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飛槳PaddlePaddle Fluid是百度推出的深度學習框架，不僅支撐了百度公司的很多業(yè)務和應用，而且隨著其開源過程的推進，在很多行業(yè)得到普及、應用和關注。本書基于*的飛槳PaddlePaddle Fluid版本，以真實的應用案例介紹如何用飛槳PaddlePaddle解決主流的深度學習問題。全書共14章。本書首先介紹了什么是飛槳PaddlePaddle，然后介紹了其核心設計思想，進而緊緊結合案例介紹了飛槳PaddlePaddle在主流的圖像任務領域、NLP領域的應用，*后還探討了Paddle-Mobile與Anakin框架等高級主題。附錄A和B給出了飛槳PaddlePaddle與TensorFlow、Caffe框架的接口中常用層的對比。本書非常適合對人工智能感興趣的學生、從事機器學習相關工作的讀者閱讀，尤其適合想要通過飛槳PaddlePaddle掌握深度學習應用技術的研究者和從業(yè)者參考。

第　1章飛槳PaddlePaddle簡介

與AI　Studio的使用　1

1.1　飛槳PaddlePaddle簡介　1

1.2　飛槳PaddlePaddle的工具組件　2

1.2.1　PaddleHub簡明易用的

預訓練模型管理框架　2

1.2.2　PARL基于飛槳PaddlePaddle

的深度強化學習框架　3

1.2.3　AutoDL Design讓深度學習

來設計深度學習　4

1.2.4　VisualDL深度學習可視化

工具庫　5

1.2.5　模型轉(zhuǎn)換工具X2Paddle　5

1.3　飛槳PaddlePaddle在百度內(nèi)部

支持的案例　6

1.4　飛槳PaddlePaddle與TensorFlow的

對比　7

1.5　AI Studio簡介　8

1.6　在AI Studio中創(chuàng)建項目　9

1.6.1　用戶界面簡介　9

1.6.2　創(chuàng)建并運行一個項目　10

1.7　AI Studio單機項目概述　11

1.7.1　頁面概覽　11

1.7.2　復制項目　12

1.7.3　VisualDL工具的使用　13

1.8　Notebook環(huán)境使用說明　14

1.8.1　Notebook頁面概覽　14

1.8.2　操作區(qū)　14

1.8.3　Notebook內(nèi)容編輯區(qū)　15

1.8.4　側(cè)邊欄　21

1.8.5　工具欄　23

1.9　AI Studio集群項目　23

1.9.1　集群項目說明　23

1.9.2　創(chuàng)建集群項目　24

1.9.3　頁面概覽　25

1.9.4　代碼編輯界面　25

1.9.5　文件管理和數(shù)據(jù)集區(qū)域　26

1.9.6　文件預覽編輯和提交任務

區(qū)域　27

1.9.7　PaddlePaddle集群訓練說明　27

1.9.8　數(shù)據(jù)集與輸出文件路徑說明　28

1.9.9　提交任務　29

1.9.10　歷史任務　29

1.9.11　預安裝包說明　30

1.10　在線部署及預測　31

1.10.1　功能說明　31

1.10.2　通過訓練任務生成模型文件　32

1.10.3　創(chuàng)建一個在線服務　34

1.10.4　測試沙盒服務　39

1.10.5　部署在線服務　40

1.10.6　調(diào)用在線服務　41

1.11　NumPy常規(guī)操作及使用　42

第　2章 PaddlePaddle Fluid的環(huán)境

搭建與安裝　50

2.1　在Linux系統(tǒng)中安裝

PaddlePaddle　50

2.1.1　租用百度BCC云服務器　50

2.1.2　安裝前的準備工作　56

2.1.3　通過pip安裝PaddlePaddle　58

2.1.4　在Docker中安裝

PaddlePaddle　59

2.2　在Windows系統(tǒng)中安裝

PaddlePaddle　64

2.2.1　Windows GPU驅(qū)動環(huán)境安裝　64

2.2.2　下載并安裝CUDA　65

2.2.3　安裝cuDNN　68

2.2.4　安裝PaddlePaddle　69

2.3　在macOS系統(tǒng)中安裝

PaddlePaddle　69

2.3.1　安裝Python 3　69

2.3.2　安裝PaddlePaddle　71

第3章　PaddlePaddle深度學習入門

在MNIST上進行手寫

數(shù)字識別　72

3.1　引言　72

3.2　模型概覽　73

3.2.1　Softmax回歸模型　73

3.2.2　多層感知器　74

3.2.3　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡　75

3.3　數(shù)據(jù)介紹　78

3.4　PaddlePaddle的程序配置過程　79

3.4.1　程序說明　79

3.4.2　配置inference_program　79

3.4.3　配置train_program　81

3.4.4　配置optimizer_program　82

3.4.5　配置數(shù)據(jù)集reader　82

3.5　構建訓練過程　83

3.5.1　事件處理程序配置　83

3.5.2　開始訓練　84

3.6　應用模型　86

3.6.1　生成待預測的輸入數(shù)據(jù)　87

3.6.2　Inference創(chuàng)建及預測　87

3.6.3　預測結果　87

3.7　小結　88

第4章　PaddlePaddle設計思想與

核心技術　89

4.1　編譯時與運行時的概念　89

4.2　Fluid內(nèi)部執(zhí)行流程　90

4.3　Program設計簡介　91

4.4　Block簡介　92

4.5　Block和Program的設計細節(jié)　93

4.6　框架執(zhí)行器設計思想　94

4.6.1　代碼示例　95

4.6.2　創(chuàng)建框架執(zhí)行器　95

4.6.3　運行框架執(zhí)行器　96

4.7　示例　96

4.7.1　定義Program　96

4.7.2　創(chuàng)建框架執(zhí)行器　98

4.7.3　運行框架執(zhí)行器　99

4.8　LoD Tensor數(shù)據(jù)結構解讀　99

4.8.1　LoD索引　100

4.8.2　LoD Tensor在PaddlePaddle

中的表示方法　101

4.8.3　LoD Tensor的API　103

4.8.4　LoD Tensor的使用示例　105

4.9　動態(tài)圖機制DyGraph　107

4.9.1　動態(tài)圖設置和基本用法　108

4.9.2　基于DyGraph構建網(wǎng)絡　109

4.9.3　使用DyGraph訓練模型　110

4.9.4　模型參數(shù)的保存　115

4.9.5　模型評估　116

4.9.6　編寫兼容的模型　118

第5章　獨孤九劍經(jīng)典圖像分類

網(wǎng)絡實現(xiàn)　119

5.1　圖像分類網(wǎng)絡現(xiàn)狀　119

5.2　VGG16圖像分類任務　123

5.2.1　定義網(wǎng)絡結構　124

5.2.2　定義推理程序　127

5.2.3　定義訓練程序　127

5.2.4　實例化訓練對象　128

5.2.5　讀取數(shù)據(jù)　128

5.2.6　編寫事件處理程序并

啟動訓練　129

5.2.7　執(zhí)行模型預測　130

5.3　模塊化設計GoogleNet　135

5.4　Alexnet模型實現(xiàn)　142

5.5　Resnet模型實現(xiàn)　146

5.6　MobileNet V2模型實現(xiàn)　149

5.7　ShuffleNet V2模型實現(xiàn)　154

第6章　天網(wǎng)系統(tǒng)基礎

目標檢測　159

6.1　目標檢測簡介　160

6.2　對R-CNN系列算法的探索歷史　161

6.2.1　R-CNN算法：目標檢測

開山之作　161

6.2.2　SPP網(wǎng)絡　164

6.2.3　Fast R-CNN　166

6.2.4　Faster R-CNN　167

6.3　單步目標檢測算法　177

6.3.1　統(tǒng)一檢測算法YOLO　178

6.3.2　SSD基本原理　181

6.3.3　SSD在訓練時的匹配策略　185

6.3.4　使用PaddlePaddle實現(xiàn)

SSD網(wǎng)絡　186

6.4　PyramidBox　203

6.4.1　提出PyramidBox方法的

背景　204

6.4.2　PyramidBox網(wǎng)絡結構　205

6.4.3　PyramidBox的創(chuàng)新點　208

6.4.4　PyramidBox的PaddlePaddle

官方實現(xiàn)　210

第7章　天網(wǎng)系統(tǒng)進階像素級

物體分割　221

7.1　物體分割簡介　221

7.2　語義分割與實例分割的關系　222

7.3　語義分割　222

7.3.1　語義分割的任務描述　223

7.3.2　全卷積網(wǎng)絡　224

7.3.3　ParseNet　229

7.3.4　u-net　229

7.3.5　v-net　231

7.3.6　u-net變體網(wǎng)絡　231

7.3.7　PSPNet　233

7.3.8　ICNet　234

7.3.9　DeepLab v3 　241

7.4　實例分割　249

7.4.1　實例分割概述　249

7.4.2　Mask R-CNN　250

第8章　從零開始了解NLP

技術word2vec　263

8.1　初識NLP　263

8.2　詞向量簡介　265

8.3　如何得到詞向量模型　268

8.4　詞向量模型概覽　269

8.4.1　語言模型　269

8.4.2　N-Gram模型　269

8.4.3　CBOW模型　270

8.4.4　Skip-Gram　271

8.4.5　詞ID　271

8.5　通過PaddlePaddle訓練

CBOW模型　273

8.5.1　CBOW模型訓練過程　273

8.5.2　數(shù)據(jù)預處理　274

8.5.3　編程實現(xiàn)　274

8.5.4　模型應用　278

8.6　小結　280

第9章　feed流最懂你

個性化推薦　282

9.1　引言　282

9.2　推薦網(wǎng)絡模型設計　283

9.2.1　YouTube的深度神經(jīng)網(wǎng)絡

個性化推薦系統(tǒng)　284

9.2.2　融合推薦模型　286

9.3　電影推薦實驗　290

9.3.1　數(shù)據(jù)介紹與下載　290

9.3.2　模型配置說明　292

9.3.3　訓練模型　295

9.3.4　應用模型　298

9.4　小結　299

第　10章讓機器讀懂你的心

情感分析技術　300

10.1　情感分析及其作用　300

10.2　模型設計　303

10.3　情感分析實驗　308

第　11章 NLP技術深入理解

語義角色標注　315

11.1　引言　315

11.2　模型概覽　317

11.2.1　棧式循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡　317

11.2.2　雙向循環(huán)神經(jīng)單元　318

11.2.3　條件隨機場　319

11.2.4　深度雙向LSTM SRL模型　320

11.3　使用PaddlePaddle實現(xiàn)SRL

任務　322

11.3.1　數(shù)據(jù)預處理　322

11.3.2　進行PaddlePaddle實驗　324

11.4　小結　331

第　12章 NLP技術的應用

機器翻譯　332

12.1　引言　332

12.2　效果展示　333

12.3　模型概覽　333

12.3.1　時間步展開的雙向循環(huán)

神經(jīng)網(wǎng)絡　333

12.3.2　編碼器-解碼器框架　334

12.3.3　柱搜索算法　337

12.4　機器翻譯實戰(zhàn)　337

12.4.1　數(shù)據(jù)預處理　337

12.4.2　模型配置　338

12.4.3　訓練模型　342

12.4.4　應用模型　343

第　13章 PaddlePaddle移動端及嵌入式

框架Paddle-Mobile　345

13.1　Paddle-Mobile簡介　345

13.2　Paddle-Mobile優(yōu)化與適配　346

13.2.1　包壓縮　346

13.2.2　工程結構編碼前重新設計　347

13.3　移動端主體識別和分類　350

13.3.1　完全在云端的神經(jīng)網(wǎng)絡

技術應用　352

13.3.2　移動端業(yè)界案例　353

13.3.3　在移動端應用深度學習

技術的難點　355

13.3.4　AR實時翻譯問題的

解決方案　356

13.4　編譯與開發(fā)Paddle-Mobile

平臺庫　359

13.5　開發(fā)一個基于移動端深度學習

框架的Android　APP　360

13.6　Paddle-Mobile設計思想　368

第　14章百度開源高速推理引擎

Anakin　374

14.1　Anakin架構與性能　375

14.2　Anakin的特性　379

14.2.1　支持眾多異構平臺　379

14.2.2　高性能　379

14.2.3　匯編級的kernel優(yōu)化　382

14.2.4　Anakin值得一提的

技術亮點　382

14.3　Anakin的使用方法　384

14.3.1　Anakin的工作原理　384

14.3.2　Anakin v2.0 API　385

14.4　示例程序　393

附錄A　TensorFlow與PaddlePaddle Fluid

接口中常用層對照表　394

附錄B　Caffe與PaddlePaddle Fluid

接口中常用層對照表　401

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