paddle fluid

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o(╯□╰)o 实验室搭建了Paddle(Parallel Asynchronous Distributed Deep Learning)多机并行GPU这个训练平台。但今天开源基于Paddle Fluid v1.5，飞桨完整支持多框架、多平台、多操作系统，为用户提供高兼容性、高性能的多端部署能力、全面领先的底层加速库和推理引擎Paddle Mobile和Paddle Serving。对

∩△∩ 在前言有讲到，在Fluid版本中，不会在有trainer了，Paddle 1用trainer.train(),Fluid用fluid.Executor(place).Run(),所以在Fluid起关键作用的是调试器。 新增Op的单元测试统一添加至：python/paddle/v2/fluid/tests目录前向Operator单测Op单元测试继承自OpTest,各项具体的单元测试在TestClipOp里完成，所有单测case都以TestXX命名单元测试Operator,需

o(╯□╰)o 使用PaddlePaddle实现目标检测任务——PaddleFluid v深度评估目标检测是计算机视觉中的一项重要任务，旨在从图像或视频中准确地识别和定位特定对象。PaddlePad预发布Calibration的3个核心Python API(paddle.fluid.contrib.Calibrator)。开发Calibration工具，保证FP32和INT8的精度在ResNet-50和MobileNet-V1在ImageNet验

1. Fluid 的核心设计理念都可以类比到程序语言，如果已经有写程序的经验，那么使用Fluid 构建神经网络模型的体验，将非常接近写程序；2. 在PaddleFluid 中，用户不会显示地感知“计算Paddle Fluid 中使用fluid.layers.data 来接收输入数据，fluid.layers.data 需要提供输入Tensor 的形状信息，当遇到无法确定的维度时，相应维度指定为None 或-1,如下面的代码片段

继两个月前发布v1.4之后，今天，飞桨（PaddlePaddle）终于迎来了大更新。在下文中，我们将为大家详解Paddle Fluid v1.5的新功能。一、重要更新训练性能在数据读取、执行调度优化、O11月1日，百度发布Paddle Fluid的1.1版本，作为国内首个深度学习框架，PaddlePaddle对中文社区非常友好，有完善的中文社区、项目为导向的中文教程，可以让更多中文使用者更方便地进行深