Paddle Fluid v1.2 Release Note 深度学习框架重磅更新

各位关注PaddlePaddle的深度学习开发者， Fluid v1.2 版本于今日正式闪亮登场！本次版本咱们作了超多重磅更新！

 

本次版本的主要更新简介：

1. 新增支持Windows下CPU环境执行，并提供windows版PIP安装包

2. 新增300个API Reference中文文档，13篇API使用指南 ，优化77个API Reference英文文档

3. 新增对python3.六、python3.7的支持。

4. CV图像分类任务发布MobileNet V1, ResNet101, ResNet152，VGG11预训练模型。

5. 分布式训练下增长稀疏通讯机制，参数的总量能够压缩到1%如下，在搜索真实场景的数据下，总体训练吞吐能够提高50倍。

6. 服务器端GPU环境下支持图融合技术，且支持与TensorRT引擎混合改图，在Resnet50和Googlenet等图像通用模型上bs=1下性能提高 50%~100%，GoogleNet 8bit加速14%。

 

下面是更新细节，文章会从基础框架、预测引擎、移动端预测、模型建设、分布式训练、文档6个方面给你们介绍，约1500字，会花费4分钟阅读时间。

 

【基础框架】

l 安装

² 提供新pip安装包，支持Windows下CPU执行。

l 编程语言

² 新增对python3.六、python3.7的支持。

l 重构内存分配模块Allocator，提高CPU下内存分配策略，提高显存利用率(默认关闭，须要使用FLAGS_allocator_strategy)。

l 限制SelectedRows的使用。修复了稀疏正则和稀疏优化器的bug。

l Tensor支持DLPack，方便被其余框架集成和集成其余训练框架。

l OP

² 修复 expand op shape 推理错误的bug。

² 支持 Selu 激活函数。

 

【预测引擎】

l 服务器预测

² GPU 支持图融合，且支持和 TensorRT引擎混合改图，在Resnet50和Googlenet等图像通用模型上bs=1下性能提高 50%~100%。

² GPU支持DDPG Deep Explore预测。

² Paddle-TRT对更多模型的支持，其中包括Resnet， SE-Resnet， DPN，GoogleNet。

² CPU, GPU, TensorRT 等加速引擎合并入 AnalysisPredictor，统一由 AnalysisConfig 控制。

² 增长调用多线程数学库的接口。

² 新增TensorRT plugin的支持，包括split operator， prelu operator， avg_pool operator, elementwise_mul operator。

² 增长了JIT CPU Kernel，支持基本的向量操做，以及常见的算法包括ReLU，LSTM和GRU的部分实现，能够实如今AVX和AVX2指令集之间自动runtime切换。

² 优化CRF decoding和LayerNorm在AVX以及AVX2指令集上的实现。

² 修复了 AnalysisPredictor 在GPU，在CPU 到 GPU 的 transfer data 不删除的问题。

² 修复了 Variable 中包含 container 内存持续增加的问题。

² 修复fc_op不支持3-D Tensor的问题。

² 修复了Analysis predictor 在GPU下执行pass时的问题。

² 修复了TensorRT下运行GoogleNet的问题。

² 预测性能提高

Ø Max Sequence pool optimization，单op提升10%。

Ø Softmax operator 优化，单op提高14%。

Ø Layer Norm operator优化，支持avx2指令集，单op提高5倍。

Ø Stack operator 优化，单op提高3.6倍。

Ø 增长depthwise_conv_mkldnn_pass，加速MobileNet预测。

Ø 加速analysis模式的图分析时间，提高70倍。

Ø DAM开源模型，提高118.8%。

l 移动端预测

² 实现winograd算法， GoogleNet v1性能大幅提高35%。

² GoogleNet 8bit优化，相比float加速14%。

² MobileNet v1 8bit支持，相比float加速20%。

² MobileNet v2 8bit支持，相比float加速19%。

² FPGA V1 开发了Deconv算子。

² android gpu支持MobileNet、MobileNetSSD、GoogleNet、SqueezeNet、YOLO、ResNet等主流的网络模型。

 

【模型建设】

l CV图像分类任务发布MobileNet V1, ResNet101, ResNet152，VGG11预训练模型。

l CV Metric Learning模型新增arcmargin损失，并调整训练方式，采用element-wise做为预训练模型，pair-wise继续微调的训练方式提高精度。

l NLP语言模型任务新增基于cudnn的LSTM实现，对比PaddingRNN的实现方式，在不一样参数配置下速度提高3~5倍。

l 增长分布式word2vec模型，包括新增的tree-based softmax operator，negative sampling等，与经典word2vec算法对齐。

l 新增GRU4Rec、Tag-Space算法的分布式配置。

l 完善Multi-view Simnet模型，并增长inference配置。

l 支持强化学习算法 DQN。

l 现已支持python3.5及以上的模型：语义匹配DAM，阅读理解BiDAF，机器翻译Transformer，语言模型，强化学习DQN、DoubleDQN模型、DuelingDQN模型，视频分类TSN，度量学习Metric Learning，场景文字识别CRNN-CTC 、OCR Attention，生成式对抗网络ConditionalGAN 、DCGAN、CycleGAN，语义分割ICNET、DeepLab v3+，目标检测Faster-RCNN、MobileNet-SSD 、PyramidBox ，图像分类SE-ResNeXt、ResNet等，个性化推荐TagSpace、GRU4Rec、SequenceSemanticRetrieval、DeepCTR、Multiview-Simnet。

 

【分布式训练】

l CPU多机异步训练

² worker异步并发：增长AsyncExecutor，以训练文件做为执行粒度，支持分布式训练中的worker端计算异步无锁计算，同时支持单机训练。以CTR任务为例，单机训练速度，在充分利用单机线程的状况下，总体吞吐提高14倍。

² IO优化：增长支持AsyncExecutor的DataFeed，支持可定制化的通用分类任务格式。面向CTR任务，增长CTRReader，使数据读取速度线性提高，在PaddleRec/ctr任务中，总体吞吐提高1倍。

² 通讯优化：针对稀疏访问的Dense参数例如Embedding，增长稀疏通讯机制，以语义匹配任务为例，获取参数的总量能够压缩到1%如下，在搜索真实场景的数据下，总体训练吞吐能够提高50倍。

l GPU多机同步训练

² 修复Transformer、Bert模型下P2P训练模式会Hang住的问题。

 

【文档】

l API

² 新增13篇API使用指南。

² 新增300个API Reference中文文档。

² 优化77个API Reference英文文档：包括代码示例、参数说明等。

l 安装文档

² 新增python3.六、python3.7安装说明。

² 新增windows pip install安装说明。

l Book文档

² Book文档中的代码示例更改成Low level API。

l 使用文档

² 新增《Operator相关注意事项》，更新《保存与载入模型变量》、《C++预测API介绍》、《使用TensorRT库预测》、《如何贡献代码》等多篇使用文档。