飞桨引领动转静升级，加速深度学习训练与部署

2022-12-09 11:14:32

飞桨：释放深度学习潜力，开启智能化变革

在人工智能时代，深度学习已成为推动各行各业智能化变革的强大引擎。百度飞桨，作为国内领先的深度学习平台，致力于提供高效易用的工具和框架，让开发者能够快速构建和部署深度学习模型。而飞桨动转静升级的到来，将为开发者带来全新的开发体验，助力他们更高效、更流畅地打造创新型模型。

动转静升级：一键切换，高效无忧

飞桨动转静升级采用动静统一的技术架构，支持开发者在动态图模式下进行模型开发，并可一键切换到静态图模式进行训练和部署。这一突破性升级让开发者能够享受动态图编程的灵活性，同时又能在静态图模式下获得高性能训练和部署。

动态图编程：灵活便捷，开发无忧

在动态图编程模式下，开发者可以使用飞桨提供的丰富动态图 API，以更加灵活直观的方式构建模型。动态图编程能够自动构建计算图，无需开发者手动定义网络结构，极大地降低了模型开发的复杂性，让他们可以专注于模型的设计和训练。

一键转静：无缝切换，性能加持

当开发者需要对模型进行高性能训练或部署时，只需一键即可将动态图模型转换为静态图模型。静态图模式下，模型的计算图是预先定义好的，可以实现更快的训练速度和更高的部署效率。飞桨动转静升级使得动态图与静态图的转换更加无缝，为开发者提供了更加流畅的开发体验。

重点模型训练提速18%+：澎湃动力，加速创新

飞桨动转静升级不仅带来了更加灵活便捷的开发体验，还大幅提升了重点模型的训练速度。在 ResNet-50、BERT 等主流模型的训练中，飞桨动转静升级使训练速度提升了 18% 以上，极大地缩短了模型的训练时间，助力开发者更快地完成模型开发和部署。

代码示例：体验动转静升级

import paddle
from paddle.jit import to_static

# 构建动态图模型
model = paddle.nn.Sequential(
    paddle.nn.Conv2D(1, 32, 3),
    paddle.nn.ReLU(),
    paddle.nn.MaxPool2D(2)
)

# 将动态图模型转换为静态图模型
static_model = to_static(
    model,
    input_spec=[paddle.static.InputSpec(shape=[None, 1, 28, 28], dtype="float32")]
)

# 保存静态图模型
paddle.jit.save(static_model, "my_static_model")

在以上代码示例中，我们首先构建了一个动态图模型。然后，使用 to_static 函数将其转换为静态图模型。最后，将静态图模型保存到文件中。通过这种方式，开发者可以轻松地将动态图模型转换为静态图模型，以获得更快的训练速度和更高的部署效率。

结语：飞桨赋能，智领未来

百度飞桨作为国内领先的深度学习平台，始终致力于为开发者提供高效易用的工具和框架。飞桨动转静升级通过动静统一的技术架构和一键转静功能，让开发者能够享受灵活便捷的动态图编程，同时又能在静态图模式下获得高性能训练和部署。这极大地提升了深度学习模型的开发和部署效率，助力深度学习技术的发展和应用。未来，飞桨将继续引领深度学习技术的前沿，赋能开发者，智领未来。