Cómo evaluar el marco de aprendizaje profundo de código abierto Paddle de Baidu

Una breve introducción a algunas primeras impresiones (basadas en el repositorio actual de GitHub). El diseño general parece consistente con Caffe y, al mismo tiempo, resuelve algunos problemas en el diseño inicial de Caffe (como el flujo predeterminado).

1. Código GPU de muy alta calidad

2. Muy buen diseño RNN

3. El diseño es muy limpio, sin demasiada abstracción. que TensorFlow.

4. La parte RDMA de alta velocidad no parece ser de código abierto (tal vez porque RDMA tiene ciertos requisitos para el diseño de clústeres):

5. El marco DL de primera generación, pero considerando que la paleta es antigua, existen razones históricas para este diseño.