导读：
在人工智能时代，各行各业都在尝试利用机器学习/深度学习等前沿技术来解决自身的业务需求，深度学习框架也应运而生。为了继续帮助AI开发者们在深度学习的道路上快速升级，百度PaddlePaddle于2019年重磅启动系列技术公开课“PaddlePaddle TechDay”。
2019年1月5日，第一期活动于北京中关村创业大街百度大脑创新体验中心展开，秉承着“技术为先，应用至上”的理念，百度邀请深度学习技术平台主任工程师胡晓光和高级算法工程师、百度认证布道师胡晓曼作为此次主讲嘉宾，分享PaddlePaddle框架设计原理、实现方式、完整实例等技术点，并结合百度自身AI实践的应用发展，详解PaddlePaddle针对深度学习模型的应用、训练与优化等具体细节。
以下为胡晓光讲师的演讲实录：
2012年，百度开始深度学习的应用，其深度学习框架内部版本可追溯到2013年，到2016年，为了满足开发者的使用需求，百度开源了深度学习平台PaddlePaddle，2018年底，百度又推出了PaddlePaddle Suit，力求框架使用成本越来越低。
如今，各大巨头公司都在进入深度学习领域，那深度学习框架为何如此重要？其实深度学习框架相当于传统的操作系统，起到连接底层硬件和上层应用场景的作用，以此支持各种AI相关的应用，使其与业务结合，实实在在解决业务场景中的问题。例如，通过该框架，可以将底层的CPU、GPU、FPGA、专用AI芯片、手机移动端上的芯片等各类硬件相关隔离并进行管理；在中间层将数据进行组网、训练，进一步得到模型进行预测；在应用层，还可以跟语音、NLP、视觉、推荐等实际场景中的业务进行结合。
可以看到，PaddlePaddle致力于通过输出领先的深度学习技术，赋能各行各业，全方位满足企业级深度学习的应用；同时，PaddlePaddle更加注重用户的开发成本，以最少的时间获得最满意的功能和效果。
支持不同层级开发者需求的PaddlePaddle全功能套件
如上图所示，PaddlePaddle的整体架构主要包含四个层面：核心框架、辅助工具、通用技术方案、服务平台。
核心框架包括：PaddlePaddle训练框架、PaddlePaddleServing（预测）、PaddlePaddle Mobile（移动端手机上可部署），在这个基础框架之上，可以做深度学习相关的工作。
再往上一层，针对深度学习应用的辅助工具包括：Visual DL可视化工具、Auto DL网络自动设计工具、PARL强化学习工具。
通用技术方案上，目前PaddlePaddle主要支持包括文本处理/NLP、CV 、智能推荐相关的三个方向，这三个方向里有大量的模型。
服务平台方面，面向用户实际业务场景，Easy DL无需用户写代码，便可低成本获取定制化服务；此外，还有学习深度学习的平台AI Studio、针对深度学习云服务的Infinity。
PaddlePaddle设计思想
具体到执行流程，通常前端程序是用Python来写的，但实际代码程序是在后端的C++语言环境下实现的，那二者是如何关联起来的呢？
在Python前端，有一个接口可做到前后端的调度，中间还有一个程序ProgramDecs，可进行网络结构的序列化。然后将Programdesc通过接口传给Transpiler，对原始Program做进一步优化，再传给一个新的Programdesc。而在C++后端有一个执行器，这里面对各种各样的Operator进行计算和调用，相当于在CPU上跑的各种指令在这里完成。之后，像梯度或参数等计算结果跑出来后，需要返回预测值，还是通过这个接口再传给Python前端。也就是说，输入数据和返回的结果都是可以在前端完成的。正因如此，整个框架后端是基于C++的，效率也十分高。
执行过程
编译期：定义Program
- 编译时，用户编写一段python程序，通过调用 Fluid 提供的算子，向一段 Program 中添加变量（Tensor）以及对变量的操作（Operators 或者 Layers）。用户只需要描述核心的前向计算，不需要关心反向计算、分布式下以及异构设备下如何计算。
- 原始的 Program在平台内部转换为中间描述语言： ProgramDesc。
- 编译期最重要的一个功能模块是 Transpiler。Transpiler 接受一段 ProgramDesc ，输出一段变化后的 ProgramDesc ，作为后端 Executor 最终需要执行的 Fluid Program
- 后端 Executor 接受 Transpiler 输出的这段 Program ，依次执行其中的 Operator（可以类比为程序语言中的指令），在执行过程中会为 Operator 创建所需的输入输出并进行管理。
执行期：1.执行Program
2.创建Executor
Fluid中使用fluid.Executor(place)创建Executor，place属性由用户定义，代表程序将在哪里执行。
下例代码表示创建一个Executor，其运行场所在CPU内：
3.运行Executor
Fluid使用Executor.run来运行程序。定义中通过Feed映射获取数据，通过fetch_list获取结果：
官方支持最多模型库——PaddlePaddle Fluid模型库
目前，基于PaddlePaddle框架基础上开发了大量的模型，可以支持像CV、NLP、推荐等各类非常前沿的技术应用。值得一提的是，模型应用有很多已经放在GitHub上开源出来，如果开发者想要进一步尝试PaddlePaddle，除了查看官方文档，也可以在GitHub上快速找到PaddlePaddle最新开源的模型。
目前来看，PaddlePaddle官方支持的模型数量超过其他主流框架，主要包括计算机视觉里的图像分类、目标检测、人脸检测、关键点、OCR识别、语义分割、视频分类，自然语言处理里的中文词法分析、语义匹配、机器翻译，个性化推荐模型，语音识别等。
1.图像分类
目前网络模型主要朝着两个方向发展：一是越来越深；二是越来越复杂。如AlexNet、VGG、GoogleNet、ResNet、Inception-v4、MobileNet、Dual Path Network、SE-ResNeXt，2012年以来的经典图像识别网络都包含在PaddlePaddle的图像分类模型库里。
2.目标检测 SSD
Single Shot MultiBoxDetector (SSD) 是目标检测领域较新且效果较好的检测算法之一，具有检测速度快且检测精度高的特点。
对比 Faster R-CNN和SSD在GPU上的运行速度和准确率，可以得知，Faster R-CNN的准确率会很高，但跑得速度会慢些；而SSD会快很多，但准确率会低些。
3.人脸检测 PyramidBox
在图像检测里，人脸检测是比较特殊的，包括人脸拍照、人脸识别解锁，其核心基础都是检测。2018年，百度最新推出的PyramidBox，可以说是迄今最好的人脸算法。除了传统算法之外，重点考虑人脸的上下文特征，可以很好地提升人脸检测的交互率和准确率。
4.语义分割DeepLab V3+、语义实时分割ICNet
目前，用于语义分割的DeepLab V3+模型基于PaddlePaddle得到了实现，并取得了非常好的效果。可以看到，它有一些操作并不是标准的卷积，这意味着有可以针对这些操作进行更深入底层优化的空间。
5.视频分类
视频分类方法主要包含基于卷积神经网络、基于循环神经网络、或将这两者结合的方法，目前包含Temporal Segment Network(TSN)模型。
6.中文词法分析（LAC）
中文词法分析（Lexical Analysis of Chinese）是一个联合的词法分析模型，包括中文分词、词性标注、专有名词识别任务。LAC基于一个堆叠的双向GRU结构，在长文本上准确复刻了百度AI开放平台上的词法分析算法。这三个任务可以做一个训练，其效果是非常显著的。
7.语义匹配 DAM
在最新发表的“Multi-Turn Response Selection for Chatbotswith Deep Attention Matching Network”论文中指出，主要使用了全局方法的网络结构，可判断全局信息，通过上下文表示句子语义结构，目前已在内部如聊天或对话系统中取得了非常好的效果。
8.机器翻译 Transformer
从2017年起提出的Transformer现已成为业界机器翻译模型训练的标配。Transformer是一个基于自注意力机制的机器翻译模型，其中不再有RNN或CNN结构，而是完全利用Attention学习语言中的上下文依赖。
9.个性化推荐模型
PaddlePaddle对推荐算法的训练提供了完整的支持，并提供了多种模型配置供用户选择，包括：TagSpace、GRU4Rec、SequenceSemanticRetrieval、DeepCTR、Multiview-Simnet。
模型库：
https://github.com/PaddlePadd...
总结来讲，PaddlePaddle是一个功能全面而又特别注重实用性的框架，百度在生产环境的打磨使其具备了强大的工业级生产能力，同时从框架的内部设计和实现上注重接口的简洁性和稳定性，并规避了复杂概念和设计的引入，使其降低了PaddlePaddle的开发门槛，对开发者也更加友好。此外，开放出大量支持最新主流的模型库，从而全方位为企业开发者提供帮助，使其可以顺畅地进行上层开发。当前仍处于深度学习研究和应用的持续火热期，深度学习框架及平台在研究界和工业界的需求仍持续增长，百度PaddlePaddle也将随着深度学习在各行各业的广泛应用，持续迭代和更新，为中国开发者和企业提供更强、更贴近需求的服务，我们也欢迎广大开发者和企业加入到百度PaddlePaddle的大家庭当中来，共建深度学习生态，助力AI落地。
