Repolode
提交项目
PaddlePaddle

PaddlePaddle/Paddle

飞桨（PaddlePaddle）是一个开源深度学习框架，支持单机与分布式高性能训练及跨平台部署。

可替代:TensorFlowPyTorch

在 GitHub 查看官网
Star
24,138
Fork
6,019
未关闭 Issue
1,458
最近提交
3天前

这是什么？

飞桨是一个深度学习与机器学习框架，源自工业实践，2016 年起开源。它既支持单机高性能训练，也支持分布式训练，并可将训练好的模型部署到多种平台。

当前版本统一了动态图与静态图，并提供自动并行能力：开发者只需在单卡配置上添加少量张量切分标注，框架即可自动寻找高效的分布式并行策略。同一套代码既能用于训练也能用于推理，还提供高阶自动微分、复数运算和傅里叶变换等能力，面向科学计算场景。

项目包含神经网络编译器，并通过统一接口适配多种硬件芯片的软件栈。核心代码使用 C++ 编写，对外提供 Python 接口。

核心功能

  • 01统一动态图与静态图执行模式
  • 02通过少量张量切分标注自动实现分布式并行
  • 03支持高阶自动微分、复数运算与傅里叶变换
  • 04内置神经网络编译器，覆盖训练与推理
  • 05通过统一接口适配多种硬件芯片软件栈

适用场景

  • 在多台机器或多张加速卡上训练大规模模型
  • 需要对微分方程求导的科学计算任务
  • 需要从训练到部署统一使用一个框架的工业深度学习项目
  • 将模型负载适配到国产或异构硬件平台

快速上手

  1. 1

    打开快速安装页面，选择适合你平台的稳定版或每日构建版

  2. 2

    阅读英文指南，学习基础用法

标签

#deep-learning#machine-learning#distributed-training#neural-network#python#cpp#efficiency#paddlepaddle#scalability

常见问题

Paddle 是什么？
飞桨（PaddlePaddle）是一个开源深度学习框架，支持单机与分布式高性能训练及跨平台部署。 飞桨是一个深度学习与机器学习框架，源自工业实践，2016 年起开源。它既支持单机高性能训练，也支持分布式训练，并可将训练好的模型部署到多种平台。
Paddle 可以免费使用吗？用的什么许可证？
Paddle 以 Apache-2.0 许可证开源。用于商业产品前，请先确认许可证条款。
Paddle 还在维护吗？
活跃维护中。Paddle 最近一次提交是在 2026年11月5日。
Paddle 适合用来做什么？
在多台机器或多张加速卡上训练大规模模型 需要对微分方程求导的科学计算任务 需要从训练到部署统一使用一个框架的工业深度学习项目 将模型负载适配到国产或异构硬件平台
Paddle 怎么安装和运行？
打开快速安装页面，选择适合你平台的稳定版或每日构建版 阅读英文指南，学习基础用法
在哪里获取 Paddle？
源代码和安装说明在 GitHub 上：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle

概要由 AI 根据项目 README 生成；GitHub 数据每日更新。

相关项目