第一次写文章，主要是遇见的坑太多，怕以后记不住 配置：ubuntu18.0 cuda11.2 cudnn8.1 paddle2.2-gpu 然后下载OCR：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 数据集制作参考：【1】这里遇到了第一个bug，是读不出来汉字，原因是编码解码的问题 加一个编码格式就好了with open("F:/10w/special.tx
paddleOCR踩坑记训练莫名终止或者评估莫名终止训练和评估的效果都特别好，预测的效果却特别差使用gen_label.py报错将paddleOCR转成pytorch框架 训练莫名终止或者评估莫名终止这是因为在tools/program.py文件里有一句逻辑关系语言出错了，需要进行如下修改。if idx >= len(train_dataloader):
break
#把上面这句话修改成
一直就像学一学深度学习，今年刚好趁着疫情的原因，有了大把时间可以好好研究研究。刚开始我还花了一笔大洋报了一个培训班，之后竟然在公众号上看到百度飞桨PaddlePaddle免费七日训练营的报名推送。抱着有羊毛不薅白不薅的心态，果断报了名。训练营时间是3.3-3.9，今天正好结束，那就把最近学的总结一下。 #学到了啥 其实七天的时间太短了，真要想把深度学习、PaddlePaddle框架完全掌握，真的是
文章目录一、前言二、英文模型输出文本错误三、图片宽度过长导致识别失败 一、前言在使用 PaddleOCR 项目中预设置的安卓程序时, 出现了两个问题.这里对两个问题进行一些初步分析并给出自己的猜测和之后将会进行的解决方案.二、英文模型输出文本错误一个是使用英文模型识别时会出现类似于 xxxxxxxx 这样的符号, 但是其识别率还是能够保证在 80% 左右.例如对如下图片进行识别手机端运行效果如下
## PaddleNLP 持续训练
在自然语言处理领域，持续训练是一种重要的技术，可以帮助模型不断适应新数据，不断提升性能。PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具库，提供了丰富的预训练模型和方便易用的API，可以帮助我们更快速地进行模型训练和部署。
### 持续训练的优势
传统的训练方式是将所有数据一次性加载到模型中进行训练，但是这种方式不能很好地
我本人不是计算机专业的，而是学医的，但是一直很关注信息技术，尤其是近年来人工智能不断与各行各业融合，取得了很多瞩目的成绩。一直很感兴趣人工智能在医疗中的应用，不过苦于基础知识有限，很难深入学习。正好百度有一个7日训练营项目，而且是零基础的，正好适合我这种自学成柴的小白，就报名参加了。除去前两天python基础课程，这个训练营最核心的内容围绕《青春有你2》展开，包括计算机视觉领域的对选手照片智能识别
飞桨-paddle-GPU环境配置1.新建环境为了排除环境问题，咱们先新建一个环境： 打开anaconda Prompt (不知道jie个si啥的安装一下anaconda)，输入conda create -n paddle_gpu python=3.6 -n, --name 参数指定环境名称 python=3.6 的意思是指定Python版本为3.6插一句，如果conda下载对应的包贼慢的话，可以
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度用python的函数np.dot实现两个向量/矩阵 相乘.SIMD:为了加快深度学习神经网络运算速度，可以使用比CPU运算能力更强大的GPU。事实上，GPU和CPU都有并行指令（parallelization instructions），称为S
# PaddleNLP事件抽取训练指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用PaddleNLP进行事件抽取训练。PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具包，它提供了丰富的预训练模型和训练任务的工具，可以帮助你快速构建和训练事件抽取模型。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个事件抽取训练的流程。下面的表格展示了每一步的概览：
| 步骤
模型neck部分：错误：修改Eval 配置 DetResizeForTest:image_shape: [1000, 1000]报错原因：图片resize后，in4 = self.in4_conv(c4)卷积后，[1, 256, 63, 63] 3,4维不一定是64，out4 = in4 + F.upsample(in5, scale_factor=2, mode="nearest", align
paddleocr训练包括三个方面的内容：文字检测、方向判断、文字识别。下面逐一说明：在PaddleOCR/doc/doc_ch/detection.md中有说明文字检测：数据准备--启动训练--断点训练--评估指标--测试检测效果将下载到的数据集解压到工作目录下，假设解压在 PaddleOCR/train_data/ 下。另外，PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件 ，您可以通过
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2023-11-02 07:48:46
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2021SC@SDUSC DB损失函数 代码位置：ppocr->losses->det_db_loss.pyfrom __future__ import absolute_import
from __future__ import division
from __future__ import print_function
from paddle import nn
from .d
CRNN本项目是PaddlePaddle 2.0动态图实现的CRNN文字识别模型，可支持长短不一的图片输入。CRNN是一种端到端的识别模式，不需要通过分割图片即可完成图片中全部的文字识别。CRNN的结构主要是CNN+RNN+CTC，它们分别的作用是，使用深度CNN，对输入图像提取特征，得到特征图。使用双向RNN（BLSTM）对特征序列进行预测，对序列中的每个特征向量进行学习，并输出预测标签（真实值
# PaddleNLP 训练与推理代码科普
## 导言
在自然语言处理领域，PaddleNLP 是一个颇具影响力的工具库，它基于飞桨深度学习框架，为研究者和开发者提供了一套完整的解决方案。PaddleNLP 不仅包含了各种常见的自然语言处理模型，还提供了训练与推理的代码示例，方便用户快速上手并进行自定义扩展。
在本文中，我们将介绍 PaddleNLP 的训练与推理代码，通过具体的示例展示如何
目录简介1 预处理流程初探2 算子处理过程2.1 DecodeImage2.2 DetResizeForTest2.2.1 构造方法2.2.2 调用方法2.3 NormalizeImage2.4 ToCHWImage2.5 KeepKeys3 预处理结果4 实际部署时的预处理5 总结 简介导出ONNX格式的模型后，在部署模型时，需要对模型的输入进行预处理，转换成符合模型输入维度的张量；模型输出张
paddle高阶API课程中学到的万能公式：（1) 问题定义--（2）数据准备--（3）模型选择和开发--（4）模型训练和调优--（5）模型评估测试--（6）部署上线我们使用PaddleOCR，问题已经定义好了就是文字识别任务，模型框也都有，除非你要尝试新的模型。我们可以做的就是针对自己的具体任务准备自己的数据，并将数据做一定的扩充，学名叫数据增强，然后就可以开启训练了。最终生成笔记（六）里面使用
这个主要参考PaddleOCR下的 /doc/doc_ch/inference.md先按照这里的教程学习模型转化：一、训练模型转inference模型检测模型转inference模型下载超轻量级中文检测模型：wget -P ./ch_lite/ https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_trai
# 流程：PaddleNLP GPU训练与CPU部署
在深度学习的工作流程中，我们常常需要在性能强劲的GPU上进行训练，而在资源有限的环境中（如服务器或移动设备）进行部署。本文将带你全面了解如何使用PaddleNLP进行GPU训练并在CPU上进行部署。我们将分步骤进行，并附上相关代码示例。
## 整体流程
以下是“PaddleNLP GPU训练与CPU部署”的整体流程示意图：
```mer
## PaddleNLP训练GPU显存不足解决方案
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何解决PaddleNLP训练时GPU显存不足的问题。本文将提供整个解决方案的流程，并为每个步骤提供相应的代码。
### 解决方案流程
下面是解决PaddleNLP训练GPU显存不足问题的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[获取训练数据] --> B[定义模型]
准备数据集 自己新建目录 下载识别预训练模型 下载之后是一个压缩包，解压后（注意：rec是自己新建的目录） 修改配置文件 修改内容： 1.训练后模型存储目录； 2.是否训练可视化； 3.训练数据集图片和标注位置； 4.测试数据集图片和标注位置； 5.其他参数如等可以在训练时在命令行中指定，更多配置文档内容参见官网资料。# 训练后模型存储目录
Global:
debug: false
use
