飞桨开源框架2.0，带你走进全新高层API，十行代码搞定深度学习模型开发

深度学习作为人工智能时代的核心技术，近年来无论学术、还是工业领域，均发挥着愈加重要的作用。而对于深度学习项目开发来说，选择使用哪个框架非常重要，一个合适的框架往往能起到事半功倍的作用。百度飞桨作为行业的领军者，为了进一步降低深度学习的学习门槛，提升开发效率，推出高层API。此API具有高低融合、科学统一、完备易用、兼容历史版本四大特点，更贴近开发者的使用习惯，可谓是实现了真正意义上的快速上手，友好开发。

通常情况下，要完成一个典型的深度学习任务，往往需要经过下图的步骤：

如果使用当前主流深度学习框架实现以上步骤，每一步都涉及到大量的概念，同时每一步的实现都需要编写大量的代码。这需要开发者花费大量的时间来学习其中的概念和使用方法，还需要开发者投入非常多的时间在深度学习任务的代码实现上。特别是在深度学习任务中，数据的处理与加载是一件非常”折磨”开发者的事情，无论是数据预处理部分，亦或者是数据的加载部分，往往带来大量的工作与未知的错误。

以上种种困难，能否用简洁而优雅的方式处理呢？

答案是：可以！

为了简化深度学习的学习过程、降低深度学习的开发效率，飞桨框架历经几个月的迭代，不断的对飞桨框架API进行优化和开发者使用场景进行封装，终于推出了飞桨高层API。

飞桨高层API是飞桨框架推出的快速实现深度学习模型的API，旨在帮助开发者更快更好的完成深度学习模型的学习和开发。

简单来说，飞桨API分为两类，一类是基础API，另一类是高层API。拿制作披萨举例，一般有两种方法：一种是我们准备好面粉、牛奶、火腿等食材，经过我们精心加工，就能制作出美味的披萨；而第二种则是我们买商家预烤制的披萨饼，以及调好的馅料，我们直接加热就可以吃到披萨了。

那么这两种方法有什么区别呢？采用方法一，自己准备食材，可以随心所欲的搭配料理，制作酱料，从而满足我们的不同口味，但是，这更适合”老司机”，如果是新人朋友，很有可能翻车；而方法二，我们用商家预烤制的披萨饼与馅料，直接加热即可，可以非常快速的完成披萨的制作；但是，相比于方法一，我们会少一些披萨的选择。

那么，用框架来类比，飞桨框架基础API对应方法一，飞桨框架高层API对应方法二。使用基础API，我们可以随心所欲的搭建自己的深度学习模型，不会受到任何限制；而使用方法二，我们可以很快的实现模型，达到自己想要的效果，缺点是少了一些自主性。但是，与制作披萨不同的是，飞桨框架可以做到真正的”鱼与熊掌”可以兼得，我们在飞桨框架中实现了API的高低融合，使我们的开发者既可以享受到基础API的强大，又可以兼顾高层API的快捷。

首先，这次升级并不是简单的优化或者修改了几个API，而是让所有API变得更加体系化。飞桨基于对开发者使用习惯的洞察，以及对深度学习技术本身的理解和应用实践，对已有的API进行了整理和优化，使得API做到了更加科学和一致，贴合开发者的使用习惯。

其次，为了帮助开发者实现低代码快速建模，我们提供了更适合低代码编程的高层API，比如数据增强，或者是建立数据流水线等等API，这样就能够帮助开发者进一步简化工作流程；此外，一些非常经典的模型结构，我们也将其封装成了高层API，提供给开发者直接使用。高层API本身不是一个独立的体系，它完全可以和基础API互相配合使用，做到高低融合，从而使用起来会更加便捷。

然后还有一个点是广大老开发者最为关心的问题，那就是兼容性，这一点大家可以放心，我们实现了对历史版本的完全兼容，不用担心已有的模型会出现不能使用的情况，我们的老开发者依然可以使用原来的API进行模型开发，同时我们会配备非常完善的教程，引导开发者去根据自己的偏好顺利升级到新版本的API。

飞桨高层API的全景图如下：

从上图中可以看出，目前飞桨高层API由五个模块组成，分别是数据加载、模型组建、模型训练、模型可视化和高阶用法。我们先通过一个深度学习中经典的手写数字分类任务，来简单了解飞桨高层API。然后在详细的介绍每个模块中所包含的API。

import paddle

from paddle.vision.transforms  import Compose, Normalize

from paddle.vision.datasets  import MNIST

import paddle.nn  as nn 

# 数据预处理，这里用到了归一化

transform = Compose([Normalize(mean=[ 127.5 ],

std=[ 127.5 ],

data_format= 'CHW' )])

# 数据加载，在训练集上应用数据预处理的操作

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

test_dataset = paddle.vision.datasets.MNIST(mode= 'test' , transform=transform)

# 模型组网

mnist = nn.Sequential(

nn.Flatten(),

nn.Linear( 784 ,  512 ),

nn.ReLU(),

nn.Dropout( 0.2 ),

nn.Linear( 512 ,  10 )

)

# 模型封装，用Model类封装

model = paddle.Model(mnist)

# 模型配置：为模型训练做准备，设置优化器，损失函数和精度计算方式

model.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),

loss=nn.CrossEntropyLoss(),

metrics=paddle.metric.Accuracy())

# 模型训练，

model.fit(train_dataset,

epochs= 10 ,

batch_size= 64 ,

verbose= 1 )

# 模型评估，

model.evaluate(test_dataset, verbose= 1 )

# 模型保存，

'model_path'

)

从上面的示例可以看出，飞桨框架高层API对数据预处理、数据加载、模型组网、模型训练、模型评估、模型保存等都进行了封装，每一步均可以通过1~3行代码实现。相比传统方法动辄几十行的代码量，高层API只需要十来行代码，就能轻松完成一个MNIST分类器的训练、评估与保存。开发者以极少的代码就能达到与基础API同样的效果，大大提高了模型开发效率；同时还方便开发者更专注于深度学习技术的核心：即模型算法的实现与调优，而不是在其它的方面。

在一些场景下，如初次学习深度学习框架时，使用飞桨高层API，可以骄傲地说出"当你用传统框架还在写数据加载时，我用飞桨高层API已经开始训练模型了"！

下面以CV任务为例，详细介绍如何使用飞桨高层API完成模型的构建、训练、保存等全流程操作。

本示例的完整代码可以在AI Studio上获取，无需准备任何软硬件环境即可直接在线运行代码，相当方便哦：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1216442

数据预处理与数据加载

对于数据预处理与数据加载，飞桨框架提供了许多API，列表如下：

1. 飞桨框架内置数据集：paddle.vision.datasets内置包含了许多CV领域相关的数据集，直接调用API即可使用；

2. 飞桨框架数据预处理：paddle.vision.transforms飞桨框架对于图像预处理的方式，可以快速完成常见的图像预处理的方式，如调整色调、对比度，图像大小等；

3. 飞桨框架数据加载：paddle.io.Dataset与paddle.io.DataLoader飞桨框架标准数据加载方式，可以”一键”完成数据的批加载与异步加载；

1.飞桨框架内置数据集

首先，飞桨框架将常用的数据集作为领域API对开发者开放，对应API所在目录为paddle.vision.datasets，包含的数据集如下所示：

视觉相关数据集：['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']

飞桨提供的数据集API包含计算机视觉领域中常见的数据集，完全可以满足我们在数据集方面的需求。

2. 飞桨框架预处理方法

飞桨框架提供了20多种数据集预处理的接口，方便开发者快速实现数据增强，比如实现图像的色调、对比度、饱和度、大小等各种数字图像处理的方法。预处理API集中在 paddle.vision.transforms 目录下。

这些数据预处理方法使用起来非常方便。只需要先创建一个数据预处理的transform，在其中存入需要进行的数据预处理方法，然后在数据加载的过程中，将transform作为参数传入即可。

随机处理与未随机处理的对比图如下：

3. 飞桨框架数据加载

paddle.io.Dataset与paddle.io.DataLoader是飞桨框架标准数据定义与数据加载方式，这俩“兄弟”相互使用，可以”一键”完成数据集的定义与数据的批加载或异步加载。

首先，我们来看一下自定义数据集。除了飞桨框架内置的数据集之外，更多的时候我们需要自己使用已有的相关数据来定义数据集，那么这里我们通过一个案例来了解如何进行数据集的定义，飞桨为开发者提供了paddle.io.Dataset基类，让开发者通过类的集成来快速实现数据集定义。示例如下：

from paddle.io  import Dataset

class MyDataset (Dataset) :

def __init__ (self, mode= 'train' ) :

super(MyDataset, self).__init__()

if mode ==  'train' :

self.data = [

[ 'traindata1' ,  'label1' ],

[ 'traindata2' ,  'label2' ],

[ 'traindata3' ,  'label3' ],

[ 'traindata4' ,  'label4' ],

]

else :

self.data = [

[ 'testdata1' ,  'label1' ],

[ 'testdata2' ,  'label2' ],

[ 'testdata3' ,  'label3' ],

[ 'testdata4' ,  'label4' ],

]

def __getitem__ (self, index) :

data = self.data[index][ 0 ]

label = self.data[index][ 1 ]

return data, label

def __len__ (self) :

return len(self.data)

# 测试定义的数据集

train_dataset = MyDataset(mode= 'train' )

val_dataset = MyDataset(mode= 'test' )

print( '=============train dataset=============' )

for data, label  in train_dataset:

print(data, label)

print( '=============evaluation dataset=============' )

for data, label  in val_dataset:

print(data, label)

通过上述的方法，我们就实现了一个自己的数据集。然后，将train_dataset 与 val_dataset 作为参数，传入到DataLoader中，即可获得一个数据加载器，完成训练数据的加载。

PS：对于数据集的定义，飞桨框架同时支持map-style和interable-style两种类型的数据集定义，只需要分别继承paddle.io.Dataset和paddle.io.IterableDataset即可。

在网络构建模块，飞桨高层API与基础API保持完全的一致，都使用paddle.nn下的API进行组网。这也是尽可能的减少需要暴露的概念，从而提升框架的易学性。飞桨框架  paddle.nn 目录下包含了所有与模型组网相关的API，如卷积相关的 Conv1D、Conv2D、Conv3D，循环神经网络相关的 RNN、LSTM、GRU 等。

对于组网方式，飞桨框架统一支持 Sequential 或 SubClass 的方式进行模型的组建。我们根据实际的使用场景，来选择最合适的组网方式。如针对顺序的线性网络结构我们可以直接使用 Sequential ，相比于 SubClass ，Sequential 可以快速的完成组网。

如果是一些比较复杂的网络结构，我们可以使用 SubClass 定义的方式来进行模型代码编写，在 __init__ 构造函数中进行 Layer 的声明，在 forward 中使用声明的 Layer 变量进行前向计算。通过这种方式，我们可以组建更灵活的网络结构。

下面就来分别介绍一下 Sequential 与 SubClass 的组网方式。

1. Sequential 的组网方式

使用 Sequential 进行组网的实现如下：

# Sequential形式组网

mnist = nn.Sequential(

nn.Flatten(),

nn.Linear(784, 512),

nn.ReLU(),

nn.Dropout(0.2),

nn.Linear(512, 10)

)

对于线性的网络模型，我们只需要按网络模型的结构顺序，一层一层的加到Sequential  后面即可，非常快速就可以完成模型的组建。

2. SubClass 的组网方式

使用 SubClass 进行组网的实现如下：

# SubClass方式组网

class Mnist ( nn . Layer ):

def __init__ ( self ) :

super (Mnist,  self ).__init_ _ ()

self .flatten = nn.Flatten()

self .linear_1 = nn.Linear( 784 ,  512 )

self .linear_2 = nn.Linear( 512 ,  10 )

self .relu = nn.ReLU()

self .dropout = nn.Dropout( 0 . 2 )

def forward ( self , inputs) :

y =  self .flatten(inputs)

y =  self .linear_1(y)

y =  self .relu(y)

y =  self .dropout(y)

y =  self .linear_2(y)

return

y

上述的SubClass 组网的结果与Sequential 组网的结果完全一致，可以明显看出，使用SubClass 组网会比使用Sequential 更复杂一些。不过，这带来的是网络模型结构的灵活性。我们可以设计不同的网络模型结构来应对不同的场景。

3. 飞桨框架内置模型

除了自定义模型结构外，飞桨框架还”贴心”的内置了许多模型，真正的一行代码实现深度学习模型。目前，飞桨框架内置的模型都是CV领域领域的模型，都在paddle.vision.models目录下，具体包含如下的模型：

视觉相关模型：['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101', 'resnet152', 'VGG', 'vgg11', 'vgg13', 'vgg16', 'vgg19', 'MobileNetV1', 'mobilenet_v1', 'MobileNetV2', 'mobilenet_v2', 'LeNet']

过去常常困扰深度学习开发者的一个问题是，模型训练的代码过于复杂，常常要写好多步骤，才能正确的使程序运行起来，冗长的代码使许多开发者望而却步。

现在，飞桨高层API将训练、评估与预测API都进行了封装，直接使用Model.prepare()、Model.fit()、Model.evaluate()、Model.predict()完成模型的训练、评估与预测。

对比传统框架动辄一大块的训练代码。使用飞桨高层API，可以在3-5行内，完成模型的训练，极大的简化了开发的代码量，对初学者开发者非常友好。具体代码如下：

# 将网络结构用 Model类封装成为模型

model = paddle.Model(mnist)

# 为模型训练做准备，设置优化器，损失函数和精度计算方式

model.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),

loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(),

metrics=paddle.metric.Accuracy())

# 启动模型训练，指定训练数据集，设置训练轮次，设置每次数据集计算的批次大小，设置日志格式

model.fit(train_dataset,

epochs=10,

batch_size=64,

verbose=1)

# 启动模型评估，指定数据集，设置日志格式

model.evaluate(test_dataset, verbose=1)

# 启动模型测试，指定测试集 

Model.predict(test_dataset)

2. 使用高层API在一个批次的数据集上训练、验证与测试

有时我们需要对数据按batch进行取样，然后完成模型的训练与验证，这时，可以使用 train_batch、eval_batch、predict_batch 完成一个批次上的训练、验证与测试，具体如下:

# 模型封装，用Model类封装

model = paddle.Model(mnist)

# 模型配置：为模型训练做准备，设置优化器，损失函数和精度计算方式

model.prepare(optimizer=paddle.optimizer.Adam(parameters=model.parameters()),

loss=nn.CrossEntropyLoss(),

metrics=paddle.metric.Accuracy())

# 构建训练集数据加载器

train_loader = paddle.io.DataLoader(train_dataset, places=paddle.CPUPlace(), batch_size= 64 , shuffle= True )

# 使用train_batch 完成训练

for batch_id, data  in enumerate(train_loader()):

model.train_batch([data[ 0 ]],[data[ 1 ]])

# 构建测试集数据加载器

test_loader = paddle.io.DataLoader(test_dataset, places=paddle.CPUPlace(), batch_size= 64 , shuffle= True )

# 使用 eval_batch 完成验证

for batch_id, data  in enumerate(test_loader()):

model.eval_batch([data[ 0 ]],[data[ 1 ]])

# 使用 predict_batch 完成预测

for batch_id, data  in enumerate(test_loader()):

0

]])

以上是飞桨高层API在常见任务中的使用方式，可以快速高效的完成模型的训练。

除此之外，飞桨高层API还支持一些高阶的玩法，如自定义Loss、自定义Metric、自定义Callback等。

1. 自定义Loss

有时我们会遇到特定任务的Loss计算方式在框架既有的Loss接口中不存在，或算法不符合自己的需求，那么期望能够自己来进行Loss的自定义，我们介绍一下如何进行Loss的自定义操作，首先来看下面的代码：

class SelfDefineLoss (paddle.nn.Layer) :

def __init__ (self) :

super(SelfDefineLoss, self).__init__()

def forward (self, input, label) :

# 使用Paddle中相关API自定义的计算逻辑

# output = xxxxx

# return output

那么了解完代码层面如果编写自定义代码后我们看一个实际的例子，下面是在图像分割示例代码中写的一个自定义Loss，主要是想使用自定义的softmax计算维度。

class SoftmaxWithCrossEntropy ( paddle . nn . Layer ):

def __init__ ( self ) :

super (SoftmaxWithCrossEntropy,  self ).__init_ _ ()

def forward ( self , input, label) :

loss = F.softmax_with_cross_entropy(input,

label,

return_softmax=False,

axis= 1 )

return

paddle.mean(loss)

2. 自定义metric

和Loss一样，如果遇到一些想要做个性化实现的操作时，我们也可以来通过框架完成自定义的评估计算方法，由于这部分代码量过大，我们在后面的文章再来描述。对这部分内容感兴趣也可以到我们的官网文档中查看。

3. 自定义执行过程回调

这里我们简单介绍自定义Callback。fit接口的callback参数支持我们传一个Callback类实例，用来在每个epoch训练和每个batch训练前后进行调用，以此收集训练过程中的一些数据和参数，或者实现一些自定义操作。如对于模型保存而言，正常情况下，fit只会保存模型最后一次迭代的参数。然而实际情况中，往往我们需要保存多个模型，从中选择效果最好的那个。

这时，我们可以通过框架预定义的ModelCheckpoint回调函数，可以在fit训练模型时自动存储每轮训练得到的模型。

有时，我们需要保存模型训练过程中loss下降的信息，绘成图来分析网络模型的优化过程，这个在高层API中该如何实现呢？这时就需要上文提到的自定义Callback，我们只需要自定义与loss相关的Callback，然后保存loss信息，最后将其转化为图片即可。具体的实现过程如下：

# 自定义Callback 记录训练过程中的loss信息

class LossCallback ( paddle . callbacks . Callback ):

def on_train_begin ( self , logs={}) :

# 在fit前 初始化losses，用于保存每个batch的loss结果

self .losses = []

def on_train_batch_end ( self , step, logs={}) :

# 每个batch训练完成后调用，把当前loss添加到losses中

self .losses.append(logs.get( 'loss' ))

# 初始化一个loss_log 的实例，然后将其作为参数传递给fit

loss_log = LossCallback()

model.fit(train_dataset,

epochs= 10 ,

batch_size= 64 ,

callbacks=loss_log,

verbose= 1 )

# loss信息都保存在 loss_log.losses 中，可视化后得到下图

通过这样的方式，我们就可以将训练过程中的loss信息保存，然后可视化得到loss下降的曲线，根据loss下降的曲线，对模型进行下一步的优化迭代。

PS：除了loss外，飞桨框架还可以保存 “metrics” 等信息。

在我们完成模型的构建后，有时还需要可视化模型的网络结构与训练过程，来直观的了解深度学习模型与训练过程，方便我们更好地优化模型。飞桨框架高层API提供了一系列相关的API，来帮助我们可视化模型与训练过程，就让我们来看一下吧。

在飞桨框架中，对于我们组网的模型，只要我们用Model进行模型的封装后，只需要调用 model.summary 即可实现网络模型的可视化，具体如下：

mnist = nn.Sequential(

nn.Flatten(),

nn.Linear(784, 512),

nn.ReLU(),

nn.Dropout(0.2),

nn.Linear(512, 10)

)

# 模型封装，用Model类封装

model = paddle.Model(mnist)

model.summary()

其输出如下：

不仅会给出每一层网络的形状，还会给出每层网络的参数量与模型的总参数量，非常方便直观的就可以看到模型的全部信息。

上文以CV任务为例，介绍了飞桨框架高层API的使用指南。后续，飞桨框架还计划推出NLP领域专用的数据预处理模块，如对数据进行padding、获取数据集词表等；在组网方面，也会实现NLP领域中组网专用的API，如组网相关的sequence_mask，评估指标相关的BLEU等；最后，针对NLP领域中的神器transformer，我们也会对其进行特定的优化；待这些功能上线后，我们会第一时间告诉大家，敬请期待吧~

综上所述，大家不难发现，百度飞桨提供的高层API，不仅提供了完备易用的API体系，还在兼容历史版本的API的同时，给开发者提供了更加科学、高低融合的全新API体系，让开发者进行深度学习应用的开发变得更加容易。

看完前面飞桨高层API的使用介绍，是不是有种跃跃欲试的冲动呀？

体验方式一：在线体验

无需准备任何软硬件环境，直接访问以下地址，即可在线跑代码看效果：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1243085

体验方式二：本地体验

如果你还想在自己本地电脑上体验，那需要确保本地电脑上已成功安装飞桨开源框架2.0。

下面介绍飞桨开源框架2.0的安装方法，可以参考下面的命令，直接使用pip安装。安装后，就可以开始使用高层API啦。

本次飞桨开源框架2.0高层API相当简单易用了。更难得的是，百度飞桨开源框架近期还会针对高层API推出一系列教程——跟着雨哥学AI，该课程由多位资深飞桨工程师精心打造，真的是诚意满满。对于刚上手深度学习的人来说，这就是最佳的学习材料。不管是自学，还是用于开发，都是极好的。

教程链接：

https://aistudio.baidu.com/aistudio/personalcenter/thirdview/564527

也可以扫描下方的二维码，了解教程。

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