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。
##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-gpuPaddlePaddle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
PaddlePaddle模型学习工具：PaddleHub
Paddle内部执行流程：
Executor设计思想：
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