PLSC 飞桨大规模分类库开源项目

我要开发同款
匿名用户2020年02月19日
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开发技术Python
所属分类人工智能、机器学习/深度学习
授权协议Apache-2.0

作品详情

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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