paddlepaddle专题
深度学习（十一）-PaddlePaddle
PaddlePaddle PaddlePaddle（Parallel Distributed Deep Learning，中文名飞桨） 是百度公司推出的开源、易学习、易使用的分布式深度学习平台 源于产业实践，在实际中有着优异表现 支持多种机器学习经典模型 优点 易用性。语法简洁，API的设计干净清晰 丰富的模型库。借助于其丰富的模型库，可以非常容易的复现一些经典方法 全中文说明文档
100行代码入门PaddlePaddle图像识别（无痛看代码）
100行代码入门PaddlePaddle图像识别（无痛看代码） 导语：PaddlePaddle是由百度研发，国内首个开源的深度学习框架。你在学了N多机器学习课程后，发现要手写一个深度学习程序的时候仍会无从下手。本文目的是解决这种入门问题，适合有深度学习基础但不会写程序，或者会使用其他深度学习框架但想学习PaddlePaddle使用方式的人群。本文将带领大家将大脑中的想法及模型用
openi启智社区 aarch64 npu环境安装飞桨paddlepaddle和PaddleNLP（失败）
以前在启智社区都是编译安装飞桨，这回看到飞桨提供了npu安装包，兴冲冲的以为安装很简单。 之所以安装飞桨，是因为想在启智社区的启智大脑调试环境使用最新的PaddleNLP，结果报错：No module named 'paddle.nn.layer.layers'，提issuenpu下import paddlenlp报错：No module named 'paddle.nn.layer.layer
使用PaddlePaddle和Ernie模型来计算文本数据的向量表示
import paddle2from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieModel3import numpy as np4import json56# 设置PaddlePaddle的全局随机种子7paddle.seed(1234)89# 初始化分词器10tokenizer = ErnieTokenizer.fro
安装paddlepaddle
一、windows+pip+cpu+python3.5+ 参考链接：http://www.paddlepaddle.org.cn/start 1.出现文件下载未完成，就报error 解决办法： 网络问题，导致文件下载不完整，所以直接重新执行一遍pip命令。 pip3 install paddlepaddle 2.出现问题sha256不一致 ERROR: THESE PACKAGES
paddlepaddle-gpu安装
背景 之前安装paddlepaddle-gpu遇到各种问题，安装不成功，之前使用了wsl+docker的方式，可查看我之前博客：记录paddlepaddle-gpu安装，这要会导致我整个开发流程比较割裂 cuda版本 强烈推荐cuda11.8，paddlepaddle对cuda版本要求及其严格，如12.1和12.0的差异都不能正常安装成功，如果需要同时使用pytorch和paddle，目前为
CUDA11.2及PaddlePaddle安装
按照我上次的博客的步骤 CUDA10安装与卸载，CUDA10.2与MMSEG安装-CSDN博客 出现了下面的问题 通过界面可以看出，是Nsight Visual Studio Edition没有安装成功，因此查询到下面文章。再一次安装的时候，取消Nsight VSE的安装 nsight visual studio edition失败 解决方法 - 知乎 Win 10 安装NVIDIA
离线下载百度paddlepaddle框架
1、安装python3 和pip3 2、修改pip源 [root@rocky9 .pip]# pwd/root/.pip[root@rocky9 .pip]# cat pip.conf [global]index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/[install]trusted-host=pypi.tuna.tsingh
第六十一回 放冷箭燕青救主 劫法场石秀跳楼-编译安装飞桨paddlepaddle@openKylin+RISCV
卢俊义在水里被张顺抓住，用轿子抬到了梁山。宋江等人下马跪在地上迎接，请他坐第一把交椅。卢俊义宁死不从，大家只好说留他在山寨几天，先让李固带着马车货物回去。吴用对李固说，你的主人已经答应坐第二把交椅了，上山之前家里的四句诗是藏头诗，每句话的第一个字合起来就是“卢俊义反”。 在梁山大家每天都请卢俊义喝酒，每个头领都单独请，这样过了近两个月，卢俊义才离开梁山。快到家的时候见到浪子燕青，他说李固和卢俊义
基于PaddlePaddle实现多分类的Focal Loss
论文：Focal Loss for Dense Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.02002 在网上找了一下，有一位博主尝试写了一个，但是没有实现类别平衡。于是我继续了这位博主的工作，添加了类别平衡。在我的数据集上表现的很好。 这几天做一个图像分类的项目，每个标签的训练集数量差别很大，分类难易程度差别也很大，于是想用Focal
PaddlePaddle框架安装
提示：可在python环境中进行安装，避免环境污染，创建命令conda create -n xxx_name python=3.9,激活conda activate xxx_name 第一步：查看计算机平台版本 在窗口输入查看命令，查看CUDA的版本 nvidia-smi 二、根据以下条件进行选择自动生成安装命令： 快速安装路径：飞桨PaddlePaddle-源于产
产品经理为什么一定要学paddlepaddle？
最近迷恋上了人工智能，在全力学习paddlepaddle。 公司同事问我：产品经理为什么要学paddlepaddle呢？ 我认为产品经理要学paddlepaddle的原因有三： 一、产品经理懂技术，谁也挡不住 产品经理在做产品规划的时候，需要对技术边界有个基本的把握。 否则就会闹出“用户App的主题颜色能根据手机壳自动调整”的笑话。 虽然大家在谈人工智能，但是真正懂的人，又有几个
PaddlePaddle----基于paddlehub的OCR识别
Paddlehub介绍 PaddleHub是一个基于PaddlePaddle深度学习框架开发的预训练模型库和工具集，提供了丰富的功能和模型，包括但不限于以下几种： 1.文本相关功能：包括文本分类、情感分析、文本生成、文本相似度计算等预训练模型和工具。 2.图像相关功能：包括图像分类、目标检测、人脸识别、图像生成等任务的预训练模型和工具。 3.视频相关功能：包括视频分类、视频
飞桨（PaddlePaddle）Tensor使用教程
文章目录 飞桨（PaddlePaddle）Tensor使用教程1. 安装飞桨2. 创建Tensor3. Tensor的基本属性4. Tensor的操作5. Tensor的广播机制6. Tensor与Numpy数组的转换7. 结论 飞桨（PaddlePaddle）Tensor使用教程 1. 安装飞桨 首先，确保你已经安装了飞桨。如果还没有安装，可以通过以下命令进行安装：
飞桨（PaddlePaddle）数据预处理教程
文章目录 飞桨（PaddlePaddle）数据预处理教程1. 安装飞桨2. 了解飞桨的数据预处理方法3. 应用单个数据预处理方法4. 组合多个数据预处理方法5. 在数据集中应用数据预处理5.1 在框架内置数据集中应用5.2 在自定义数据集中应用 6. 总结 飞桨（PaddlePaddle）数据预处理教程 在深度学习中，数据预处理是一个重要的步骤，它可以帮助提高模型的泛化能力
飞桨（paddlepaddle ）入门图像分类最强指南
飞桨完成入门图像分类最强指南 零基础白话图像分类什么是图像分类什么是数据如何处理数据什么是模型什么是神经网络训练模型训练轮数：总结作者简介 项目传送门 零基础白话图像分类 课程传送门『领航团图像分类课程』 全流程白话解析传送门 什么是图像分类 图像分类是基于深度学习的cv分类任务。 核心是从给定的分类集合中给图像分配一个标签的任务。 实际上我们的任务是分析一个输入
Paddlepaddle使用自己的VOC数据集训练目标检测（0废话简易教程）
一 安装paddlepaddle和paddledection（略） 笔者使用的是自己的数据集 二 在dataset目录下新建自己的数据集文件，如下： 其中 xml文件内容如下： 另外新建一个createList.py文件： # -- coding: UTF-8 --import osimport os.path as ospimport reimport rando
win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行图片文字识别1
###按装 用conda 创建python 3.8的环境，可参看本人python下的其它文章。 在pycharm开发环境下按装相关的模块： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple fastapipip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple "uvicorn
win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行身份证及营业执照的识别2
# 导入requests库，用于发送HTTP请求import requests# 导入FastAPI库，用于构建高性能的Web应用程序from fastapi import FastAPI# 导入PaddleOCR及其draw_ocr方法，PaddleOCR是一个使用PaddlePaddle深度学习框架的OCR工具from paddleocr import PaddleOCR, draw
win10 环境下Python 3.8按装fastapi paddlepaddle 进行图片文字识别
###按装 用conda 创建python 3.8的环境，可参看本人python下的其它文章。 在pycharm开发环境下按装相关的模块： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple fastapipip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple "uvicorn
paddlepaddle 2.6版本在WSL2环境中如何使用NVIDIA显卡运行神经网络
paddlepaddle 2.6版本发布后，官网上可以使用NVIDIA cuda 12.x进行机器学习了，训练神经网络的效率大为提升。因为是在wsl2环境中安装，不是纯正的linux环境，其中一些小问题需要注意。 使用conda 安装飞浆，wsl2中安装了cuda 12.x，跟飞浆2.6兼容，按照官网指令即可： conda create -n pp2cuda python=3.11conda
基于PaddlePaddle的飞桨论文解读：StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains
目录 摘要 StarGAN v2网络架构 实验 1.Baselines 2.数据集 3.评价指标 实验结果分析 1.个别成分分析 2.多种图像合成方法的比较 结论 模型代码（model.py） 主体代码（main.py） 总结 摘要 一个好的图像到图像的翻译模型应该学习不同视觉域之间的映射，同时满足以下特性：1）生成图像的多样性 2）多域的可伸缩性
【进阶实战】用PaddlePaddle实现LSTM股票预测
Paddlepaddle实现LSTM - 股票预测 欢迎大家来到这个实验，本实验实现的是利用LSTM (长短期记忆神经网络) 进行股票预测，通过本次实验，你将了解股票预测的方法、股票预测的数据集处理技巧、LSTM模型搭建以及训练过程等等，除此之外，你还将看到Paddlepaddle框架实现深度学习的一个十分清晰的结构流程，加深你对Paddlepaddle的了解。 在开始实验之前，我们有必要先来