使用卷积神经网络进行图像分类

CIFAR-100数据集上基于Vision Transformer 实现图片分类

GAMMA比赛多模态眼底图像数据集下基于EfficientNet和ResNet构造fundus_img和oct_img的分类模型

MosMedData: 新冠肺炎胸部 CT扫描数据集上基于3D-CNN实现二分类

基于图片相似度的图片搜索

基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割

通过OCR实现验证码识别

通过Sub-Pixel实现图像超分辨率

人脸关键点检测

点云处理：实现PointNet点云分类

点云处理：实现PointNet点云分割

自然语言处理

用N-Gram模型在莎士比亚文集中训练word embedding

IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类

使用预训练的词向量完成文本分类任务

使用注意力机制的LSTM的机器翻译

基于Transformer实现英语到西班牙语的翻译任务

使用序列到序列模型完成数字加法

使用协同过滤实现电影推荐

强化学习——Actor Critic Method

强化学习——Advantage Actor-Critic(A2C)

强化学习——Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

强化学习——DQN玩合成大西瓜

用飞桨框架2.0造一个会下五子棋的AI模型

通过AutoEncoder实现时序数据异常检测

Jena Climate时间序列数据集上使用LSTM进行温度的预报

证券数据集下使用LSTM模型预测A股走势

使用动转静完成以图搜图

生成式对抗网络

图像风格迁移模型-CycleGAN

通过DCGAN实现人脸图像生成

MNIST数据集下用Paddle框架的动态图模式玩耍经典对抗生成网络（GAN）

城市街景分割数据集下使用对抗网络Pix2Pix根据掩码生成街景

API 文档

代码贡献流程

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API 文档书写规范

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算子性能优化 提交流程

算子性能优化 方法介绍

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算子数据类型扩展 提交流程

算子数据类型扩展 验收规范

低精度算子开发贡献指南

低精度算子支持开发规范

低精度算子单测开发规范

曙光开发指南

曙光智算平台-Paddle 源码编译和单测执行

Paddle 适配 C86 加速卡详解

Paddle 框架下 ROCm(HIP)算子单测修复指导

硬件接入飞桨后端指南

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常见问题与解答

2.0 升级常见问题

安装常见问题

数据及其加载常见问题

组网、训练、评估常见问题

模型保存常见问题

参数调整常见问题

分布式训练常见问题

其他常见问题

3.1 Release Note

使用指南 

飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。

你可参考飞桨框架的 Github 了解详情，也可阅读 版本说明 了解最新版本的特性。

使用教程分为如下的模块：

飞桨 3.0 全新特性

模型开发入门

模型开发更多用法

动态图转静态图

分布式训练

自定义算子