最近，百度 ERNIE 再升级，发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0，该模型在共计 16 个中英文任务上超越了 BERT 和 XLNet，取得了 SOTA 效果。在ERNIE 2.0 预训练模型耀眼光环背后的神助攻，正是源于飞桨（PaddlePaddle）长期产业实践积累的高效率GPU分布式训练能力。ERNIE 连续获得业界 SOTA 效果，离不开飞桨高性能分布式训练引擎提供的强大支撑。举
“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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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
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2023-11-09 09:08:06
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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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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
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2023-12-18 22:12:37
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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(
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2024-04-11 08:57:37
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①CUDA的安装和cuDNN的配置貌似tensorflow2.0对CUDA的版本要求比较严格，目前好像cuda-10.0版本比较合适。前几天我试了cuda-10.1都不行，当然，这以后可能会改变。因为软件和它所依赖的软件都是在不断更新着的。 一、下载cuda-10.0的deb安装包并双击进行安装，然后如果有附加的补丁也一并安装`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-1
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2024-01-17 10:16:41
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介绍飞桨在行业内的应用情况、产品全景、技术优势，以及飞桨的安装方法和联系方式。深度学习框架近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。深度学习框架优势使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：节
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2024-05-23 15:58:57
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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
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2023-12-13 21:24:05
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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
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2024-09-03 19:46:26
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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
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2023-11-14 22:19:30
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前言最近在学tensorflow，看见里面有一个bfloat16，但这个玩意似乎没人用过，常见的是float32/float64，看谷歌的官方文案介绍说这个东西是float32的截取前16位的版本，但更细的也没多说，只能自己爬咯bfloat的优点这张图可以几乎概括bfloat的最大优点，牺牲精度获取范围，与float16相比，befloat16更多的exponent使其范围比float16更加优秀
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2024-06-09 07:26:49
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深度学习技术已经具备了很强的通用性，正在推动人工智能进入工业大生产阶段。飞桨（PaddlePaddle）是百度自研的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个领先的预训练中文模型。并为开发者开放 PaddleHub、PARL、AutoDL Design、VisualDL 等一系列深度学习工具组件，帮助开发者快速落地AI应用。接下
系列文章往期回顾飞桨深度学习零基础入门（序）——Python实现梯度下降 使用飞桨（Paddle）构建单层神经网络系列文章往期回顾一、导入相关依赖包二、构建单层神经网络回归类三、设置参数四、导入数据集五、数据归一化六、训练并保存模型七、模型测试代码下载keras相关版本的全连接层 一、导入相关依赖包import paddle
from paddle.nn import Linear
import
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2024-03-16 10:27:37
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在本月20号召开的WAVE SUMMIT+2020深度学习开发者峰会上，百度正式发布了基于飞桨的生物计算平台-螺旋桨PaddleHelix，进军生物计算领域。 本次发布的螺旋桨PaddleHelix生物计算开源工具集，提供了包括RNA二级结构预测、大规模的分子预训练、药物-靶点亲和力预测、以及ADMET成药性预测等一系列算法和模型，重点满足生物医药、疫苗设计和精准医疗方面的A
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2024-05-22 23:07:43
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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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近日，燧原科技第二代训练产品云燧T20与飞桨已完成 I 级兼容性测试。测试结果显示，双方兼容性表现良好，整体运行稳定。这是燧原科技加入飞桨“硬件生态共创计划”后的阶段性成果。本次 I 级兼容性测试完成了对计算机视觉与自然语言处理2大技术领域5个模型的验证，同时也支持了多卡分布式训练。经过双方联合严格测试表明，燧原科技云燧T20在ResNet50、DBNET、BERT等 5个模型上的精度、性能等各方
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2024-06-15 10:49:26
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前言PPASR是飞桨社区开发者夜雨飘零开发的一款基于飞桨实现的语音识别工具，简单实用，可识别中文语音，可部署在服务器、Nvidia Jetson设备，未来还计划支持Android等移动设备。使用环境：Anaconda 3Python 3.7飞桨PaddlePaddle核心框架2.2.0Windows 10 or Ubuntu 18.04源码地址：https://github.com/yeyupia
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2024-05-21 13:44:38
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一、安装飞桨官方教程：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick 博主本人使用的是Windows+pip+Python3+CPU版本 安装过程十分简单，在此不再赘述。二、使用飞桨重写模型说明：普通方法实现房价预测模型，在本人的上一篇文章中有详细说明，戳链接即可查看首先需要导入相关库# paddle/fluid：飞桨的主库，目前大部分的实用函数均在pa
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2024-05-06 15:32:03
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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
