目录1. Paddle框架1.1. 基于pip安装1.2. 编译安装2. PP-OCR2.1. 安装2.2. 下载推理模型2.3. 模型文件的深度解析2.3.1. 检测模型转inference模型2.3.2. 识别模型转inference模型2.3.3. 方向分类模型转inference模型2.4. 使用：图像预测2.5. 部署2.5.1. 启动服务2.5.2. 发送预测请求2.6. 数据标注与合
百度飞桨7天入门课体验 偶然的机会从公众号中发现了百度飞桨从小白逆袭到大神的课程，课程结束，物超所值。 7天的课程全程免费，课程内容丰富，作业环环相扣，还有在线微信群大神全程指导！第一天：python基础学习 作业文件的查找与存储 内容：熟悉python中os的使用#导入OS模块
import os
#待搜索的目录路径
path = "Day1-homework"
#待搜索的名称
filename
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
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.
AIStudio介绍目前各大公司为了发展自己的人工智能业务，同时也是为了推广自己的解决方案，都推出了免费GPU计算资源。比如说谷歌的Kanggle Kernel和Google Colaboratory。与谷歌相比，百度的AIStudio和飞桨（PaddlePaddle）算是后起之秀。飞桨作为国产的深度学习框架，但由于Tensorflow和Pytorch在深度学习领域巨大的统治力，所以其一直处于不温
前言本节学习车牌识别，小改lenet-5网络。 视屏教程：百度飞浆存在的问题本地用pycharm读文件顺序和AI studio读取顺序不同… …导致加载本地匹配码总是错位，无奈只能静态的存匹配关系了。但是这样适配到别的机器上就要修改test_list.list和train_list.list文件里面的路径了，可以使用pycharm的replace_all功能替换。网络搭建参考上一节的Lenet-5
飞桨 使用张量（Tensor） 来表示神经网络中传递的数据，Tensor 可以理解为多维数组，类似于 Numpy 数组（nd
原创
2023-05-06 11:58:40
602阅读
手写数字识别任务 用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类，即输入手写数字的图片，可识别出这个图片中的数字。使用 pip 工具安装 matplotlib 和 numpypython -m pip install matplotlib numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simpleD:\OpenSource\PaddlePaddle>python -m
原创
2023-05-09 14:42:02
515阅读
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
学习心得 之前并没接触过飞桨，从预习作业开始，安装paddlepaddle-gpu，也算是“零基础” 之前也看过一些深度学习资料和教程，这个算是有点基础，但当“毕然”老师带着计算梯度反向传播时，才有了深刻的理解。配上作业的图例，对链式法则 乘加运算 梯度求导 学习率 有了更清晰的认识。
2021 WAVE SUMMIT 是由深度学习技术及应用国家工程实验室及百度联合主办一场极客盛会 。会间，百度飞桨（PaddlePaddle）发布多项重大更新。其中，登临平台集成代码已经合并，随飞桨开源框架v2.1正式开源。百度与登临的合作，为飞速增长的 AI 应用市场提供更灵活的硬件平台选择，以及更低 TCO（Total Cost of Ownership，即总拥有成本）的人工智能数据中心方案，
首先感谢百度提供这样一个云平台 。ps 每天会送8个算力也就是每天可以使用8个小时V100-32G完成任务还可以得到更多算力。这个博客仅是运行和评估这个PPYOLOE源码，如果后续大家需要对PPYOLOE网络结构进行魔改，大家喜欢我也可以出一期改网络模型的教程。那么不墨迹直接进入手把手环节。我们首先进入百度飞桨平台注册账号，然后根据教程创建项目，只可以选择paddle框架 默
文心大模型ERNIE是百度发布的产业级知识增强大模型，涵盖了NLP大模型
原创
2023-01-09 15:53:30
735阅读
大会：WAVE SUMMIT 2022今天，我们面对的是一个充满变动的世界，科技正是一股改变的力量。人工智能拓展了人类看待问题、解决问题的角度，更让很多看似“无解”的难题迎来可触及答案的可能。2022年的夏至虽尚未至，但WAVE SUMMIT 2022的热情已经点燃。5月20日，善用AI新技术解决难题的极客大佬们将齐聚由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、飞桨承办的WAVE SUMMIT深度学
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2022-12-16 12:40:25
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官方Pytorch实现：https://github.com/leeyeehoo/CSRNet-pytorch **注意点：**使用Keras代码比较特殊，预处理阶段很耗时，4g的笔记本就别想跑完了（比如我） 训练和测试的顺序是：‘Preprocess.ipynb(预处理)’ ——>‘Model.ipynb(训练参数)’——>‘Inference.ipynb(模型测试)’ 回归法对人群
百度飞桨PaddleOCR的安装与使用百度飞桨PaddleOCR的安装与使用安装具体细节使用教程实践 百度飞桨PaddleOCR的安装与使用工作环境：win10 PaddlePaddle 2.0.0 Anaconda下python3.7 CUDA-10.2 cudnn-10.2-v7.6.5 参考：安装具体细节1、安装CUDA-10.2和cudnn-10.2-v7.6.5 默认C盘安装可以避免莫
一、机器学习机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于归纳和演绎：归纳： 从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本（已知模型输入XXX和模型输出YYY）中，学习输出YYY与输入XXX的关系（可以想象成是某种表达式）。
演绎： 从一般规律推导出具体案例的结果，机器学习中的“预测”亦是如此。基于训练得到的YYY与XXX之间的关系，如出现新的输入XXX，计算出输出YY
