paddledetection上自带yolox模型文件，修改一些设计即可训练。安装paddledetection 数据集准备训练yolox模型需要的数据集格式为coco的格式。在paddledetection文件夹下的dataset下的coco文件夹中放好自己的数据集。如果你的数据集是其他格式，例如VOC，tools文件夹下也提供了相应的转换代码。python tools/x2coco.
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2024-06-02 22:26:00
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MITIE MITIE 即 MIT 的 NLP 团队发布的一个信息抽取库和工具。它是一款免费且先进的信息抽取工具，目前包含了命名实体抽取、二元关系检测功能，另外也提供了训练自定义抽取器和关系检测器的工具。 MITIE 是核心代码是使用 C++ 写的，建立在高性能的机器学习库 dlib 上。MIT 团队给我们提供了一些已训练好了的模型，这其中包含了英语、西班牙语和德语，这些模型都使用了大量的语料进
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2024-08-17 11:18:27
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一直就像学一学深度学习，今年刚好趁着疫情的原因，有了大把时间可以好好研究研究。刚开始我还花了一笔大洋报了一个培训班，之后竟然在公众号上看到百度飞桨PaddlePaddle免费七日训练营的报名推送。抱着有羊毛不薅白不薅的心态，果断报了名。训练营时间是3.3-3.9，今天正好结束，那就把最近学的总结一下。 #学到了啥 其实七天的时间太短了，真要想把深度学习、PaddlePaddle框架完全掌握，真的是
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2023-12-11 15:18:46
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一、Introduction最近宅在家，有空只能搞搞NLP的比赛。由于缺乏GPU的加持，只好白嫖百度的AI Studio(毕竟人家提供免费的Tesla V100)。在此不得不赞扬一下优秀的国产深度学习框架–Paddle(飞浆)，代码精炼，使用简单，具有极高的集成度，非常适合初学者上手。 由于代码中用到了各种预训练模型做迁移学习，所以在此记录一下Paddle Hub加载各类预训练模型的方法。二、Me
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2024-09-07 08:07:58
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寻常断点 Ollydbg中一般下中断的方法，就是在程序的地址处用鼠标选择这一行。然后按F2键，这时被选择的那一行的地址会变成别的颜色，就表示这个地址处下了中断。然后运行程序时只有到这个地址处就会被Ollydbg中断。 这个方法用的比较多，所以把他称作寻常断点。 如果有命令行插件，就可以在命令窗口中输入BPX xxxxxxxx 下断点。 优点
Github开源地址，内有数据集设置规则。参考博客：docs/whole_process_cn.md · PaddlePaddle/PaddleSeg - Gitee.com开源数据集： https://paddleseg.bj.bcebos.com/dataset/optic_disc_seg.zip 目录 1.环境安装2. 配置数据集2.1 打开项目后，界面如图 2.2 对
# 使用PaddleNLP训练Taskflow模型
## 1. 什么是PaddleNLP?
PaddleNLP是由百度推出的一个自然语言处理（NLP）工具包。它基于PaddlePaddle深度学习框架，旨在为开发者提供一站式的NLP解决方案。PaddleNLP支持丰富的任务，包括文本分类、命名实体识别、问答系统等，且提供了用户友好的API接口，使得新手和专业人士都能快速上手。
## 2. T
## PaddleNLP 持续训练
在自然语言处理领域，持续训练是一种重要的技术，可以帮助模型不断适应新数据，不断提升性能。PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具库，提供了丰富的预训练模型和方便易用的API，可以帮助我们更快速地进行模型训练和部署。
### 持续训练的优势
传统的训练方式是将所有数据一次性加载到模型中进行训练，但是这种方式不能很好地
原创
2024-03-01 05:18:22
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1、环境的安装和开源项目的下载 首先我个人建议，玩深度学习的话，不管是工作还是学习，最起码要配一个有GPU的电脑。我个人有着血淋淋的教训，我本人是电气工程的一名学生，本科期间一点深度学习和机器学习的基础都没有，读研的时候就带着自己大一的时候买的笔记本电脑（没有GPU）去了读研的学校。我的实验室是大家带上自
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2024-01-17 10:17:36
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简介这里主要介绍PaddleClas中已经开源的常用系列模型，PaddleClas的github repo：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas。PaddleClas中包含了ResNet、HRNet、Inception、Res2Net等系列模型，这篇博客主要是介绍其主要系列模型。AlexNet、VGG这些网络其实都属于十分经典的网络，但是由于这些网络
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2024-10-19 18:46:32
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第一次写文章，主要是遇见的坑太多，怕以后记不住 配置：ubuntu18.0 cuda11.2 cudnn8.1 paddle2.2-gpu 然后下载OCR：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR 数据集制作参考：【1】这里遇到了第一个bug，是读不出来汉字，原因是编码解码的问题 加一个编码格式就好了with open("F:/10w/special.tx
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2024-08-24 11:08:19
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我本人不是计算机专业的，而是学医的，但是一直很关注信息技术，尤其是近年来人工智能不断与各行各业融合，取得了很多瞩目的成绩。一直很感兴趣人工智能在医疗中的应用，不过苦于基础知识有限，很难深入学习。正好百度有一个7日训练营项目，而且是零基础的，正好适合我这种自学成柴的小白，就报名参加了。除去前两天python基础课程，这个训练营最核心的内容围绕《青春有你2》展开，包括计算机视觉领域的对选手照片智能识别
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2024-01-30 07:24:43
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paddleocr训练包括三个方面的内容：文字检测、方向判断、文字识别。下面逐一说明：在PaddleOCR/doc/doc_ch/detection.md中有说明文字检测：数据准备--启动训练--断点训练--评估指标--测试检测效果将下载到的数据集解压到工作目录下，假设解压在 PaddleOCR/train_data/ 下。另外，PaddleOCR将零散的标注文件整理成单独的标注文件 ，您可以通过
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2023-11-02 07:48:46
257阅读
模型neck部分：错误：修改Eval 配置 DetResizeForTest:image_shape: [1000, 1000]报错原因：图片resize后，in4 = self.in4_conv(c4)卷积后，[1, 256, 63, 63] 3,4维不一定是64，out4 = in4 + F.upsample(in5, scale_factor=2, mode="nearest", align
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2023-12-12 16:42:22
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# 使用 PaddleNLP 进行 UIE CPU 训练的指南
在这篇文章中，我们将介绍如何使用 PaddleNLP 进行 UIE（User Intent Extraction）训练。我们将从一个简单的流程开始，并逐步深入每一步所需的代码和解释。最后，我们会包含类图和状态图来帮助你更好地理解整个过程。
## 整体流程
首先，让我们概述整个训练过程。以下是实现 UIE CPU 训练的步骤表：
并行计算(一)——OpenMP一、简介OpenMP是一种用于共享内存并行系统的多线程库，其支持C/C++、Fortran，并且目前大多数常用编译器，如VS内置编译器、gcc、icc等都提供了openmp的相关支持，以gcc为例编译时只需要添加-fopenmp选项即可完成OpenMP代码的编译。OpenMP中包含了一套编译器伪指令、运行时函数和一些环境变量。其通过对串行代码的很少的修改就可以实现串行
1. 环境搭建2. 代码import paddlehub as hub
import cv2
# 待预测图片
test_img_path = ["./pic/0-1.jpg"]
def predict():
# 选择chinese_ocr_db_crnn_server模型
ocr = hub.Module(name="chinese_ocr_db_crnn_server")
在使用PaddleNLP进行模型训练时，由于CPU资源的限制，可能会面临训练效率低下的问题。本篇博文旨在详细记录如何解决“PaddleNLP用CPU训练”过程中涉及的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、验证方法及监控告警。
## 备份策略
为了确保数据安全和训练模型的完整性，我制定了一个清晰的备份策略。
首先，我通过思维导图来整理整体备份策略，从数据来源到备份存储的层次关系。
```
在现代自然语言处理（NLP）中，实体抽取（Named Entity Recognition，NER）是基于上下文从文本中识别出特定实体（如人名、地点、机构等）的一项重要任务。使用PaddleNLP进行实体抽取的训练，能够有效加速这一过程，增强模型对不同类型文本的理解能力。以下是关于如何解决“PaddleNLP实体抽取训练”问题的详细记录。
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### 协议背景
在信息技术发展的时间轴中，
# PaddleNLP事件抽取训练指南
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用PaddleNLP进行事件抽取训练。PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具包，它提供了丰富的预训练模型和训练任务的工具，可以帮助你快速构建和训练事件抽取模型。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个事件抽取训练的流程。下面的表格展示了每一步的概览：
| 步骤
原创
2023-12-17 06:26:20
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