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
近日，百度飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台与统信服务器操作系统V20完成产品兼容性互认证。测试结果显示，百度飞桨在统信服务器操作系统V20顺利安装，运行稳定，成为与统信操作系统UOS完成互认证的首个AI深度学习平台，这标志着中国首个开源深度学习平台和国内自研操作系统在人工智能和深度学习等领域携手共同探索，为广大深度学习开发者提供更多国产化选择。图：百度飞桨和统信服务器操作系统完成互认证
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
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
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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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
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
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
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
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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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
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(
越加成熟的深度学习技术正在开启一个令人神往的智能时代。8月31日，2019世界人工智能大会（WAIC）开发者日于上海世博中心举办，百度深度学习技术平台部总监马艳军，与来自全球的2000名开发者分享了百度深度学习平台飞桨（PaddlePaddle）的最新特性及应用实践。“深度学习技术越来越成熟，百度飞桨这样的开源技术平台越来越好用。技术门槛正在下降，更多开发者、工程师可借由开源框架更简单、便捷、高效
对应百度飞桨页面VGG网络是在2014年由牛津大学著名研究组VGG (Visual Geometry Group) 提出。下载花分类数据集import requests
import os
import time
import sysclass DownloadZip():
def __init__(self, url):
self.url = url
def d
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
你还在头疼于经典模型的复现吗？不知何处可以得到全面可参照的Benchmark？为了让开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能，NVIDIA与飞桨团队合作开发了基于ResNet50的模型示例，并将持续开发更多的基于NLP和CV等领域的经典模型，后续陆续发布的模型有BERT、PP-OCR、PP-YOLO等，欢迎持续关注。深度学习模型是什么？深度学习包括训练和推理两个环节。训练是指通过大数据训练出一个复
