特别注明：本文内容包括但不限于代码，图片均来自AI Studio 官网课程中一个完整的深度学习模型一般包含以下几个内容：数据获取与处理模型设计：网络结构和损失函数训练配置：优化器与资源配置训练过程模型保存与测试下面以手写数字识别项目为例展开讲解：数据获取与处理 本次学习使用百度提供的公开的数据集，因此自行获取数据的过程暂不涉及。 飞桨提供了多个封装好的数据集API，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推
大家好，今日带来的是有关于飞桨框架v2.4 AP升级的内容~快来看看是不是你所期待的新内容吧！2022年11月，飞桨框架2.4版本发布。相比飞桨框架2.3版本，飞桨框架v2.4增加了167个功能性API，新增稀疏计算(paddle.sparse)、图学习(paddle.geometric)和语音处理(paddle.audio)等更多领域API，同时也进一步完善了loss计算、张量计算、分布式和视觉
飞桨（PaddlePaddle）为用户提供技术领先、简单易用、兼顾显存回收与复用的显存优化策略，在Transformer、BERT、DeepLabV3+上Max Batch Size性能优于对标开源框架，在YOLOv3、Mask-RCNN模型上显存性能与对标开源框架持平，有兴趣的同学可以试一下，上一组数据先睹为快。测试条件如下：Paddle version：1.5.0Tensorflow vers
虽然2020年的时候，飞桨与瑞芯微Rockchip旗下AI芯片RK1808、RK1806正式完成适配，充分兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite。但那个时候用起来还是很难。两年之后，再来看这部分，感觉提升的部分很有限，但是思路还是清晰了不少。 瑞芯微对于隔壁的TF和Pytorch的支持其实是比飞桨更完备的，这其中有一部分历史原因，但是随着飞桨的不断发展，之后瑞芯微肯定会对飞桨有更好的支持。
“一生费城七六人”1. conda装paddle环境1.1 验证是否装好2. x2paddle2.1 介绍2.2 安装3 模型转换3.1 pt -> onnx3.2 onnx > .pdparams3.2.1 会出现的错误情况3-1. 第一种情况3-2. 第二种情况4. 查看结果5. 其他模型6. 终极解法 问题阐述：将yoloV5项目移至paddle框架下执行时，会发现飞桨的框架不
论文 PP-PicoDet项目github地址1. 安装1.1 conda 安装 paddlepaddleconda create -n paddle python=3.7 # 创建python环境
conda activate paddle # 进入环境
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);prin
2022年12月2日，寒武纪思元370系列与飞桨已完成II级兼容性测试，兼容性表现良好。本次II级兼容性测试基于寒武纪MLU370系列，测试了包含PP-YOLO、YOLOv3、ResNet50、DeepLabv3、BERT、OCR-DB等共计15个模型的验证，覆盖了计算机视觉、自然语言处理两大技术领域。经过双方联合严格测试，寒武纪思元370系列与飞桨的兼容性表现良好。寒武纪思元370系列在视觉和语
深度学习的历史并不算长，却呈现出了清晰的代际变迁。在深度学习框架出现前，开发者需要进行很多繁重的工作，包括算法、算力和数据，基本处于石器时代的阶段；深度学习框架在2012年萌芽后，陆续出现了 Caffe、Chainer 、Theano等框架，深度学习开始进入到青铜时代；谷歌、百度、Facebook等互联网巨头进场后，凭借强大的应用场景和底层能力，深度学习正式迈入了铁器时代。之后深度学习框架越来越多
PaddleHub是飞桨生态的预训练模型应用工具，开发者可以便捷地使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。PaddleHub提供的预训练模型涵盖了图像分类、目标检测、词法分析、语义模型、情感分析、视频分类、图像生成、图像分割、文本审核、关键点检测等主流模型。安装PaddlePaddle环境关于这个部分请参考我的另一篇文章 --->>“大白
飞桨实验（1.使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类（基于基础API和高层API，完成模型的训练与预测）2.完成实践：手写数字识别任务）<Windows系统下安装配置paddlepaddle>Conda下载(一般选择CPU版)：conda install paddlepaddle==2.3.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu
文章目录简述PyTorchPytorch的安装PyTorch包的结构PyTorch的主要模块1.torch模块2.torch.Tensor模块3.torch.sparse模块4.torch.cuda模块5.torch.nn模块6.torch.nn.functional函数模块7.torch.nn.init模块8.torch.optim模块9.torch.autograd模块10.torch.di
百度推出飞桨(PaddlePaddle)后，不少开发者开始转向国内的深度学习框架。但是从代码的转移谈何容易，之前的工作重写一遍不太现实，成千上万行代码的手工转换等于是在做一次二次开发。现在，有个好消息：无论Caffe、TensorFlow、ONNX都可以轻松迁移到飞桨平台上。虽然目前还不直接迁移PyTorch模型，但PyTorch本身支持导出为ONNX模型，等于间接对该平台提供了支持。然而，有人还
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2023-09-10 18:13:34
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飞桨(PaddlePaddle)是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Paddle Fluid v1.5发布——正式发布动态图Preview版并提供 7个
标题转载自AI Studio标题项目链接https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3476364项目简介本项目提供了ConvNeXt的飞桨版本的预训练权重以及模型文件。权重由PyTorch转换而来。并且通过在ImageNet 1K测试集进行精度校验。模型文件请见ConvNeXt.py。本项目旨在提供飞桨版本的模型权重、模型文件和验证精度，对
走进国产深度学习框架——百度飞桨什么是飞桨飞桨初体验创建数据变量/常量网络搭建数据操作搭建网络与执行器网络运行安装飞桨windows环境下使用pip安装CPU版本windows环境下使用pip安装CUDA10版本检查是否安装成功 什么是飞桨飞桨 (PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，集深度学习核心框架、基础模型库、端到端开发套件、工具组件和服务平台于一体，20
这个还是挺实用的啊，建议需要人工智能的小伙伴去看看。飞桨EasyDL零门槛AI开发平台，这块主要分7个方向。 看你需要哪个方向吧。 拿走不谢。第一个。EasyDL 图像零算法基础定制高精度图像应用AI模型， 提供端云多种灵活部署方案。主要是干啥的呢？1.图像分类EasyDL是一个面向企业和个人开发者的零门槛AI开发平台，为零算法基础的开发者提供定制高精度AI模型的服务，包括数据处理、模型训练、服务
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2023-08-08 10:59:11
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前四篇文章我们介绍了 PaddleFluid 和 TensorFlow 的设计原理基本使用概念，分别通过在两个平台上实现完全相同的模型完成图像分类，语言模型和序列标注三个任务，了解我们的使用经验如何在两个平台之间迁移，以此来了解非序列模型和序列模型在两个平台之上设计和使用的差异。到目前为止我们依然遗留了一个对在单机上使用深度学习框架来说最重要 的问题：如何利用 GPU， 也包括利用多个 GPU 进
百度飞桨202210更新的表格识别模型SLENET(Structure Location Alignment Network)。官方给出的优化点如下: PP-LCNet：CPU 友好型轻量级骨干网络 CSP-PAN：轻量级高低层特征融合模块 SLAHead：结构与位置信息对齐的特征解码模块 在PubTabNet英文表格识别数据集上的消融实验如下：策略AccTEDS推理速度(CPU+MKLDNN)模
draft-detect运行环境：Windows10 系统 6核6线程 16G内存基于 Python3.8 版本 vitualenv 虚拟环境1、安装依赖先创建虚拟环境，基于Python3.8，然后激活虚拟环境。安装 requirements 中的依赖项pip install -r requirements.txt安装版面分析的特定库，注意：只能安装这个库，其他版本的库会有问题pip instal
文章目录第二章 一个案例吃透深度学习（下）资源配置CPU还是GPU？分布式训练完整代码训练调试与优化计算模型的分类准确率检查模型训练过程，识别潜在训练问题加入校验或测试，更好评价模型效果加入正则化项，避免模型过拟合可视化分析 第二章 一个案例吃透深度学习（下）接着上一章的四个部分的优化方法，今天学习另外三部分的优化。资源配置CPU还是GPU？飞桨动态图通过fluid.dygraph.guard(
