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1.paddlepaddle(让AI技术走进生活)
2.paddlehub介绍
3.为paddle新增LogNormal概率分布
4.基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析系统
5.使用PaddleClas（2.5）进行分类
6.链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)

paddlepaddle(让AI技术走进生活)

       让AI技术走进生活——PaddlePaddle的源码操作步骤

       人工智能技术在近年来的发展中，已经成为了现代社会不可或缺的分析一部分。而PaddlePaddle作为一款开源的源码深度学习框架，更是分析在AI技术的推广和发展中扮演了重要的角色。今天我们就来学习一下PaddlePaddle的源码操作步骤，让AI技术更加走进我们的分析天子战盟源码生活。

       1.安装PaddlePaddle

       首先，源码我们需要对PaddlePaddle进行安装。分析在安装之前，源码我们需要先确定好我们的分析电脑系统和所需的版本。PaddlePaddle支持Windows、源码Linux和MacOS等多种操作系统，分析同时也提供了Python和C++的源码API接口。在安装过程中，分析我们可以选择使用pip或者conda进行安装，源码也可以下载源代码进行编译安装。安装完成后，我们可以使用以下命令来测试PaddlePaddle是否安装成功：

       ```

       importpaddle

       paddle.version.show()

       ```

       2.数据处理

       在进行深度学习任务之前，我们需要对数据进行处理。PaddlePaddle提供了一系列的数据处理工具，包括数据读取、数据增强、数据预处理等功能。我们可以使用PaddlePaddle提供的数据读取API来读取数据，并使用PaddlePaddle提供的数据增强和预处理工具来对数据进行处理。以下是一个简单的数据读取示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.vision.transformsasT

       transform=T.Compose([

       T.Resize(),

       T.CenterCrop(),

       T.ToTensor(),

       T.Normalize([0.,0.,0.],[0.,0.,0.])

       ])

       train_dataset=paddle.vision.datasets.ImageNet(mode='train',transform=transform)

       ```

       3.模型训练

       在数据处理完成后，我们就可以开始进行模型训练了。PaddlePaddle提供了一系列的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等。我们可以使用PaddlePaddle提供的模型来进行训练，也可以自己定义模型。以下是一个简单的模型训练示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.nnasnn

       classMyModel(nn.Layer):

       def__init__(self):

       super(MyModel,self).__init__()

       self.linear=nn.Linear(,)

       defforward(self,x):

       x=self.linear(x)

       returnx

       model=MyModel()

       loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()

       optimizer=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.,parameters=model.parameters())

       forepochinrange():

       forbatch_id,datainenumerate(train_loader()):

       x_data=data[0]

       y_data=data[1]

       logits=model(x_data)

       loss=loss_fn(logits,y_data)

       loss.backward()

       optimizer.step()

       optimizer.clear_grad()

       ```

       4.模型预测

       在模型训练完成后，我们就可以使用训练好的加载器类型源码模型进行预测了。PaddlePaddle提供了一系列的模型预测API，包括图像分类、目标检测、语音识别等功能。以下是一个简单的图像分类预测示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.vision.transformsasT

       transform=T.Compose([

       T.Resize(),

       T.CenterCrop(),

       T.ToTensor(),

       T.Normalize([0.,0.,0.],[0.,0.,0.])

       ])

       img_path='test.jpg'

       img=Image.open(img_path).convert('RGB')

       img=transform(img)

       img=paddle.unsqueeze(img,axis=0)

       model=paddle.vision.models.resnet(pretrained=True)

       model.eval()

       withpaddle.no_grad():

       logits=model(img)

       probs=paddle.nn.functional.softmax(logits,axis=1)

       pred=paddle.argmax(probs,axis=1).numpy()[0]

       ```

paddlehub介绍

       PaddlePaddle中文译为“飞桨”，是百度公司于年正式开源开放，技术领先，功能完备的产业级深度学习平台。飞桨集深度学习核心框架，基础模型库，工具组件和服务平台于一体。飞桨起源于产业实践，目前飞桨已经广泛应用于工业，农业和服务业。

       飞桨深度学习框架基于编程逻辑的组网范式，对于普通的开发者来说更容易上手，同时支持声明式和命令式编程，兼具开发的灵活性和高性能。在开源方面，飞桨在供给根本的框架源码的同时，还供给整体的解决筹划，融合机械范畴的相关经验，直接为开辟者供给跨行业的解决才能，可以更好的融合。

       PaddlePaddle的整体架构，主要是：多机并行架构、多 GPU 并行架构、Sequence 序列模型和大规模稀疏训练。飞桨突破了超大规模深度学习模型训练技术，实现了世界首个支持千亿特征、万亿参数、数百节点的开源大规模训练平台，攻克了超大规模深度学习模型的在线学习难题，实现了万亿规模参数模型的加载器源码解析实时更新。

       PaddlePaddle拥有多端部署能力，支持服务器端、移动端等多种异构硬件设备的高速推理，预测性能有显著优势。

为paddle新增LogNormal概率分布

       任务介绍

       在paddle中，paddle.distribution目录下包含了随机变量的概率分布、随机变量的变换、KL散度相关API。本次任务的目标是在现有的概率分布方案基础上实现Log Normal概率分布。任务要求熟悉Python，了解概率分布的基本知识。任务难度一般，即使不了解深度学习相关知识，通过学习和模仿已有概率分布方案，也能完成任务。

       设计文档2.1初步设计

       计划新增LogNormalAPI，用于Log Normal分布的概率统计与随机采样，包括以下方法：

       这些方法与现有概率分布方案保持一致，代码风格及设计思路。为了更好地完成开发任务，需要先阅读贡献指南，了解代码贡献流程、API设计规范和文档书写规范。

       设计文档2.2框架学习

       需要了解Log Normal分布的基础知识。Normal分布是Log Normal分布的基础，可以先学习Normal概率分布的实现。paddle.distribution中已有Normal概率分布的实现，可以通过源代码学习API使用。

       设计文档2.3竞品分析

       分析深度学习框架中的LogNormalAPI实现方案，对比不同方案的优势与不足，总结自己的方案。

       设计文档2.4实现方案

       参考paddle中Normal实现，设计LogNormalAPI名称和参数。参数loc和scale分别对应Normal分布的波段操作公式源码均值和标准差。通过继承TransformedDistribution类实现LogNormal类，将Normal分布变换为Log Normal分布。设计LogNormal类的方法，包括初始化参数、均值计算、方差计算、熵计算、样本生成等。

       设计文档2.5单测方案

       设计LogNormal类的测试方案，参考已有概率分布方案的测试代码，使用Numpy作为基准验证API正确性。测试包括单测和静态图测试。

       代码开发3.1 API开发

       开始LogNormal类的代码开发，实现方法包括均值、方差、熵、样本生成等。使用Docker环境的paddle和VS Code进行开发。

       代码开发3.2 单测开发

       开发LogNormal类的单测代码，使用Numpy实现方法并进行数据比对。测试包括动态图和静态图模式。

       成果展示

       完成LogNormalAPI开发后，运行所有方法和单测代码，验证API正确性。

       总结

       完成LogNormal概率分布API开发，任务难度一般，工作量不大。通过学习和模仿已有概率分布方案，能够完成任务。了解了paddle框架，迈出了深度学习框架开发的第一步。感谢参与飞桨黑客松，获得了宝贵经验。

基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析系统

       基于PaddleNLP搭建评论观点抽取和属性级情感分析系统旨在实现对带有情感色彩的简易股票平台源码主观性文本进行深入分析与处理，广泛应用于消费决策、舆情分析、个性化推荐等领域。百度工程师将带来直播讲解，深入解读情感分析等系统方案，并带来手把手项目实战，详情请点击课程直通车。本项目源代码全部开源在PaddleNLP中。

       情感分析任务包括语句级情感分析、评论对象抽取和观点抽取。其中，语句级别的情感分析在宏观上分析整句话的感情色彩，粒度较粗。而属性级别的情感分析则针对某一产品或服务的多个属性进行评论，能提供更具体、细致的分析结果。例如，关于薯片的评论“这个薯片味道真的太好了，口感很脆，只是包装很一般。”可以看出，顾客在味道和口感两个方面给出了好评，但在包装上给出了负面评价。这种细粒度的分析，对于商家改进产品或服务具有重要意义。

       项目提出细粒度的情感分析能力，首先进行评论观点抽取，然后分析不同观点的情感极性。评论观点抽取采用序列标注方式，利用BIO的序列标注体系拓展标签，包括B-Aspect、I-Aspect、B-Opinion、I-Opinion和O。在抽取评论观点后，对评论属性和观点进行拼接，并与原文拼接作为独立训练语句，最终传入SKEP模型进行细粒度情感倾向分析。

       评论观点抽取模型通过序列标注完成，训练、评估和测试数据集包含标签词典，数据集格式包含文本串和序列标签。数据加载、转换成特征形式，构造DataLoader后，基于SKEP模型实现评论观点抽取功能，进行文本数据输入和向量序列产生，基于CLS位置的输出向量进行情感分析。训练配置包括环境配置、模型参数定义等。

       属性级情感分类模型同样基于SKEP模型实现，将处理好的文本数据输入SKEP模型进行编码，使用CLS位置对应的输出向量进行情感分类。训练配置、训练与测试定义完成后，模型训练与测试进行评估，模型效果最好的模型将被保存。在完成模型训练与测试后，可以使用全量数据训练好的评论观点抽取模型和属性级情感分类模型进行全流程情感分析预测。

       基于PaddleNLP开源的PP-MiniLM实现属性级情感分类模型，利用模型蒸馏技术蒸馏出6层小模型，效果好、运行速度快。PP-MiniLM数据集在7项CLUE任务上的平均值表现良好。模型量化操作后，与SKEP-Large、PP-MiniLM进行性能和效果对比，展现出显著的性能提升。

       加入PaddleNLP的QQ技术交流群，一起学习NLP技术，获得更多关于情感分析的信息。

使用PaddleClas（2.5）进行分类

       在进行图像分类任务时，我选择使用PPLCNetV2_base模型。首先，确保已安装CUDA和CUDNN，这在分类过程中至关重要。我尝试安装CUDA.7.0，但遇到问题，预测结果不理想。实际上，使用CPU同样能实现分类，无需过度依赖GPU。若出现预测准确率低的问题，考虑卸载并重新安装，或寻找其他版本的CUDA和CUDNN。

       安装CUDA和CUDNN的官方资源提供了必要的版本选择。我选择CUDA.7.0，并通过自定义安装方式排除不必要的组件。同时，确保解压cuDNN的压缩包至CUDA安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v.7下，以完成环境配置。

       使用pip安装paddlepaddle-gpu==2.4.2，并从PaddlePaddle/PaddleClas仓库下载源码，以获取适用于图像分类的工具。为确保依赖项最新，执行pip install --upgrade -r requirements.txt命令。随后，运行PaddleClas模型并观察结果。

       为了将模型导出为ONNX格式，可以使用Paddle2ONNX模块，获取详细教程和案例有助于理解操作流程。此步骤有助于模型在其他平台或框架中实现推理。通过ONNXruntime进行推理，观察实际表现。注意，图像处理方式可能影响概率输出，我遇到的情况是因为转换方法不够精细，导致概率值有所不同。

       总结而言，使用PPLCNetV2_base模型进行分类时，正确安装CUDA和CUDNN、配置环境变量是关键。尽管遇到GPU运行问题，考虑使用CPU作为替代方案。通过ONNX格式转换与ONNXruntime的结合，可以实现跨平台的推理任务。若遇到特定问题，寻找兼容CUDA和CUDNN的版本或寻求社区支持将有助于解决问题。

链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)

       本文基于链桨开源master分支，分析xdb模块代码。最新commit为4eee7caeebc0febdc。

       xdb是基于区块链的去中心化存储系统，它实现了文件存储、文件摘要上链、副本保持证明、健康状态监控、文件迁移等功能。在代码结构上，主要包含以下部分：

       blockchain模块：此模块负责实现xdb与区块链网络的交互。目前，xdb支持的区块链网络包括Xuperchain(xchain)和Fabric。以Xuperchain为例，xchain模块中的xchain.go文件包含了初始化xchain客户端的相关功能。

       client模块：作为xdb的客户端工具，client模块使得用户可以通过与xdb server进行交互来实现文件操作。具体实现细节在client/http/http.go文件中。

       cmd模块：这是xdb的命令行工具，通过client请求server服务，支持的功能包括文件上传、下载、查询等操作。关于cmd模块的详细用法，参考cmd/client/README.md文档。

       总的来说，xdb模块的代码结构清晰，功能全面，为去中心化存储提供了强大支持。通过本文的分析，可以更直观地理解xdb模块的实现原理和使用方法。

如何评价百度飞桨发布的paddlelite框架?

       评价百度飞桨发布的paddle-lite框架，我给出的评价是谨慎使用。

       对于想要在终端部署AI能力的开发者来说，建议考虑一些一直在维护和更新的项目，这些项目API稳定，功能丰富，应用广泛，能避免遇到代码重写的困境。如果特别钟情于paddle-lite，可以先观察一段时间，了解其代码和技术实现，再做决定。

       开发新项目时，编写KPI和PR较为容易，而维护旧项目则较为困难，这可能会影响开发者的工作效率和心情。使用百度终端推理框架的用户，可能会遭遇需要重写底层代码的情况。

       百度的开源项目开放源代码，用户需要自行承担使用风险和维护工作。在年9月底，百度发布了移动端深度学习框架MDL，年5月底发布了跨平台AI推理加速引擎anakin，同年5月底移动端深度学习框架被完全重构为paddle-mobile，同年8月发布了ARM移动端开发精简版anakin引擎anakin-lite，年8月中发布了纯自研的移动端框架paddle-lite。

       作为底层库开源项目，百度频繁更换框架，且在短时间内更新API，这给用户带来了巨大的工作量，导致重写代码的情况频繁发生。没有稳定的ABI，用户体验极差。百度在终端推理框架的维护方面似乎不够尽心，对开发者造成了不稳定的使用环境。

       对于使用老框架的用户，新模型结构不支持、遇到bug、速度慢需要优化等问题，百度通常不会将新功能和优化更新到老框架中，以推动用户使用新的框架。

       综上所述，尽管paddle-lite在发布时被部分开发者视为最强的框架，但频繁更新和API变动，以及缺乏稳定的维护策略，使得其用户体验不佳。对于开发者而言，需要谨慎评估使用成本与风险。希望百度能加强框架的稳定性与兼容性，提升开发者使用体验。