深度学习开源框架PaddlePaddle发布新版API，简化深度学习编程

【新智元导读】 本文来自百度PaddlePaddle团队成员骆涛，他在文章中介绍了百度深度学习开源框架Paddlepaddle新推出的API，它们能更好地支持分布式作业，有效减少程序代码量，提供包括reader、reader-creator和reader-decorator的组合式概念，使数据操作可以反复起效。同时推出的还有新书《深度学习入门教程》，文内附免费获取地址。

PaddlePaddle是百度于2016年9月开源的一款分布式深度学习平台，为百度内部多项产品提供深度学习算法支持。为了使PaddlePaddle更加易用，我们已经做了一系列的工作，包括使用Kubernetes集群管理系统来进行部署与运行。

今天，我们很高兴地发布新API的Alpha版0.10.0rc1，以及《深度学习入门教程》。目前教程包括八个示例程序，均可以在Jupyter Notebook上运行，即用户可以通过网页浏览文档并运行程序。

使用新API，PaddlePaddle的程序代码将大幅缩短。下图对比展示了一个卷积神经网络在旧API（图左半边）和新API（图右半边）的效果。

新API能达到如此显著的代码简化效果，有以下三个关键的设计思想。

一个新的概念模型

我们的设计原则是：让用户在神经网络中表达和解决实际的问题，并用更加灵活的方式来描述新的深度学习算法。因此，新模型包含以下几部分概念：

• 模型（model）是一个或多个拓扑结构的组合。
• 拓扑结构（topology）是一系列层的表达式。
• 层（layer）可以是任何类型的计算函数，包括损失（cost）函数。
• 有些层有梯度参数，有些层没有，大多数损失函数没有参数。
• 在一些拓扑结构中，层与层之间共享参数。
• 对于多个拓扑结构间存在参数共享的情况，PaddlePaddle能自动找出并创建这些参数。

下面，通过两个例子来展示我们的一些设计思想。

层与层之间共享参数

假设我们要学习一个文本词向量f，训练样本是“对查询Q来说，搜索结果A比B更准确”，任务目标是：sim(f(A), f(Q)) > sim(f(B), f(Q))，也就是f(A)和f(Q)的相似度，大于f(B)和f(Q)的相似度。为了学习f，我们构建了一个三分支的网络结构：

这里的模型实际上是x -> f，但我们需要重复三次来学习f，以下伪代码展示了如何构建这样一个模型：

拓扑结构之间共享参数

假设GAN模型包含两个拓扑结构d0和d1，d0和d1之间共享了参数。因此在训练过程中，更新一个拓扑结构的参数时可能需要同时更新另一个。如果使用旧API，用户将不得不访问非常底层的API，这部分API接口通常相对晦涩，且文档不全。而使用新API，GAN模型仅需几十行即可，伪代码如下：

可组合的数据加载模块

在工业届的AI应用中，数据加载部分通常需要大量的源代码。为了减轻用户的这部分工作量，新API的数据接口设计包含几个部分：

• reader：从本地、网络、分布式文件系统等读取数据，也可随机生成数据，并返回一个或多个数据项。
• reader creator：一个返回reader的函数。
• reader decorator：装饰器，可组合一个或多个reader。
• batch reader：与reader类似，但可批量返回一个或多个数据项。

下面展示了一个随机生成数据，并返回单个数据项的reader creator函数：

新API还有助于数据加载操作的复用。例如，我们定义两个reader，分别是impressions()和clicks()，前者用于读取搜索引擎的日志流数据，后者用于读取点击流数据；然后，我们可以通过预定义的reader decorator缓存并组合这些数据，再对合并后的数据进行乱序操作：

如果我们希望只使用数据集中的前5000个样本来进行小型实验，代码如下：

此外，我们发布了paddle.datasets包，为教程中的八个示例程序都提供了预定义好的数据加载接口。第一次调用时会自动下载公共数据集并进行预处理，之后的调用则会从本地缓存中自动读取。

更高层次的API

PaddlePaddle是一个诞生在工业界的系统，从一开始就强调支持分布式训练。但在编写分布式程序时，旧API暴露了很多用户不需要知道的细节。另外，PaddlePaddle的C++代码中的训练过程是一个for循环结构，不能跑在交互式的Jupyter Notebook上。因此，我们发布了新API，提供了一些更高层次的接口，如train（训练接口）、test（测试接口）和infer（应用接口）。这些新API既能在本地运行，将来也支持在Kubernets集群上运行分布式作业。

以上述的三分支模型和GAN模型为例，下面展示train和infer的使用思路。

我们会持续优化新API，上述设计思想的具体实现会在0.10.0版中完成，同时也欢迎您的评论、反馈和代码贡献！

参考文献

1.PaddlePaddle’s New API Simplifies Deep Learning Programs.

2.PaddlePaddle Design Doc.

3.PaddlePaddle Python Data Reader Design Doc.

关于《深度学习入门教程》

这本书脱胎于PaddlePaddle Team的线上教材《深度学习入门》，包括新手入门、识别数字、图像分类、词向量、情感分析、语义角色标注、机器翻译、个性化推荐等内容。

以下是《深度学习入门》一书的目录：

在线阅读：http://book.paddlepaddle.org/index.html