PaddlePaddle 每月资讯

PaddleFluid v1.3.0 正式发布

业界首个视频分类模型库

新增视频模型库，提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码，用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。

视频理解权威竞赛ActivityNet - Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。

基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混合精度训练

新增支持NLP语义表示BERT模型，支持多机多卡训练，支持混合精度训练，训练速度对比主流实现提升50%+，提供完整部署示例。

分布式训练性能大幅提升

大规模稀疏参数服务器Benchmark发布， CPU多机异步训练发布显著提升点击率预估任务IO吞吐的built-in reader，多机多卡训练性能多方面提升。

PARL1.0：业界领先的深度强化学习框架重磅发布

基于PaddlePaddle的深度强化学习框架PARL，夺冠NeurIPS 2018。具有高可扩展性、可复现性和可复用性，强大的大规模并行化和稀疏特征的支持能力。覆盖DQN、DDQN、等主流强化学习算法，通过8块GPU拉动近20000个CPU节点运算将近5个小时迭代一轮的PPO算法加速到不到1分钟。

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PaddlePadle官网全新升级上线

内容更丰富、界面更友好。全方位的产品介绍，通畅的用户沟通渠道，40+官方模型、案例展示一键抵达。全新的视觉和体验设计，带来极速的官网新体验。

访问：http://paddlepaddle.org/ 体验新官网

深度学习工程师认证考试启动

深度学习工程师认证考试已开放报名，3月21日正式开考。借助此考试，考生可对自己的深度学习的理论基础和工程能力进行自测，为进一步提升打好基础。通过考试获得认证者，可优先面试百度深度学习技术岗位。

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2019语言与智能技术竞赛开幕，PaddlePaddle帮你快速“起飞”

报名截至3月31日， PaddlePaddle基线全面升级，使用PaddlePaddle参赛获奖可获得百度面试机会。赛事讨论与组队专区已全面开放。

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大家关注的热门资讯

一块GPU就能训练语义分割网络，百度PaddlePaddle是如何优化的？