飞桨全流程开发工具(PaddleX) v1.1.7官方版

PaddleX集成了飞桨的核心框架、模型库、工具和组件等深度学习和开发所需的能力，打通了深度学习和开发的全过程，并提供了易于理解的Python API，方便用户根据实际生产需求直接调用或进行二次开发，为开发者提供了飞桨全过程开发的最佳实践。

软件功能

贯穿整个过程。

深度学习在数据准备、模型训练、模型调整和多端部署中的全过程应用。

易于集成。

易于集成。

易于理解Python API，完全开源，易于二次开发和集成。

整合工业实践经验。

整合工业实践经验。

结合飞桨行业经验，选择高质量的可视化模型方案，开放实践案例教学。

教程和服务

教程和服务

全过程开发文档和技术服务。通过各种方式直接与技术团队沟通。

安装环境

操作系统：

Windows 7/8/10(Windows 10)；是推荐的)；

Mac OS 10.13

Ubuntu 18.04

注意：处理器应该是x86_64架构，支持MKL。

培训硬件：

图形处理器(仅限视窗和Linux系统):

建议使用支持CUDA的NVIDIA显卡，如GTX 1070或更高性能的显卡；

Windows X86_64驱动程序版本=411.31；

Linux X86_64驱动版本=410.48；

内存8G以上；

中央处理器：

PaddleX目前支持你用本地CPU进行训练，但建议使用GPU，以获得更好的开发体验。

内存：建议8G以上。

硬盘空间：建议SSD保持在1T以上(不需要)。

注意：PaddleX只支持Windows和Mac OS系统中的单卡模式。Windows系统暂时不支持NCCL。

更新日志

版本1.1.7

2020年12月8日

修复多个GPU卡下的训练问题。

一种新的目标检测模型学习率衰减参数配置。

修正预热参数上限1000的限制问题。

提示设置新的工作空间路径。

读取PascalVOC数据集时，消除对大小字段的依赖。

修复Ubuntu下删除任务时界面不自动刷新的问题。

修复Ubuntu下查看评估任务失败。

修复Ubuntu下多CPU训练的错误。

添加首次运行安装/升级时打开介绍页面的功能。