在5月20日举行的“ WAVE SUMMIT”峰会上，飞浆开源框架发布了1，8版，时间飞逝，现在飞桨即将进入2，0时代， 此次飞浆2，0一共升级了四项重大创新，这将让AI行业应用程序和科研创新再次升级!一，新升级的API系统使深度学习技术的创新和应用更加轻松深度学习框架可以说是开发人员在人工智能的核心动力，API是该动力的按钮。系统化：基于长期的行业实践积累和对用户习惯的行为下，对飞浆进行了优化，
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2023-12-03 09:56:14
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一、概览注：整体方案上尚存在技术疑点，需进一步小组内讨论对齐，避免方案设计上存在后期难以扩展（或解决）的局限性框架TensorFlow 1.xTensorFlow 2.xPaddlecond/while√√√实现机制组合OP (DataFlow)函数式 (Functional)函数式 (Functional)高阶微分×√×并行执行√××图构造复杂简单简单互相嵌套√√√维护成本高低低执行性能快一般一
编程指南目前飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）已经同时支持动态图和静态图两种编程方式， 本文主要侧重于介绍静态图的编程方法，关于动态图编程方法，阅读完本文档，您将了解在Paddle静态图编程方式中，如何表示和定义数据变量，以及如何完整的组建一个深度学习网络并进行训练。数据的表示和定义
Paddle和其他主流框架一样，使用Tensor数据结构来承载数据，包括模型中的可学习参数（如
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2023-12-01 20:04:17
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# 飞桨 NLP：深度学习的语言处理
在当今信息爆炸的时代，自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，越来越受到重视。百度推出的飞桨（PaddlePaddle）是国内领先的深度学习框架，特别适用于NLP任务。本文将通过一个简单的例子，展示如何使用飞桨进行文本分类，并同时介绍一些基本概念。
## 什么是自然语言处理？
自然语言处理是使计算机能够理解、解释和生成自然语言的一门技术。NLP的应
原创
2024-09-10 05:49:05
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# 飞桨 NLP 教程实现流程
## 整体流程
首先，我们需要安装飞桨（PaddlePaddle）库并导入相关模块，然后按照以下步骤实现一个简单的飞桨 NLP 教程。
### 步骤一：数据准备
1. 下载数据集
2. 对数据集进行预处理
### 步骤二：模型搭建
1. 导入所需模块
2. 定义模型结构
3. 配置模型参数
### 步骤三：模型训练
1. 配置训练参数
2. 开始训练模型
原创
2024-03-01 03:41:27
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飞桨和PyTorch哪个更好？这个问题常常在深度学习社区中引发热烈讨论。随着AI技术的飞速发展，选择合适的深度学习框架变得尤为重要。本文将从多个维度对飞桨和PyTorch进行深入剖析，帮助大家做出最佳的选型决策。
## 背景定位
在探讨这两个框架的优劣之前，我们需要了解它们的技术定位和演进历史。飞桨（PaddlePaddle）是由百度于2016年发布的深度学习框架，旨在为各类开发者提供简单易用
项目说明业务背景 随着城市化进程的不断推进，中国汽车的保有量一直保持上升态势，截止至2022年3月底，全国汽车保有量达3.07亿，汽车保有量的不断上升。不同车辆类型的分类在智能交通系统、公共安全等领域扮演着重要角色，例如高速收费口的车辆类型识别、停车场收费口的车辆类型识别、日常交通监控中的车辆类型识别等。业务难点 以收费口管理场景为例，依据不同的车辆类型具有不同的收费标准，依靠人工判断并计算费用效
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。
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2023-10-03 13:31:27
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上期文章我们分享了NLP 自然语言处理的基础知识，本期我们分享几个比较流行的中文分词库，且这些中文分词库绝大部分是Java程序编写的，在linux系统上很容易使用，但是在windows环境下，如何使用python来使用这些分词库？？HanLPHanLP中文分词包HanLP 是由一系列模型与算法组成的 Java 工具包，目标是普及自然语言处理在生产环境中的应用。HanLP 具备功能完善、性能高效、架
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2024-03-11 19:57:35
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2020 年 2 月 27 日飞桨核心框架（以下简称Paddle）发布了1.7版本，这也是Paddle在2020年首个重大更新，下面让我们来看看具体的更新内容。Paddle 1.7版本对框架功能层面进行了重点增强，预测部署能力全面提升，分布式训练发布PLSC支持千万规模分类任务，并对参数服务器模式进行了优化整合。对编译选项、编译依赖以及代码库进行了全面清理优化。模型库持续完善，优化了整体层次结构，
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2024-04-26 10:23:22
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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。飞桨开源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在真实的FAQ问答场景中，比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公开语义匹配数据集（LCQMC）进行评测准确率也达到了0.7532，性能超越同等复杂的CBOW基线模型。SimNet 显著改善了长冷 query 的搜索效果，提升了搜索智能化的水平
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2024-07-30 19:30:10
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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。飞桨开源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在真实的FAQ问答场景中，比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公开语义匹配数据集（LCQMC）进行评测准确率也达到了0.7532，性能超越同等复杂的CBOW基线模型。SimNet 显著改善了长冷 query 的搜索效果，提升了搜索智能化的水平
# 飞桨NLP模型本地部署指南
在当今自然语言处理（NLP）领域，飞桨（PaddlePaddle）是一个非常强大且易用的深度学习框架。本文将向刚入行的小白解释如何实现飞桨NLP模型的本地部署。我们将通过以下几个步骤来完成这一任务。
## 部署流程概览
下面是部署飞桨NLP模型的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
导读：12月12日，在上海举行的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上，飞桨深度学习开源框架2.2版本正式发布。飞桨是中国首个开源的深度学习框架，一直致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。最新的v2.2版本飞桨框架在编程接口方面，新增了傅里叶变换、线性代数计算、AI科学计算等相关的100多个API，可以支持更广泛任务类型的模型开发；分布式训练方面，在优化了4D混合并行等分布式技术的
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2023-10-31 19:50:28
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“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
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2023-09-21 14:38:50
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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
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2024-08-12 10:59:00
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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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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
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2023-12-06 11:22:50
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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
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2024-08-23 18:11:59
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百度飞桨部署全流程讲解以及Jetson nano部署实战案例（上）这个是我看了反复看了四五遍BML的培训的部署课程写的一个理解，可能有理解不到位的地方可以看下原B站视频，讲的也很好。https://www.bilibili.com/video/BV1YQ4y127rB?from=search&seid=4040677619604070442&spm_id_from=333.337.
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2024-05-21 17:18:23
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