前言VisualDL是一个面向深度学习任务设计的可视化工具，包含了scalar、参数分布、模型结构、图像可视化等功能。可以这样说：“所见即所得”。我们可以借助VisualDL来观察我们训练的情况，方便我们对训练的模型进行分析，改善模型的收敛情况。scalar，趋势图，可用于训练测试误差的展示image, 图片的可视化，可用于卷积层或者其他参数的图形化展示histogram, 用于参数分布及变化趋势
前言之前我有记载过，关于Python的图像识别的文章，但是识别率不高且不够灵活，实用性不强，所以不怎么推荐最近发现一个新的Python写好的的轮子--paddleocr，本人也安装并使用了，识别率也大大提高，一些工作中也能利用到，特别不错~相关链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/develop/doc/doc_ch/whl.md安装与
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2024-09-29 14:29:28
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# 如何实现 PaddlePaddle 与 Python 对应版本
在机器学习开发中，很多开发者都选择使用 PaddlePaddle 作为深度学习框架。然而，确保 PaddlePaddle 与 Python 版本相匹配是关键步骤。在本文中，我们将详细介绍如何在不同环境中检测和安装对应版本的 PaddlePaddle，同时提供代码示例和图示，帮助你更直观地理解流程。
## 流程概览
首先，我们
一、普通程序跟机器学习程序的逻辑区别作为一名开发者，你最熟悉的开始学习一门编程语言，或者一个深度学习框架的方式，可能是通过一个hello world程序。机器学习程序跟通常的程序最大的不同是，通常的程序是在给定输入的情况下，通过告诉计算机处理数据的规则，然后得到处理后的结果。而机器学习程序则是在并不知道这些规则的情况下，让机器来从数据当中学习出来规则。作为热身，先来看看通常的程序所做的事情。现在面
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2024-07-20 19:58:33
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@[TOC]飞桨-PaddlePaddle技术笔记心得开始心得体会经过学校推广，开始了七天的学习之旅，逐渐意识到，这或许是我见过最好的课程。 节奏虽然比一般的的课程快，但是感觉老师教的非常非常非常好，环境网站的教育辅助效果也非常好，有全部都在云端的环境，还有随时可以互相问答的同学群。 还有人美心善代码6的文姐姐，还有可可爱爱的班主任（虽然生气的时候很怕人）。 学习几天后，我开始后悔为什么不早点遇见
一、安装paddle1. 创建conda虚拟环境conda create -n PaddleEnv python=3.7
activate PaddleEnv 2. 安装paddlepython3 -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0.post110 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/stable.html3.
PaddleX训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署） 导航条PaddleX训练一个自定义数据集的图像分类模型，全流程打通（从环境搭建到推理部署）一、环境准备二、数据准备三、模型训练四、可视化指标五、模型预测六、模型部署 写在最前：PaddleX是paddlepaddle推出的一个上手难度较低、且部署友好的仓库，接口做的比较好，它在github上有一个保姆级教程，但是
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2024-05-07 10:31:36
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# PaddlePaddle与PaddleNLP版本对应的实现指南
在使用PaddlePaddle和PaddleNLP进行深度学习开发时，确保这两个库的版本相互兼容是非常重要的。本文将为刚入行的小白提供一份详细的指南，教你如何实现PaddlePaddle与PaddleNLP的版本对应。
## 整体流程
我们将通过以下步骤确保两个库的版本兼容：
| 步骤编号 | 步骤描述
# PaddlePaddle：一个开源深度学习平台
PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning）是一个由百度开发的开源深度学习框架。由于其灵活性与高性能，PaddlePaddle在工业界与学术界得到了广泛应用。本文将通过简单的代码示例，介绍如何使用PaddlePaddle进行深度学习任务。
## PaddlePaddle的安装
使用Padd
了解“PaddlePaddle版本与PaddleNLP版本对应”的问题对于保证项目的顺利进行至关重要。随着技术不断演进，版本间的兼容性问题逐渐显露出其痛点，而有效的解决方案尤为关键。本文将从背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘、到扩展应用逐步深入，探讨如何合理应对这一问题。
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为了清楚了解初始技术痛点，我们需要先绘制一个时间轴，记录我们的技术演进过程。这条时间轴描绘了业务增长
我印象最深的是飞机预测的那个案例，第二天就让我们进行调优，我改了优化器、改了网络结构，花了很长时间，但是发现效果都不怎么理想。一直到倒数第二天在做 CTR预估实战的时候，老师提供了一些改参数的思路，才大致知道了调优方法。飞机预测的网络部分的代码： 对了不得不提的是，老师的声音很好听，所以之也算是我听下去的动力吧，每天听一遍课在看一下代码，运行一下，时间过的非常的快。 接下来展示下近期
为了验证百度PaddlePaddle发布的工业表计数工程模型的准确性以及效果，分别在PC端和jetson端搭建了环境，亲测实际效果工业表计数：工业表计读数 — PaddleX 文档链接中jetson nano c++部署链接失效，可以参考这个： Jetson部署 — PaddleX 文档Nvidia Jetson开发板本地部署 — PaddleX 文档github链接：https://github
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2024-03-25 09:58:23
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# PaddlePaddle 和 PaddleNLP 版本对应指南
在深度学习和自然语言处理的领域，PaddlePaddle（飞桨）和PaddleNLP是两个重要的开源框架。PaddlePaddle作为一个深度学习平台，为用户提供了丰富的模型和工具，而PaddleNLP则专门为自然语言处理任务提供了高层次的封装。然而，使用这两个框架时必须注意它们之间的版本对应关系，以确保功能的正常使用。本文将详
引言PaddlePaddle作为国内首个深度学习框架，最近发布了更加强大的Fluid1.2版本, 增加了对Windows环境的支持，全面支持了Linux、Mac、 Windows三大环境。 PaddlePaddle在功能完备的基础上，也尽量秉承易学易用的特点，在Windows的安装方面，体现了一键式的特点，大部分情况下，只需要一条简单的命令就可以完成安装。 用户在使用的过程中可能会面对安装和编译方
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2023-11-07 08:15:18
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PaddleHub创意赛：AI人像抠图及图像合成——基于paddleHub的韦小宝穿越本项目根据DeepLabv3+模型一键抠图示例(https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/354462)，主要采用PaddleHub DeepLabv3+模型(deeplabv3p_xception65_humanseg)和python图像处理库openc
AI StudioAI Studio是一个基于paddlepaddle的集成了大量数据集、经典样例项目及比赛项目的云计算建模平台，也是一个机器学习、深度学习的交流社区。AI studio有丰富的公开项目，提供给用户学习，并且每个项目都可以直接运行，用户可以选择不同配置的运行环境，环境默认为Notebook。AI Studio还具有以下技术特色：l 支持Python交互式编程
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2024-09-24 13:01:50
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【动手学Paddle2.0系列】浅谈混合精度训练大家好，本次教程为大家介绍一下如何在Paddle2.0中开启混合精度训练，并对模型进行测试。1 混合精度训练混合精度训练最初是由百度和英伟达联和提出的，在论文Mixed Precision Training中，对混合精度训练进行了详细的阐述，并对其实现进行了讲解，有兴趣的同学可以看看这篇论文。1.1 半精度与单精度半精度（也被称为FP16）对比高精度
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2023-11-21 17:00:27
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目录一. 环境安装1.1 PaddlePaddle-gpu安装1.2 PaddleX安装二. 快速训练2.1 准备数据集2.2 定义图像预处理与数据增强2.3 定义并装载数据2.4 开始训练2.5 使用Visual查看训练情况三. 部署推理3.1 模型加载预测 PaddleX官方文档(以图像分类为例)：PaddleX/docs/quick_start_API.md硬件配置： CPU：AMD 58
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2024-03-01 16:01:02
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# PaddleNLP与PaddlePaddle版本对应关系
随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，PaddleNLP作为百度开源的自然语言处理库，逐渐成为研究和开发中不可或缺的一部分。PaddleNLP构建在PaddlePaddle深度学习框架之上，因此理解它们的版本关系是非常重要的。本文将对PaddleNLP与PaddlePaddle之间的版本对应关系进行详细探讨，并通过代码示例来帮助读
最近在做一个工业巡检的项目，主要涉及的内容是指针型表计的读取。本系列文章主要介绍实现表计读取的全流程开发（立个FLAG，想想真是肝...留下了不争气的眼泪)，其中主要使用的工具为百度开发的PaddleX和Visual studio 2019。一般来讲，在工业领域使用深度学习技术来实施的项目主要为工业质检和工业巡检两部分，实现这两部分的流程均为：本系列文章的内容包含了上述流程的全部内容，其目录如下：
