@[TOC]飞桨-PaddlePaddle技术笔记心得开始心得体会经过学校推广，开始了七天的学习之旅，逐渐意识到，这或许是我见过最好的课程。 节奏虽然比一般的的课程快，但是感觉老师教的非常非常非常好，环境网站的教育辅助效果也非常好，有全部都在云端的环境，还有随时可以互相问答的同学群。 还有人美心善代码6的文姐姐，还有可可爱爱的班主任（虽然生气的时候很怕人）。 学习几天后，我开始后悔为什么不早点遇见
PaddleHub创意赛：AI人像抠图及图像合成——基于paddleHub的韦小宝穿越本项目根据DeepLabv3+模型一键抠图示例(https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/354462)，主要采用PaddleHub DeepLabv3+模型(deeplabv3p_xception65_humanseg)和python图像处理库openc
AI StudioAI Studio是一个基于paddlepaddle的集成了大量数据集、经典样例项目及比赛项目的云计算建模平台，也是一个机器学习、深度学习的交流社区。AI studio有丰富的公开项目，提供给用户学习，并且每个项目都可以直接运行，用户可以选择不同配置的运行环境，环境默认为Notebook。AI Studio还具有以下技术特色：l 支持Python交互式编程
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2024-09-24 13:01:50
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引言PaddlePaddle作为国内首个深度学习框架，最近发布了更加强大的Fluid1.2版本, 增加了对Windows环境的支持，全面支持了Linux、Mac、 Windows三大环境。 PaddlePaddle在功能完备的基础上，也尽量秉承易学易用的特点，在Windows的安装方面，体现了一键式的特点，大部分情况下，只需要一条简单的命令就可以完成安装。 用户在使用的过程中可能会面对安装和编译方
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2023-11-07 08:15:18
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# PaddlePaddle 和 PaddleNLP 版本对应指南
在深度学习和自然语言处理的领域，PaddlePaddle（飞桨）和PaddleNLP是两个重要的开源框架。PaddlePaddle作为一个深度学习平台，为用户提供了丰富的模型和工具，而PaddleNLP则专门为自然语言处理任务提供了高层次的封装。然而，使用这两个框架时必须注意它们之间的版本对应关系，以确保功能的正常使用。本文将详
# PaddleNLP与PaddlePaddle版本对应关系
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，PaddleNLP作为百度开源的自然语言处理库，逐渐成为研究和开发中不可或缺的一部分。PaddleNLP构建在PaddlePaddle深度学习框架之上，因此理解它们的版本关系是非常重要的。本文将对PaddleNLP与PaddlePaddle之间的版本对应关系进行详细探讨，并通过代码示例来帮助读
了解“PaddlePaddle版本与PaddleNLP版本对应”的问题对于保证项目的顺利进行至关重要。随着技术不断演进，版本间的兼容性问题逐渐显露出其痛点，而有效的解决方案尤为关键。本文将从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘、到扩展应用逐步深入，探讨如何合理应对这一问题。
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为了清楚了解初始技术痛点，我们需要先绘制一个时间轴，记录我们的技术演进过程。这条时间轴描绘了业务增长
我印象最深的是飞机预测的那个案例，第二天就让我们进行调优，我改了优化器、改了网络结构，花了很长时间，但是发现效果都不怎么理想。一直到倒数第二天在做 CTR预估实战的时候，老师提供了一些改参数的思路，才大致知道了调优方法。飞机预测的网络部分的代码： 对了不得不提的是，老师的声音很好听，所以之也算是我听下去的动力吧，每天听一遍课在看一下代码，运行一下，时间过的非常的快。 接下来展示下近期
目录一. 环境安装1.1 PaddlePaddle-gpu安装1.2 PaddleX安装二. 快速训练2.1 准备数据集2.2 定义图像预处理与数据增强2.3 定义并装载数据2.4 开始训练2.5 使用Visual查看训练情况三. 部署推理3.1 模型加载预测 PaddleX官方文档(以图像分类为例)：PaddleX/docs/quick_start_API.md硬件配置： CPU：AMD 58
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2024-03-01 16:01:02
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# PaddlePaddle与PaddleNLP版本对应的实现指南
在使用PaddlePaddle和PaddleNLP进行深度学习开发时，确保这两个库的版本相互兼容是非常重要的。本文将为刚入行的小白提供一份详细的指南，教你如何实现PaddlePaddle与PaddleNLP的版本对应。
## 整体流程
我们将通过以下步骤确保两个库的版本兼容：
| 步骤编号 | 步骤描述
目录查看CUDA版本及如何选择下载安装CUDACUDA版本查看查看显卡驱动，及其对应兼容的CUDA版本下载合适的CUDA APP添加环境变量安装CUDNN安装对应的Pytorch(包含cudatoolkit库)一键安装检测CUDA的安装状态检查torch能否正常调用gpu加速以及cuda可用否 查看CUDA版本及如何选择下载安装CUDACUDA版本查看首先在桌面上点击右键，然后选择NVIDIA控
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2024-05-15 11:09:14
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利用Docker在Windows10专业版环境下配置PaddlePaddle 对于PaddlePaddle的安装，查询官网信息，PaddlePaddle提供pip安装和Docker安装运行的使用方式。我们已经了解到Docker在避免环境配置难题上的的巨大优势，加上本人用的是Windows10操作系统，目前官方对于win10版本给出独特的支持，因而
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2024-01-29 02:08:49
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PaddleHub之《青春有你2》作业：五人识别一、任务简介图像分类是计算机视觉的重要领域，它的目标是将图像分类到预定义的标签。近期，许多研究者提出很多不同种类的神经网络，并且极大的提升了分类算法的性能。本文以自己创建的数据集：青春有你2中选手识别为例子，介绍如何使用PaddleHub进行图像分类任务。 #CPU环境启动请务必执行该指令
%set_env CPU_NUM=1
#安装pad
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2024-02-14 13:35:58
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一、安装paddle1. 创建conda虚拟环境conda create -n PaddleEnv python=3.7
activate PaddleEnv 2. 安装paddlepython3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html3.
PaddleX训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署） 导航条PaddleX训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署）一、环境准备二、数据准备三、模型训练四、可视化指标五、模型预测六、模型部署 写在最前：PaddleX是paddlepaddle推出的一个上手难度较低、且部署友好的仓库，接口做的比较好，它在github上有一个保姆级教程，但是
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2024-05-07 10:31:36
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## 使用PaddlePaddle和PaddleNLP版本的完整指南
在深度学习和自然语言处理领域，PaddlePaddle是一个强大的开源深度学习平台，而PaddleNLP提供了一系列自然语言处理的工具和模型。对于刚入行的小白，了解如何配置和使用PaddlePaddle和PaddleNLP并不容易。本文将通过详细的步骤和示例代码来帮助您完成这一过程。
### 整个流程概述
下面是确保您成功
从零开始深度学习–基于paddle–笔记1线性回归模型深度学习中的“hello word”。深度学习就是通过已知求未知的过程。比如y=kx+b这个一次函数，起初并不知道y和x之间存在一定关系（线性关系），但是通过大量的x、y数据可以找出它们之间的规律，于是总结出十分接近y=k’x+b’的关系式，那么当有新的x时就可以通过总结式y=k’x+b’来预测出此时的y是多少。这个过程就是“深度学习”的极简缩
# PaddlePaddle及其生态组件的版本对应性
在深度学习框架中，PaddlePaddle是一个日益受到关注的选择。随着它的生态系统不断扩展，PaddleNLP和PaddleHub相继推出，以支持自然语言处理和模型管理。了解这些组件之间的版本对应性，能够帮助开发者更顺畅地使用这些工具。在本文中，我们将探讨PaddlePaddle、PaddleNLP和PaddleHub之间的版本关系，并通过
# PaddlePaddle 和 PaddleNLP 版本的科普
PaddlePaddle（飞桨）是由百度开发的深度学习框架，深受研究者和开发者的青睐。而PaddleNLP是基于PaddlePaddle构建的自然语言处理工具包，提供了一系列预训练模型和高效的训练管线。本文将介绍这两个项目的基本信息和相互关系，并示范如何使用它们进行文本分类任务，同时也会展示相关的版本信息。
## PaddleP
# 深入了解PaddleNLP与PaddlePaddle版本
在自然语言处理（NLP）领域，强大的深度学习框架是推动研究和应用的关键。PaddlePaddle（飞桨）是由百度研发的一款开源深度学习框架，而PaddleNLP则是建立在PaddlePaddle之上的一套高层次API，专门解决NLP相关任务。了解这两个库的版本关系对开发者而言至关重要。
## PaddlePaddle与PaddleN
