飞桨全流程开发工具 v1.1.7官方版

飞桨全流程开发工具(PaddleX)，集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身，打通深度学习开发全流程，并提供简明易懂的Python API，方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发，为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。

软件特色

　　全流程打通

　　针对数据准备、模型训练、模型调优、多端部署的深度学习全流程应用

　　易用易集成

　　易用易集成

　　简明易懂的Python API，完全开源开放，易于二次开发和二次集成

　　融合产业实践经验

　　融合产业实践经验

　　融合飞桨产业落地经验，精选高质量的视觉模型方案，并开放实际的案例教学

　　教程与服务

　　教程与服务

　　全流程开发文档说明及技术服务。多种方式与技术团队直接进行交流

安装环境

　　操作系统：

　　Windows7/8/10（推荐Windows 10）；

　　Mac OS 10.13+；

　　Ubuntu 18.04+；

　　注：处理器需为x86_64架构，支持MKL。

　　训练硬件：

　　GPU（仅Windows及Linux系统）：

　　推荐使用支持CUDA的NVIDIA显卡，例如：GTX 1070+以上性能的显卡；

　　Windows系统X86_64驱动版本>=411.31；

　　Linux系统X86_64驱动版本>=410.48；

　　显存8G以上；

　　CPU：

　　PaddleX当前支持您用本地CPU进行训练，但推荐使用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剩余空间1T以上（非必须）

　　注：PaddleX在Windows及Mac OS系统只支持单卡模型。Windows系统暂不支持NCCL。

更新日志

　　Version 1.1.7

　　2020年12月8日

　　修复在多GPU卡下的训练问题

　　目标检测模型新增学习率衰减参数配置

　　修复warmup参数上限1000的限制问题

　　新增工作空间路径设置提示

　　去除PascalVOC数据集读取时对size字段的依赖

　　修复Ubuntu下删除任务时界面未自动刷新问题

　　修复Ubuntu下查看评估任务失败问题

　　修复Ubuntu下多CPU训练出错问题

　　新增安装/升级首次运行打开介绍页面功能