百度paddle团队怎么样(进百度研究院有多难)

大家好，今天来为大家分享百度paddle团队怎么样的一些知识点，和进百度研究院有多难的问题解析，大家要是都明白，那么可以忽略，如果不太清楚的话可以看看本篇文章，相信很大概率可以解决您的问题，接下来我们就一起来看看吧！

paddle和tensorflow，在中国哪个更适合AI开发者

paddle是百度开发，国内第一款深度学习框架；tensorflow是谷歌开发，全球范围内广泛使用的开发框架，tf在两三年前用户占比很高，但近来由于pytorch的易入手和便捷性得到更多用户的喜爱。

TensorFlow?是一个采用数据流图（dataflowgraphs），用于数值计算的开源软件库。节点（Nodes）在图中表示数学操作，图中的线（edges）则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量（tensor）。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如台式计算机中的一个或多个CPU（或GPU），服务器，移动设备等等。TensorFlow最初由Google大脑小组（隶属于Google机器智能研究机构）的研究员和工程师们开发出来，用于机器学习和深度神经网络方面的研究，但这个系统的通用性使其也可广泛用于其他计算领域。

PaddlePaddle(中文名：飞桨，PArallelDistributedDeepLEarning并行分布式深度学习)是一个深度学习平台，具有易用、高效、灵活和可伸缩等特点，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。

PaddlePaddle的优势：

同时支持动态图和静态图，兼顾灵活性和效率

动态图具有方便调试、高效验证业务、快速实现想法等特点，静态图具有方便部署、运行速度快，适合进行业务应用等特点，助您灵活、高效地进行训练和预测

精选应用效果最佳的算法模型并提供官方支持

飞桨提供70+官方模型，全部经过真实应用场景的有效验证。基于百度多年中文业务实践，提供更懂中文的NLP模型；同时开源多个百度独有的优势业务模型以及国际竞赛冠军算法

真正源于产业实践，提供业界最强的超大规模并行深度学习能力

飞桨是业内唯一全面支持大规模稀疏参数训练场景的开源框架，支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练

支持的特性

易用性：为用户提供了直观且灵活的数据接口和模型定义接口

灵活性：PaddlePaddle支持多种神经网络结构和优化算法。简单书写配置文件即可实现复杂模型，如带注意力机制或复杂记忆连接的神经机器翻译模型

高效性：为充分发挥多种计算资源的效力，PaddlePaddle在计算、存储、架构、通信等多方面都做了细致优化，性能优异

可伸缩性：PaddlePaddle全面支持多核、多GPU、多机环境，优化的通信实现使高吞吐与高性能成为可能，轻松应对大规模数据训练需求

两个框架的对比：

社区活跃量不一样，github，paddle9k，而TensorFlow90k。我刚开始还以为paddle中文好理解，其实发现并不然。如果你在学习的过程中遇见哪个aip不知道，你发现，你在paddle官网上查也全是英文，而TensorFlow直接在百度上查，就有很多资源解释。而paddlepaddle百度上查api几乎没有。所以就学习上，TensorFlow还是资源比较丰富的。但是你在Github上提问，paddle官方人员会给你解答，这点paddle还是比较好的。TensorFlow偏向于研究，paddlepaddle偏向于应用。如果你只是运用深度学习模型，其实paddle就可以了，通常TensorFlow的几行代码，paddle一行就解决了。但是你要搞研究还是建议你用TensorFlow。比如你要编写自己的激活函数，TensorFlow直接就可以写，而paddle你还要去底层用去编写。（底层两个都是用的c++）因为paddle把所有的激活函数都封装成api了。

百度AI平台开源免费给大家使用的体验怎么样

我一直在用百度的人脸识别，速度，响应，运行都是比较稳定的，我用python，官网上有直接的sdk和api例程，很方便，我的IDE是VS2017，可以在python环境下直接安装，这些都不错。

ocr，语言大都归于上述一类，应用都很好，是一个不错的平台。

但是AI框架paddlepaddle的安装不太如人意，我至今还没有尝试安装，有点小麻烦。

百度的AI开发平台上，技术的开放是实实在在的，如果你想落地应用，那正是百度希望的，欢迎尝试。

一块GPU就能训练语义分割网络，百度PaddlePaddle是如何优化的

本来一块GPU也是可以的，模型和用几块GPU没有关系，多用几块是为了加快训练速度，CPU都可以训练网络，就慢一点而已。

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