PLSC飞桨大规模分类库

飞桨大规模分类（PLSC: PaddlePaddle Large Scale Classification）库是基于飞桨平台构建的超大规模分类库，为用户提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

PLSC 特性

• 支持超大规模分类：单机8张V100 GPU配置下支持的最大类别数扩大2.52倍，支持的类别数随GPU卡数的增加而增加；
• 训练速度快：单机8张V100 GPU配置下，基于ResNet50模型的百万类别分类训练速度2,122.56 images/s, 并支持多机分布式训练和混合精度训练;
• 支持训练训练卡数的调整：加载模型参数的热启动训练可以使用和预训练不同的GPU卡数，并自动进行参数转换；
• base64格式图像数据预处理：提供base64格式图像数据的预处理，包括数据的全局shuffle，数据自动切分；
• 支持自定义模型：PLSC内建ResNet50、ResNet101和ResNet152模型，并支持用户自定义模型；
• 支持模型参数在HDFS文件系统的自动上传和下载；
• 全流程解决方案：提供从训练到部署的大规模分类问题全流程解决方案。