飞桨大规模分类（PLSC: PaddlePaddle Large Scale Classification）库是基于飞桨平台构建的超大规模分类库，为用户提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。
下载安装命令##CPU版本安装命令pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpupaddlepaddle##GPU版本安装命令pipinstall-fhttps://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpupaddlepaddle-gpuPLSC特性支持超大规模分类：单机8张V100GPU配置下支持的最大类别数扩大2.52倍，支持的类别数随GPU卡数的增加而增加；训练速度快：单机8张V100GPU配置下，基于ResNet50模型的百万类别分类训练速度2,122.56images/s,并支持多机分布式训练和混合精度训练;支持训练训练卡数的调整：加载模型参数的热启动训练可以使用和预训练不同的GPU卡数，并自动进行参数转换；base64格式图像数据预处理：提供base64格式图像数据的预处理，包括数据的全局shuffle，数据自动切分；支持自定义模型：PLSC内建ResNet50、ResNet101和ResNet152模型，并支持用户自定义模型；支持模型参数在HDFS文件系统的自动上传和下载；全流程解决方案：提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。
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