paddle专题
【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle’
文章目录 一、分析问题背景二、可能出错的原因三、错误代码示例四、正确代码示例五、注意事项 已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle’ 一、分析问题背景 在Python编程中，ModuleNotFoundError是一个常见的错误，它通常发生在尝试导入一个不存在的模块时。本例中，错误消息No module named '
复现百度云智实验出的bug：使用paddle的fluid出现please use fluid.metrics.EditDistance instead.报错问题
最近看了百度云智学院的OCR的实验，简直不能更坑，以后还是好好在github上或者CSDN上搜搜案例来实践，商业公司的即使是BAT的也糟糕透了，英文不好不然就去微软的学学。 百度的车牌识别： http://abcxueyuan.cloud.baidu.com/newlab/#/lab_detail/lab_exp_book?id=121 学习流程： 实验目录： 用paddlepaddle框架搭
Paddle加载NLP的各类预训练模型方法总结(以文本分类任务为例，包含完整代码)
一、Introduction 最近宅在家，有空只能搞搞NLP的比赛。由于缺乏GPU的加持，只好白嫖百度的AI Studio(毕竟人家提供免费的Tesla V100)。在此不得不赞扬一下优秀的国产深度学习框架–Paddle(飞浆)，代码精炼，使用简单，具有极高的集成度，非常适合初学者上手。 由于代码中用到了各种预训练模型做迁移学习，所以在此记录一下Paddle Hub加载各类预训练模型的方法。
使用paddle 手搓交叉熵代码
在使用PaddlePaddle框架编写自定义交叉熵损失函数时，你需要理解交叉熵损失的基本概念。交叉熵损失通常用于分类问题，衡量的是实际输出（probability distribution）与期望输出（one-hot encoding of the true class）之间的差异。 在PaddlePaddle中，你可以使用以下步骤来手动实现交叉熵损失函数： 确保你的输出通过softmax函数：
【Paddle】Inplace相关问题：反向传播、影响内存使用和性能
【Paddle】Inplace相关问题：反向传播、影响内存使用和性能 写在最前面inplace 的好处有哪些？能降低计算复杂度吗在反向传播时，Inplace为什么会阻碍呢？“计算图的完整性受损”表达有误原地操作 sin_()为什么原地操作会阻碍反向传播PaddlePaddle的特定情况 🌈你好呀！我是 是Yu欸 🌌 2024每日百字篆刻时光，感谢你的陪伴
Paddle使用问题No module named ‘paddle.fluid’
这是Paddle版本的问题，从飞桨框架 2.5 版本开始，已经废弃了 paddle.fluid 。 解决方案：修改paddle版本 pip install paddlepaddle==2.4.0
1. C++ 编译 paddle 预测库编译
paddleocr 依赖 paddle 预测库, 但官网发布版只有 release 版本, 还是 MT 格式得, 根本没法调试. 重新编译预测库, 以支持 debug 调试. 基本按照官方说明来就可以, 编译参数打开MKL, MT 改为 MD. 具体参考: https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/1.8/advanced_g
paddle ocr v4 2.6.1实战笔记
目录 效果图： 安装 模型权重是自动下载，如果提前下载会报错。 识别orc，并opencv可视化结果，支持中文可视化 官方原版预测可视化： 效果图： 安装 安装2.5.2识别结果为空 pip install paddlepaddle-gpu==2.6.1 模型权重是自动下载，如果提前下载会报错。 测试代码： import osimport timefr
Paddle 实现DCGAN
传统GAN 传统的GAN可以看我的这篇文章：Paddle 基于ANN（全连接神经网络）的GAN（生成对抗网络）实现-CSDN博客 DCGAN DCGAN是适用于图像生成的GAN，它的特点是： 只采用卷积层和转置卷积层，而不采用全连接层在每个卷积层或转置卷积层之间，插入一个批归一化层和ReLU激活函数 转置卷积层 转置卷积层执行的是转置卷积或反卷积的操作，即它是常规卷积层的反向操作。它接
Paddle 基于ANN（全连接神经网络）的GAN（生成对抗网络）实现
什么是GAN GAN是生成对抗网络，将会根据一个随机向量，实现数据的生成（如生成手写数字、生成文本等）。 GAN的训练过程中，需要有一个生成器G和一个鉴别器D. 生成器用于生成数据，鉴定器用于鉴定数据的准确性，其实就是在鉴别数据是人生成的还是机器生成的，因为生成器需要以假乱真。 鉴别器将会与生成器一起训练。鉴别器将会先训练，这样才有适当的能力去鉴定生成器生成数据的准确性。 鉴别器的训
在docker中安装paddle serving @FreeBSD（待续）
因为FreeBSD本身不能装paddle serving，所以我们要在docker里面装。 Paddle Serving官网：GitHub - PaddlePaddle/Serving: A flexible, high-performance carrier for machine learning models（『飞桨』服务化部署框架） wheel包下载：Serving/doc/Lates
【Paddle】PCA线性代数基础 + 领域应用：人脸识别算法（1.1w字超详细：附公式、代码）
【Paddle】PCA线性代数基础及领域应用 写在最前面一、PCA线性代数基础1. PCA的算法原理2. PCA的线性代数基础2.1 标准差 Standard Deviation2.2 方差 Variance2.3 协方差 Covariance2.4 协方差矩阵 The Covariance Matrix2.5 paddle代码demo①：计算协方差矩阵2.6 特征向量 Eigenvecto
Paddle 1.8 与 Paddle 2.0 API 映射表
安装2.6的paddlepaddle之后总是报fluid的错误，查询得知这个接口已经弃用了，但是一直找不到替换接口，偶然查询报错信息的时候找到了映射表，转存一下。 Paddle 1.8 与 Paddle 2.0 API 映射表
paddle.net怎么付款？paddle.net怎么订阅？
有需要的小伙伴可以使用Fomepay的卡进行订阅支付，我这里使用的是491090卡段，开卡步骤很简单，点击获取卡片 1、注册 2、填写姓名使用拼音或者英文名都可以 3、支付宝或者微信支付
paddle ocr
paddle安装教程，git clone xxxgit https://blog.csdn.net/Castlehe/article/details/117356343 只有paddle 1.x 的教程：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/static/doc/doc_en/quickstart_en.md 报错是因为安装的是paddl
如何将Paddle(Lite)模型转换为TensorFlow(Lite)模型
模型间的相互转换在深度学习应用中很常见，paddlelite和TensorFlowLite是移动端常用的推理框架，有时候需要将模型在两者之间做转换，本文将对转换方法做说明。 环境准备 建议使用TensorFlow2.14，PaddlePaddle 2.6 docker pull tensorflow/tensorflow:2.14.0 Step1：From Paddle to ONNX
paddle实现手写数字模型（一）
参考文档：paddle官网文档环境：Python 3.12.2 ，pip 24.0 ，paddlepaddle 2.6.0 python -m pip install paddlepaddle==2.6.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple调试代码如下： LeNet.py import paddleimport paddle.nn.func
paddle ocr识别文字
paddle使用 # pip install paddlepaddle==2.5.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple# pip install paddleocr==2.7.0.3 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simplefrom paddleocr import PaddleOCRfrom PIL imp
paddle的版面分析的环境搭建及使用
一、什么是版面分析 版面分析技术，主要是对图片形式的文档进行版面分析，将文档划分为文字、标题、表格、图片以及列表5类区域，如下图所示： 二、应用场景 2.1 合同比对 2.2 文本类型划分 2.3 通用文档的还原 版面分析技术可将以word、pdf、图片等非结构化文档存储的信息还原为半结构化的电子数据，是非结构化文档信息利用首要任务。 三、paddle的版面分析
Paddle上手实战——NLP经典cls任务“推特文本情感13分类”
Paddle上手实战——NLP经典cls任务“推特文本情感13分类” 实战背景介绍 数据地址：https://www.heywhale.com/home/activity/detail/611cbe90ba12a0001753d1e9/content Twitter推文具备多重特性，首要之处在于其与Facebook的显著区别——其完全基于文本形式，通过Twitter接口可轻松注册并下载，从而
使用`paddle.nn.Layer`自定义网络教程
文章目录 使用`paddle.nn.Layer`自定义网络教程1. 概念介绍2. 数据处理3. 搭建一个完整的深度学习网络4. 使用`paddle.nn.Layer`构建深度学习网络5. 利用`paddle.nn.Layer`进行子层的访问6. 修改`paddle.nn.Layer`层的成员变量7. 存储模型的参数8. 总结 使用paddle.nn.Layer自定义网络教程
pip下载paddle、sklearn、cv2问题
ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle‘ ModuleNotFoundError: No module named sklearn No matching distribution found for cv2 Could not build wheels for opencv-python, which is required to inst
学习使用paddle来构造hrnet网络模型
1、首先阅读了hrnet的网络结构分析，了解到了网络构造如下： 参考博文姿态估计之2D人体姿态估计 - （HRNet）Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation（多家综合）-CSDN博客 最重要的就是这个图了： 在这里主要是注释自己对这个图的认识和理解： 在RGB图片（256*192*3）
paddle 图像分割学习总结
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、图像分割综述二、FCNU-NetPSPNetDeepLab 前言 课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1767 提示：以下是本篇文章正文内容 一、图像分割综述 根据 不同的任务和数据类型： -图像分
Paddle训练yolov3 识虫小结
文章目录 前言数据分析数据增广网络结构训练技巧Mish激活函数学习率调整策略对预测结果的改进 对YOLO的一些思考总结 前言 第一次参加AI studio 的新手赛，还是蛮激动的。这次比赛要检测的内容本身比较简单，但是时间是真的赶，我开始做的时候只有不到一周时间。 由于之前没有参加过这类比赛，所以手头上没什么现成的资料。虽然可以从网上找，但是找的不一定符合要处理数据的格式，所