飞桨全流程开发工具PaddleX官方版是一款专业强大的编程开发软件。飞桨全流程开发工具PaddleX最新版支持框架建立、数据库设计以及组件保障等功能，能够帮助用户对软件进行简单的流程编程。飞桨全流程开发工具PaddleX完全开源，开放实际案例教学，方便开发者使用。

软件介绍

      飞桨全流程开发工具，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。PaddleX同时提供简明易懂的Python API，及一键下载安装的图形化开发客户端。用户可根据实际生产需求选择相应的开发方式，获得飞桨全流程开发的最佳体验。

功能介绍

      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

      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

      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

软件特色

      数据集智能分析

      详细的数据结构说明，并提供 数据标签自动校验 。支持 可视化数据预览 、 数据分布图表展示 、 一键数据集切分 等实用功能

      自动超参推荐

      集成飞桨团队长时间产业实践经验，根据用户选择的模型类别、骨架网络等，提供多种针对性优化的 预训练模型 ，并 提供推荐超参配置 ，可 一键开启多种优化策略

      可视化模型评估

      集成可视化分析工具：VisualDL , 以线性图表的形式展示acc、lr等关键参数在训练过程中的变化趋势。提供 混淆矩阵 等实用方法，帮助快速定位问题，加速调参。模型评估报告一键导出，方便项目复盘分析。

      模型裁剪及量化

      一键启动模型裁剪、量化，在不同阶段为开发者提供模型优化的策略，满足不同环境对模型性能的需求。

      预训练模型管理

      可对历史训练模型进行保存及管理，未进行裁剪的模型可以保存为预训练模型，在后续任务中使用。

      可视化模型测试

      客户端直接展示模型预测效果，无需上线即可进行效果评估

      模型多端部署

      点选式选择模型发布平台、格式，一键导出预测模型，并匹配完善的模型预测部署说明文档，贴心助力产业端到端项目落地

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

      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