为什么要进行Pull Request飞桨并非是一个仅由百度研发工程师进行维护的库，它支持也欢迎任何人进行代码贡献。如果你希望在飞桨中增加一个功能或者修复一个bug，你可以：提交issue，也就是告知他人你的需求或上报bug；自己攥写代码，并且进行PullRequest（PR），当仓库管理员审核你的代码后（可以理解为认可你的修改后），该代码将被合并到飞桨的代码中，其他程序员使用飞桨时就会运行到你写的
# 飞浆使用PyTorch的指南
飞浆（PaddlePaddle）和PyTorch是深度学习领域中最受欢迎的框架之一。对于很多开发者和研究人员来说，如何在自己的工作中有效地选择并使用这些框架是一个非常重要的问题。在这篇文章中，我们将探讨如何在飞浆中利用PyTorch进行模型的构建与训练，以便更好地服务于深度学习的实际应用。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源机器学习框架，由F
原创
2024-08-14 05:21:56
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导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在重要的机器阅读领域，基于DuReader数据集，飞桨升级并开源了一个经典的阅读理解模型 —— BiDAF，相较于DuReader原始论文中的基线，在效果上有了大幅提升，验证集上的ROUGE-L指标由原来的39.29提升至47.68，测试集上的ROUGE-L指标由原来的45.90提升至54.66。 1. 机器阅读理解概述
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2023-12-27 17:16:23
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# Java 使用飞浆 (PaddlePaddle)
## 引言
在当今人工智能迅速发展的时代，深度学习框架的选择变得尤为重要。飞浆（PaddlePaddle）是一个由百度开发的深度学习平台，它在工业界和学术界都得到了广泛应用。本文将探讨如何在 Java 中利用飞浆进行深度学习任务，特别是如何使用飞浆的 Java API。
## 什么是飞浆？
飞浆是一款功能强大的深度学习框架，其优势在于易
首先声明，不详细讲解代码部分，主要是针对课程的理解及对作业的分析。 今天学习的内容比较简单，开始介绍了飞浆开源深度学习平台、为什么要存在深度学习框架（个人认为这个是必然要出现的，所有开发者都会想到的这个问题，大大节省了编写底层代码的时间，我之前用的是tensorflow框架，就特别好用，然后百度的Paddle Paddle也支持相互转换，这就完美了。）使用飞浆作为深度学习框架的优势（这里怎么说，
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2023-12-22 09:09:52
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Paddle版本：2.0.0rc Python版本：python3 运行方式：python3命令行界面，非分布式方式 1. 安装飞桨¶
如果您已经安装好飞桨那么可以跳过此步骤。我们针对用户提供了一个方便易用的安装引导页面，您可以通过选择自己的系统和软件版本来获取对应的安装命令，具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOS的linux机器上，安装python3,安装paddleyum insta
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2023-12-23 18:12:18
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# Java 飞浆OCR使用指南
在当今数字化时代，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术已经成为我们日常生活和工作中不可或缺的一部分。OCR技术能够将图片中的文字内容转换为可编辑的文本格式，极大地提高了工作效率和信息处理的便捷性。本文将介绍如何使用Java语言结合飞浆OCR库实现文字识别功能。
## 飞浆OCR简介
飞浆OCR是一个基于深度学
原创
2024-07-24 06:13:06
252阅读
## Java 飞浆使用简介
在现代的软件开发中，尤其是在深度学习与机器学习领域中，Java 已逐渐成为一个重要的开发语言。飞浆（PaddlePaddle）则是一款由百度开发的深度学习框架，因其简单易用、高效且功能强大，受到许多开发者的青睐。本文将通过解决一个实际问题来介绍如何使用 Java 飞浆进行简单的数据推理，并通过示例代码进行详细说明。
### 实际问题
假设我们有一个图像分类问题，
在现代机器学习和深度学习领域，飞浆（PaddlePaddle）作为百度推出的一款开源深度学习框架逐渐受到越来越多开发者和企业的青睐。本文将基于Python环境，详细讲解如何使用飞浆模型的过程，包括背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、排错指南和生态扩展，帮助大家更好地掌握这个强大的工具。
## 背景定位
在开发中，使用飞浆进行模型训练和推理时，我们可能会遇到一些问题，例如模型训练速度慢、收敛
3.1 JAVA的数据类型
Java语言是一种严格的“类型化”语言。这意味着每个变量都必须有一个声明好的类型。Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型（四个整数型，两个浮点型），一种字符类型，还有一种布尔型。Java另外还提供大数字对象，但它不是Java的数据类型。
1、整数：
定义：没有小数部分的数字，负数是允许的。 种类：
初次接触paddlepaddle是在胡晓曼老师的博客上，当时想要去了解一下卷积神经网络网络的原理，就在百度上到处搜索，然后就看到了最后赵晓曼老师说的用paddle实现卷积神经网络。也是这次偶然的机会，让我了解到了paddlepaddle，于是乎就开始关注到了paddle。正好这个时候还看见了百度架构师手把手教你深度学习这门课程，卧槽，瞬间就被这标题给吸引住了（还好不是标题党，不然我就要化身万年喷子
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2024-04-02 10:54:31
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6月28日，2019中国人工智能峰会(CAIS 2019)在南京举办，大会以“智能＋拥抱未来”为主题，汇聚人工智能领域学术界、产业界众多领袖及代表，探讨中国人工智能的现在与未来。百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术与应用国家工程实验室副主任吴甜受邀出席“AI的开源与开放”高峰论坛并发表主题演讲，阐述了全球软件开源开放的现状，以及中国首款自主研发的深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)的
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2023-11-29 16:10:38
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自从飞桨框架2.0发布以来，一直有用户期待什么时候能够帮助Java用户更便捷高效完成他们的部署任务。在过去，我们往往需要自己部署一台Model Server来做这个事情。但是，无论是维护方面，还是速度方面，很多时候都没有办法达到预期。现在，我们联手DeepJavaLibrary（以下简称为DJL）—— 一个基于Java的深度学习开发包，提供了一套飞桨Java推理API。DJL x Paddle 是
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2023-09-07 17:10:51
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# 飞浆架构入门指南
## 引言
在软件开发中，飞浆架构是一种流行的架构模式，它使得应用程序更灵活、更易于扩展。在这篇文章中，我们将深入探讨飞浆架构的实现过程，让你在学习后能够独立构建一个简单的项目。
## 实现飞浆架构的流程
下面是实现飞浆架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计完成时间 |
|------|-------------------
原创
2024-10-25 03:31:37
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百度飞桨（PaddlePaddle）是一种支持深度学习的开源平台，其中包含了多种深度学习模型的实现。其中，Transformer 模型是一种用于序列建模的非常强大的模型，已经被广泛应用于机器翻译、自然语言处理等领域。使用百度飞桨实现 Transformer 模型，通常需要进行以下步骤：准备数据集：首先，你需要准备一个数据集，该数据集包含了需要建模的序列数据。例如，在机器翻译任务中，你需要准备一组双
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2024-01-01 06:54:56
113阅读
# Docker 与飞桨：深度学习容器化实践
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的企业和研究者开始使用深度学习框架进行模型训练和部署。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习平台，提供了丰富的API和工具，支持多种深度学习任务。然而，在实际应用中，我们经常会遇到环境配置不一致、依赖冲突等问题。为了解决这些问题，Docker技术应运而生。本文将介绍如何使用Docker技术与飞桨结合
原创
2024-07-25 07:01:22
157阅读
# Java飞浆：深度学习框架的前沿探索
随着机器学习与深度学习的兴起，越来越多的开发者开始关注如何利用这些技术来解决实际问题。在各种深度学习框架中，Java飞浆（PaddlePaddle for Java）逐渐引起了业内的广泛关注。飞浆是百度开源的深度学习平台，Java接口的引入使得更多Java开发者能够轻松接入深度学习的世界。本文将带你深入了解Java飞浆的使用，同时提供一些简单的代码示例。
文章目录写在前面模型构建基本流程飞桨重写房价预测模型1. 数据处理2. 模型设计3. 训练配置4. 训练过程5. 保存模型测试模型预测效果源代码 写在前面本文源于百度AI平台飞桨学院《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》课程中我自己的心得和理解。本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。模型构建基本流程飞桨的模型覆盖
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2024-01-28 02:54:47
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智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让
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2024-03-13 15:05:30
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# 从PyTorch转换为飞浆的流程
## 介绍
PyTorch和飞浆都是深度学习领域非常流行的框架，但有时候我们需要将PyTorch的模型转换为飞浆模型。本文将介绍如何实现“PyTorch转飞浆”的过程，帮助你顺利完成转换。
## 转换流程
下面是将PyTorch模型转换为飞浆模型的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入PyTorch模型 |
|
原创
2024-01-19 04:29:31
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