定位為端到端的深度學習平臺，而不僅僅是框架?！惯@也就意味著，PaddlePaddle 從底層框架、模型庫，到基于它們構建的各種工具，再到完整的開發和服務平臺，整個流程應該是端到端的，是一種『智能時代的操作系統』?！?/p>
會上，百度首次對外公布了 PaddlePaddle 的全景圖，它從三個層面囊括了眾多工具與組件。在這次 WAVE 中，百度發布了眾多新工具與模塊，下圖黃色框的組件就是這次發布的重點。
總體而言，PaddlePaddle 是集核心框架、工具組件和服務平臺為一體的端到端開源深度學習平臺。此次，PaddlePaddle 發布了 11 項新特性及服務，包含 PaddleNLP、視頻識別工具集、Paddle Serving、PaddleSlim 等多種深度學習開發、訓練、預測的便捷方法，也包含 PaddleHub 和 Auto Design 等面向具體領域的高效用具。
值得注意的是，百度還在 WAVE 現場宣布了「1 億元」的 AI Studio 算力支持計劃，通過提供 Tesla V100 免費使用時長，幫助使用者獲得更強大的算力。最后，百度還公布了 PaddlePaddle 的中文名「飛槳」，它的寓意是「PaddlePaddle 是一個快速成長、性能優異的深度學習平臺」。
新特性概覽
PaddlePaddle 發布的新特性可以分為開發、訓練、預測、工具和服務五大部分。其中開發主要是構建深度學習的過程，它需要更簡潔與易于理解的編寫方式。而訓練與預測主要追求的是「快」，即在不影響性能的情況下，訓練越快越好、預測越快越好。后面的工具則具體針對某些問題提出了一系列解決方案，從而簡化開發過程。
1. 開發：
PaddleNLP
視頻識別?工具集
PaddleNLP 是百度發布的完整 NLP 工具包，NLP 領域開發者可以方便地復現 baseline 模型，也可以進行二次開發，解決自己的問題。而百度發布的視頻識別工具集能夠為開發者提供處理視頻理解、視頻編輯、視頻生成等一系列任務的解決方案。該工具集包含 7 個主流視頻識別模型，下圖中標黃的 3 個模型為百度獨有的優秀模型。
PaddlePaddle 視頻識別?工具集。
我們知道百度一直特別注重 NLP 方面的研究，這次 PaddleNLP 將很多 NLP 模型做了一套共享的骨架代碼，這樣跑不同模型用一套 API 和模式就行了。
除了發布已有的官方模型，如下圖所示 PaddleNLP 還提供了針對一系列任務的處理工具，包括預處理和后處理，并且這塊功能也是百度持續完善的點。
2. 訓練：
分布式訓練
?業級數據處理
第一個是大規模分布式訓練相關的能力升級，包括多機多卡的全面、全方位的支持；CPU 下的大規模稀疏參數服務器；以及各種容器下的高速大規模分布式訓練。其次工業級的數據處理主要關注數據吞吐量，百度優化了分布式 IO，并增加遠程文件系統流式讀取能力。
如下所示為不同線程的數據吞吐能力，它們近似成線性增長，這種屬性對于可擴展性非常重要。
3. 預測：
Paddle Serving
PaddleSlim
基于多硬件的支持，全新發布的 Paddle Serving 已支持服務器端的快速部署。Paddle Serving 目前在百度的很多產品線都在使用，它提供非常完備的在線服務能力。其次 PaddleSlim 是一個模型壓縮工具庫，它能夠在精度損失較?的情況下高效進?模型的計算和體積壓縮。
如下所示為 Paddle Serving 的整體架構圖，它分為離線和在線兩種基本實現。Server 端最上面部署了不同硬件的推理引擎。此外 Paddle Serving 還有基本的 Built-in 預處理執行器，是一套完整的模型部署框架。
4. 工具：
AutoDL Design
PARL
PaddleHub
正式發布的 AutoDL Design 利用強化學習實現神經網絡架構搜索，搜索的結果在很多特定場景下都優于人類設計的網絡，百度也開源了 6 個自動搜索到的模型。PARL 是一個強化學習的工具，這次升級在算法的覆蓋、高性能通訊以及并行訓練方面做了大量的支持和擴展。
最后發布的工具 PaddleHub 是預訓練的一站式管理平臺，它提供了非常好的封裝，方便用戶基于大模型做遷移學習。一般只需 10 行代碼左右，我們就可以實現一次遷移學習，將其應用到我們自己的任務場景。
AutoDL Design 設計的網絡在 CIFAR-10 上達到當前最優的 98.01% 準確率。
最后的服務則主要通過 AI Studio 支持免費算力，我們可以獲得單人單卡（Tesla V100）的強大計算力，也可以獲得遠程集群模式免費算力。
以上僅概覽了 PaddlePaddle 的新特性，而其中很多特性值得詳細介紹。下面我們就從開發者的角度，了解 PaddleSlim、PaddleHub 和動態計算圖等新特性。
一個優雅的模型壓縮模塊 PaddleSlim
PaddleSlim 是 PaddlePaddle 框架的一個子模塊，它首次在 PaddlePaddle 1.4 版本中發布。該模塊是非常優雅的模型壓縮工具包，不僅保證了性能，同時還兼顧了易用性，只需幾行代碼就能 work。
PaddleSlim 中實現了目前主流的網絡剪枝、量化、蒸餾三種壓縮策略，主要用于壓縮圖像領域模型。在后續版本中，百度會添加更多的壓縮策略，以及完善對 NLP 領域模型的支持。
PaddleSlim 示例和文檔：https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/PaddleSlim
如上所示，這三種最常見的壓縮方法都建立在復雜的基礎架構上，從而提供更好的壓縮效果。如右圖所示，即使是非常精簡的 MobileNet，也能得到很可觀的壓縮效果。盡管底層比較復雜，但它在實際使用起來卻非常簡單，我們只需要幾行代碼就能調用自動化的模型壓縮能力。
如下所示為剪枝示例，具體過程可查看前面的 PaddleSlim 文檔地址。我們可以直接調用壓縮腳本，并給出對應的壓縮配置，PaddlePaddle 就能自動在訓練過程中對模型完成壓縮。
# for sensitivity filter pruning
#---------------------------
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python compress.py \
--model "MobileNet" \
--pretrained_model ./data/pretrain/MobileNetV1_pretrained \
--compress_config ./configs/filter_pruning_sen.yaml
PaddleSlim 的使用很簡單，不論是我們想降低運算量（FLOPS），還是想降低模型大?。嘀厮伎臻g），它都能快速辦到。
新穎的 PaddleHub
現在介紹一個新穎的工具 PaddleHub，它是基于 PaddlePaddle 開發的預訓練模型管理工具，可以借助預訓練模型更便捷地開展遷移學習工作。
PaddleHub 項目地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub
以下展示了 PaddleHub 的完整架構圖，百度封裝了一系列 NLP 和 CV 的數據集，還提供了 Reader 以快速便捷地處理數據。除了數據集，更多的就是預訓練模型了，包括拿來就用的 Transformer 和目標檢測等模型。此外，還能針對不同的任務實現遷移學習，包括文本分類、序列標注、圖像分類等。
在用 pip 安裝 paddlehub 后，我們可以快速體驗 PaddleHub 無需代碼、一鍵預測的命令行功能：
# 使用百度LAC詞法分析工具進行分詞
$ hub run lac --input_text "今天是個好日子"
# 使用百度Senta情感分析模型對句子進行預測
$ hub run senta_bilstm --input_text "今天是個好日子"
# 使用SSD檢測模型對圖片進行目標檢測，檢測結果如下圖所示
$ wget --no-check-certificate https://paddlehub.bj.bcebos.com/resources/test_img_bird.jpg
$ hub run ssd_mobilenet_v1_pascal --input_path test_img_bird.jpg
通過命令行，我們可以快速使用預訓練模型進行預測。同時借助 PaddleHub Finetune API，使用少量代碼就能完成遷移學習。例如我們可以使用 PaddleHub Finetune API 以及圖像分類預訓練模型完成分類任務，當然，我們也可以只調整幾個超參數。
--batch_size: 批處理大小，請結合顯存情況進行調整，若出現顯存不足，請適當調低這一參數。默認為16
--num_epoch: finetune迭代的輪數。默認為1
--module: 使用哪個Module作為finetune的特征提取器，腳本支持{resnet50/resnet101/resnet152/mobilenet/nasnet/pnasnet}等模型。默認為resnet50
--checkpoint_dir: 模型保存路徑，PaddleHub會自動保存驗證集上表現最好的模型。默認為paddlehub_finetune_ckpt
--dataset: 使用什么數據集進行finetune, 腳本支持分別是{flowers/dogcat/stanforddogs/indoor67/food101}。默認為flowers
--use_gpu: 是否使用GPU進行訓練，如果機器支持GPU且安裝了GPU版本的PaddlePaddle，我們建議您打開這個開關。默認關閉
令人期待的動態計算圖
除了會上介紹的新特性，我們在最新版的 Paddle Fluid 1.4 文檔中還發現一種全新的動態計算圖模塊 DyGraph。目前 DyGraph 還處于預覽階段，但它標志著 PaddlePaddle 也開始同時兼顧靜態計算圖與動態計算圖。
DyGraph 文檔地址：http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.4/user_guides/howto/dygraph/DyGraph.html
我們一般認為靜態計算圖在高效訓練和部署上有非常大的優勢，而動態計算圖在開發效率與易用性上也無可替代。只有將動態計算圖與靜態計算圖之間的兼容性做好，才能兼顧訓練速度與簡單易用兩大特點。
總的來說，PaddlePaddle 的 DyGraph 模式是一種動態的圖執行機制，可以立即執行結果，無需構建整個圖。同時，和以往靜態的執行計算圖不同，DyGraph 模式下您的所有操作可以立即獲得執行結果，而不必等待所構建的計算圖全部執行完成，這樣可以讓您更加直觀地構建 PaddlePaddle 下的深度學習任務，以及進行模型的調試，同時還減少了大量用于構建靜態計算圖的代碼，使得您編寫、調試網絡的過程變得更加便捷。
下面我們可以簡單地體會一下 DyGraph 的魅力，我們可以在 fluid.dygraph.guard() 上下文環境中使用 DyGraph 的模式運行網絡，DyGraph 將改變以往 PaddlePaddle 的執行方式，現在這些代碼可以立即執行，并且將計算結果返回給 Python。如下所示，在最后打印損失函數的梯度時，可以直接獲得結果：
x = np.ones([2, 2], np.float32)
with fluid.dygraph.guard():
inputs = []
for _ in range(10):
inputs.append(fluid.dygraph.base.to_variable(x))
ret = fluid.layers.sums(inputs)
loss = fluid.layers.reduce_sum(ret)
loss.backward()
print(loss.gradient())
目前 DyGraph 還是預覽版，PaddlePaddle 計劃在今年 7 月份完善動態圖的基本功能、新增流水線并行的能力，與此同時還要優化顯存占用與靜態計算圖的訓練速度。PaddlePaddle 計劃在今年 11 月完成動態圖實現與靜態圖的靈活轉換，并全面優化動態圖的訓練速度。
所以對于 PaddlePaddle 的進一步發展，我們還是非常期待的。