介绍¶

PaddleX可视化客户端基于PaddleX开发的可视化深度学习模型训练套件，目前支持训练视觉领域的图像分类、目标检测、实例分割和语义分割四大任务，同时支持模型裁剪、模型量化两种方式压缩模型。开发者以点选、键入的方式快速体验深度学习模型开发的全流程。可以作为您提升深度学习模型开发效率的工具。

PaddleX GUI 当前提供Windows，Mac，Ubuntu三种版本一键绿色安装的方式。请至飞桨官网：https://www.paddlepaddle.org.cn/paddle/paddleX 下载您需要的版本。

功能¶

PaddleX可视化客户端是PaddleX API的衍生品，它在集成API功能的基础上，额外提供了可视化分析、评估等附加功能，致力于为开发者带来极致顺畅的开发体验。其拥有以下独特的功能：

PaddleX GUI覆盖深度学习模型开发必经的 数据处理 、 超参配置 、 模型训练及优化 、 模型发布 全流程，无需开发一行代码，即可得到高性能深度学习推理模型。

详细的数据结构说明，并提供 数据标签自动校验 。支持 可视化数据预览 、 数据分布图表展示 、 一键数据集切分 等实用功能

集成飞桨团队长时间产业实践经验，根据用户选择的模型类别、骨架网络等，提供多种针对性优化的 预训练模型 ，并 提供推荐超参配置 ，可 一键开启多种优化策略

集成 可视化分析工具：VisualDL , 以线性图表的形式展示acc、lr等关键参数在训练过程中的变化趋势。提供 混淆矩阵 等实用方法，帮助快速定位问题，加速调参。模型评估报告一键导出，方便项目复盘分析。

一键启动模型裁剪、量化，在不同阶段为开发者提供模型优化的策略，满足不同环境对模型性能的需求。

可对历史训练模型进行保存及管理，未进行裁剪的模型可以保存为预训练模型，在后续任务中使用。

客户端直接展示模型预测效果，无需上线即可进行效果评估

点选式选择模型发布平台、格式，一键导出预测模型，并匹配完善的模型预测部署说明文档，贴心助力产业端到端项目落地