PaddleX飞桨全流程开发工具是一款基于飞桨技术生态的全流程深度学习模型开发工具，集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身，打通深度学习开发全流程，并提供简明易懂的Python API，方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发，为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。欢迎需要此款工具的朋友前来下载使用。
软件特色
全流程打通
针对数据准备、模型训练、模型调优、多端部署的深度学习全流程应用
易用易集成
易用易集成
简明易懂的Python API，完全开源开放，易于二次开发和二次集成
融合产业实践经验
融合产业实践经验
融合飞桨产业落地经验，精选高质量的视觉模型方案，并开放实际的案例教学
教程与服务
教程与服务
全流程开发文档说明及技术服务。多种方式与技术团队直接进行交流
安装环境
操作系统：
Windows7/8/10（推荐Windows 10）；
Mac OS 10.13+；
Ubuntu 18.04+；
注：处理器需为x86_64架构，支持MKL。
训练硬件：
GPU（仅Windows及Linux系统）：
推荐使用支持CUDA的NVIDIA显卡，例如：GTX 1070+以上性能的显卡；
Windows系统X86_64驱动版本>=411.31；
Linux系统X86_64驱动版本>=410.48；
显存8G以上；
CPU：
PaddleX当前支持您用本地CPU进行训练，但推荐使用GPU以获得更好的开发体验。
内存：建议8G以上
硬盘空间：建议SSD剩余空间1T以上（非必须）
注：PaddleX在Windows及Mac OS系统只支持单卡模型。Windows系统暂不支持NCCL。
飞桨 -PaddleX安装方法
查看官方 快速安装流程（点击查看），选择所需的安装方式即可出现教程
请注意：要求您的 Python 2 版本是 2.7.15+、Python 3 版本是 3.5.1+/3.6/3.7， pip/pip3 版本是 9.0.1+，Python 和 pip 均是 64 位版本，操作系统是 64 位操作系统。
GPU 版本的 PaddlePaddle 需要使用 cuDNN 7.6+ 版本；如果需要 GPU 多卡训练，请先安装nccl (Windows暂不支持nccl)。
更新日志
Version 1.1.4
2020年10月22日
修复意外中止后项目信息丢失问题
修复意外中止后，后台进程仍未结束问题
训练过程用户可以查阅错误日志
数据加载出错提示导致错误的图片文件
VisualDL后台进程改为存活时间5分钟
软件特别说明
提取码：3k7c
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