关于飞桨的推广问题
收藏
刚刚百度客服打电话回访，和客服说了些关于飞桨的一些问题，客服说会反馈给飞桨团队。
个人认为百度飞桨的推广可以做一些改进。
先说下当下的现状。
看了百度出的7天学强化学习，里面要用的parl框架（个人觉得parl框架不如直接用fluid简单，可能我研究的东西比较简单。还有一层原因，因为tf没有parl框架，用了parl怕以后不好和tf对接）
看完了强化学习的DQN知识，我想代码实现下，于是百度搜索相关代码。结果是tf 实现DQN， pytorch实现DQN。。。。。没有一个paddle 实现DQN的，其他的深度学习的情况也比较相同
虽然想支持国产，但是这种情况有心无力。
个人对飞桨推广的建议。
1.对于一些常见的深度学习问题，强化学习问题，让一些博主写文章利用飞桨解决。然后百度一搜相关问题，出现飞桨对这些问题的解决。（当下真的是百度一搜全是tf， torch，感觉只有一小部分人再玩paddle，而且有点关起门来玩的样子）
2.关于AI社区的问题，我没有怎么逛ai社区。之前研究RT-thread的时候看过他们的社区好像有专门的人在社区解答问题。感觉AI社区可以借鉴下。
3.关于百度出品的课程。不太清除百度出品这些课程是面向研究人员还是工业应用。有些问题例如有一起的yolo问题，好像是直接调用模型解决的，感觉这样有些的细致的问题讲解的不够。可能对于研究人员来说不太。。。。
以上仅个人看法，可能很多问题很片面。虽然很片面，但还是希望能够被官方采纳。因为有的问题真的是，想用飞桨，但是没有好的例程。
0
收藏
看来用熟练一个框架也不是那么容易的啊。
我也有类似问题。
在caltech101数据集的分类问题上，vgg的效果不如alexnet。如果是我代码的问题，应该这两个模型都有问题。
现在问题解决了。但是估计需要很多自己优化的部分，准确性还是比不过tensorflow。
而且很奇怪的是，训练速度比我预想的慢。
6000个样本，一个周期需要150s，tensorflow是25s。编程太粗糙了，不知道哪里可以优化加快速度。
关键是tensorflow用的是google colab，按理说显卡更加弱，速度应该更慢。
后来我干脆搭个简单的cnn一层一层layer网上加，发现动态图层数垒到十几层就开始退化了。静态图的模型似乎能垒得多些。
当然，也可能是层数多了，学习率等参数也需要调整。我自身水平有限。
总之，还是希望在实现这些基础算法时能得到更多的支持
感觉Paddle还有很大的成长空间。
原来这不是惯例，是流程，学到了
我掌握框架也有很大空间～～
paddlepaddle飞浆的slogan：源于产业实践的开源深度学习平台 -飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单 。结合飞浆发布的产品全景图来看，确实是以实现产业应用落地为主的深度学习框架。但是理论学术研究与产业应用落地并不对立，而是要融合同步发展，相互促进产生良好互补的。目前paddlepaddle框架也在快速更新迭代，即将到来的2.0版本，可实现动态图到静态图使用python装饰器的一码转换。动态图易于算法代码实现及调试训练，静态图便于高效预测部署落地。 可以期待(｡☉౪ ⊙｡) 届时以paddle实现的算法代码遍地开花！ (^ω^)
支持国产开源软件！！！
飞桨 桨 桨 hh
感觉飞浆现阶段更侧重于工业，学术的推广感觉力度比较小。就个人认为，工业和学术应该齐头并进。以后的工业要靠现在的学生去干，国内很多导师抓的紧，时间不够的情况下，在飞浆碰壁了马上转投tf， torch了。哪来那么多时间和飞浆墨迹。飞浆本身起步晚，工业情况听说是tf的优先级高于paddle。不加大学术研究的推广，感觉比不赢tf,torch。就我这个菜鸡而言，在飞浆这里碰壁了很多次了，导师还会催进度，根本不管你用的啥国产。要想人用飞浆，最起码飞浆要让人能够“活”下去。我转头tf，torch的怀抱他不香吗，代码开源，视频教程，网上问题解决方案等拉开飞浆一大截。飞浆在我心中也就是国产之光在支持我继续学下去。
不知道这位大佬是不是飞浆团队的成员，如果是的话能帮忙反馈下吗。现阶段用paddle的感觉就是，没有用tf，torch轻松。很多经典demo没有paddle的解决方案。有一点要吐槽PARL框架的是，感觉parl框架写强化学习太规范化了，有好的地方也有不好的地方。
大佬，能帮忙解决个问题吗。我用fluid重写了官方的PARL框架写的Policy Gradient问题。然后reward一直升不上去。
http://ai.baidu.com/forum/topic/show/960717
多听几次毕老师的课就能发现，飞桨之前更关注的是模型在工业界的落地效果，对于学术界很多折腾来折腾去然后实际应用效果很差的模型评价不高的。
想用parl实现resnet,mobilenet等网络的强化学习，但是发现parl框架里官方给的都是用torch搭建的网络。
我不是什么大佬，也不是飞浆团队成员。我只是一名国产开源软件支持者！ 这些意见和建议明天上班了，lucysiqi会看到 也会反馈给飞浆官方开发团队的！ 稍安勿躁，持续支持，终有回报！ ᕦ[ . ◕ ͜ ʖ ◕ . ]ᕤ
同意，我会先用tensorflow实现，然后再转移到Paddle。单独用Paddle的话会有担心出错。
支持！支持！支持！
我觉得国产框架的意义不只是在工业和科研上极其重要，在教育上也是非常重要。
从中小学开始渗透AI教育，才能厚积薄发，支持科研与工业前沿的竞争所需要的大量人才。
快乐教育的米国其实是非常重视STEM教育的。英国也是如此，树莓派其实开始是英国教育部推出用于教学的。
为啥米国有7、8岁就能写程序的小孩子，因为计算机语言用的是英语。中国的小孩子还得先学打英文。
要使用tf的框架与社区资源，英文怎么着也得高中水平吧。而国产AI框架则能让中国的学生们很早就能无障碍的用母语接触AI思想与知识。（Paddle已经开始在大学渗透AI了）
少年强则中国强！少年长大了找工作能力也强，哈哈～～
我不是大佬耶。能体会你那种心情。这种心情只有认真用过框架，并真心想用Paddle做出点东西的人才会有。强化学习我是初学。社区里藏龙卧虎。感觉能提出这样问题的你就是其中之一。