PaddlePaddle能成为开发者进阶的“宝典”吗

对开发者而言，缺的可能不是想象力，也不是执行力，而是一个足够包容、易于使用而又开放的开发平台。TensorFlow、PyTorch等国外AI开发平台固然拥有各自的优点，但如果对其产生依赖，那么对国内开发者而言反而是一种未知的限制。

百度PaddlePaddle的推出打破了国内开发框架的弱势地位，为开发者施展想象力提供了充足的可能。但平台如何运行、开发者如何才能掌握最合适的方式来进行想象力变现，这是一个问题。因此，必须要把开发者和平台对接起来，这样才能由最合适的人在最合适的平台生产处最合适的东西。

为了实现这个目的，百度推出了一些列针对PaddlePaddle的深度公开课，手把手教会开发者了解深度学习技术并介绍了PaddlePaddle的最新进展。4月21日，他们来到了北京站。

易用、高效、开放：

PaddlePaddle为什么那么受欢迎？

业内人士认为，PaddlePaddle是目前最符合中国开发者需要的开源深度学习平台。PaddlePaddle易学易用、高效灵活、开放彻底的特征让它在短期内声名大噪，成为目前全球开发热度（用Github pull request数量衡量）增速最高的开源深度学习平台。

PaddlePaddle的易学易用和灵活高效极大地降低了开发者研发门槛。从训练部分来看，PaddlePaddle支持浏览器、客户端等多种方式调用，并已集成CNN、RNN等多种神经网络及深度学习算法，同时支持CPU、GPU、FPGA等多款硬件，为开发者节省成本。

另一方面，PaddlePaddle做到了从基础训练到分布架构彻底开源，这与百度始终秉持开放共赢的心态非常一致。彻底开源，不仅能让开发者享受到百度输出的技术支持，百度也能收获大量来自开发者技术反馈，实现真正的双赢。

PaddlePaddle最大的优势是拥有唯一提供适用中文文档与数据集的开发框架社区，能吸引大量国内开发者。对于一些英文程度较弱的开发者来说，也能大幅降低学习门槛。

正是PaddlePaddle的这些优势，让开发者们趋之若鹜。二者的深度结合，对平台的进步和中文开发技术的提升都将产生积极的影响。

场景广阔：

PaddlePaddle 开发落地的多适应性

PaddlePaddle的推广不是纸上谈兵，其已经被广泛应用于各行各业，并且已经开放了近20种工业模型，包括点击率预估、语音识别、文本分类、图像分类等。PaddlePaddle不仅能满足开发者的不同需求，易学易用的开源模型特性也能加速AI产品的落地。

四位北京工业大学的学生利用PaddlePaddle制造了一台智能桃子分拣机，可以从形状、大小、色泽等多维度对桃子进行分级，进而实现桃子的自动分拣，目前基于PaddlePaddle的分桃机准确率已达90%以上。大学生也可以使用并且快速开发出应用工具，充分体现了PaddlePaddle的易学易用以及落地性强的特征。

此外，基于PaddlePaddle框架的深度学习技术，更多的开发者作出了如能够对楼宇智能系统节能以及充电桩故障预测，完成AI化的健康管理闭环以及实现更加智能的深度学习模型训练流程等技术开发。随着合作伙伴的增加，PadllePaddle正在成为推动中国各行业实现AI转型的重要力量。

除了推广深度学习公开课，百度还将举办一系列基于PaddlePaddle的比赛，并提供巨额的奖金来激励更多的AI青年才俊。为了帮助更多开发者了解深度学习相关知识和快速进阶，百度“深度学习公开课”还将随着百度AI实战营第二季走进更多的城市。推广自主开发框架，让更多的人参与进来，PaddlePaddle也将持续不断地释放能量，推进中国AI技术的不断进步。