PLSC 介绍
飞桨大规模分类（PLSC: P addlePaddle L arge S cale C
lassification）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。
- 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。