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PaddlePaddle与其他深度学习框架有何不同

PaddlePaddle是深度学习框架,与其他深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch等)相比,具有以下不同之处:

1. 支持分布式训练:PaddlePaddle提供了易于使用的分布式训练功能,可以有效地并行训练模型,加速训练过程。

2. 面向产业应用:PaddlePaddle专注于工业界的实际应用场景,提供了更丰富的工业级模型库和工具集,适用于大规模数据和复杂模型的训练。

3. 动态图执行:PaddlePaddle采用动态图执行模式,可以实时调整计算图结构,更加灵活和方便调试。

4. 预训练模型库:PaddlePaddle提供了丰富的预训练模型库,包括计算机视觉、自然语言处理等领域的经典模型,可以直接在实际应用中使用或进行迁移学习。

5. 制定了飞桨开源战略:PaddlePaddle遵循开放合作、共建生态、开放生态的开源战略,积极推动深度学习技术的发展和应用。

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