1、AI Studio是基于百度深度学习平台飞桨的人工智能学习与实训社区，提供在线编程环境、免费GPU算力、海量开源算法和开放数据，帮助开发者快速创建和部署模型。AI Stadio社区主要分为四大部分：项目、课程、数据集、比赛。项目覆盖CV、NLP、推荐算法等众多AI热门领域，完美支持Notebook、脚本及图形化任务。数据集种类多样，支持数据集预览、下载、上传。课程包括视频、项目、文档三位一体，
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2024-09-08 06:56:48
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记得第一次跑Paddle的官方例子时，最让我惊奇的是它能实时地显示train loss和val loss随着训练次数的变化图。之前用Pytorch都是在训练过程中先打印训练过程的loss，并且把他们保存起来。最后等训练完成再作图。所以在训练完成之前只能看着数字的变化，却无法有一个实时的图形化结果。百度的Paddle给了我一个惊喜。所以抱着如何实现的疑问，我去查看了框架源码，才发现，原来只是一个简单
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2024-10-03 12:21:45
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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：
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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Paddle.js是百度Paddle的web方向子项目，是一个运行在浏览器中的开源深度学习框架。Paddle.js可以加载提前训练好的paddle模型
或者将paddle hub中的模型通过paddle.js的模型转换工具变成浏览器友好的模型进行在线推理预测使用。目前，paddle.js仅可以在支持webGL的浏览器中运行。
## CPU版本安装命令
pip install -f
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2024-06-06 16:43:02
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paddlepaddle及paddleocr安装过程出现问题1.安装paddlepaddle目前飞桨支持的环境Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.1/11.2/11.6，且仅支持单卡Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+/3.10+ (64 bit)pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)用
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2024-06-04 06:15:15
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使用PaddleClas实现一个吸烟行为检测模型的训练、导出和部署推理一、项目简介本项目使用PaddleClas训练了一个检测吸烟行为的模型，并实现模型的导出和推理部署。数据集使用的是有2400张图像的smokingVSnotsmoking数据集，但遗憾的是该数据集只有分类而没有主体检测框标注。由于数据量不大，在对数据集处理的时候使用了RandomErasing以增广数据。模型结构选用PP-LCN
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2024-03-14 20:37:59
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本节介绍Operator定义注册机制简介所有的Op都继承自OperatorBase（operator.h），且所有的Op都是无状态的，每个Op包含的 成员变量只有四个:string& type、const VariableNameMap& inputs、const VariableNameMap& outputs、const AttributeMap& attrib
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2024-03-27 10:43:38
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文章目录文档背景安装环境Python版本pip环境安装模型需要的环境项目目录结构数据准备生成数据字典数据预处理训练模型创建模型构建模型的目的模型黑盒在模型中充当什么角色解码方法总结 文档背景学习AI的过程中，难免会出现各种各样的问题。比如，什么样的模型需要什么样的环境。依赖与Python版本不兼容时怎么办。数据集如何自定义。构建模型的目的是什么。原本模型黑盒是如何训练并得以优化的，等等等等。基于
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2024-05-28 09:48:44
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文章目录前言1、必要环境2、安装2.1、创建python3.7虚拟环境2.2、 安装PaddlePaddle2.12.3、安装PaddleDetection2.4、测试是否安装成功3、测试3.1、测试图片效果3.2、测试视频效果4、准备数据集4.1准备自己的VOC数据集4.2将数据集划分为训练集和测试集5、训练自己的数据集 前言利用windows10系统搭建PaddleDetection2.0环
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2024-05-29 00:35:35
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1. 模型下载 首先下载PP-YOLOE官方训练模型，该模型由PaddleDetection提供，基于COCO数据集训练，可以识别80种常见物体。此处采用的是PaddleDetection release/2.5版本，PP-YOLOE+模型，具体可以参考官方文件PP-YOLOE。 使用命令，导出我们要使用的模型，在命令行种依次输入以下指令，导出我们所使用的模型文件：// 打开PaddleDetec
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2024-03-17 18:25:43
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模型与层模型是深度学习中的重要概念之一。模型的核心功能是将一组输入变量经过一系列计算，映射到另一组输出变量，该映射函数即代表一种深度学习
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2024-07-25 16:59:46
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官网安装链接 使用conda安装： CPU版本： 0.打开Anaconda prompt 1.创建虚拟环境conda create -n paddle_env python=3.5番外：如果安装一个环境，安装了一半，想重新安装例如paddlepadlle 需要重新激活这环境 activate paddle_env（刚刚创建的环境） 2.确认您的conda虚拟环境和需要安装PaddlePaddle
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2024-02-22 18:03:14
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在使用深度学习模型进行自然语言处理和语音识别时，PaddleNLP和PaddleSpeech提供了丰富的工具和模型支持，然而不同版本之间的兼容性可能会导致问题。在这篇博文中，我将记录解决PaddleNLP和PaddleSpeech版本不兼容问题的过程。
### 问题背景
在一个团队合作的项目中，我们的目标是开发一个基于PaddlePaddle的智能问答系统，该系统结合了自然语言处理（NLP）和
感谢pd课程的引入，不然自己学天天看文档，还是挺烦的。这些天试了paddle很多的工具，包括paddlehub，paddledetection，paddleslim，paddlelite，paddleX。工具倒是次要的，而且也不是三言两语说得清的，重要的是使用工具和设计工具的思想。工具被发明出来，必定是有需要用它的地方，所以一定是每样工具都有其单独的用途。像paddlehub的目的就是为了最快的进
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2024-08-15 10:55:31
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## 使用PaddlePaddle和PaddleNLP版本的完整指南
在深度学习和自然语言处理领域，PaddlePaddle是一个强大的开源深度学习平台，而PaddleNLP提供了一系列自然语言处理的工具和模型。对于刚入行的小白，了解如何配置和使用PaddlePaddle和PaddleNLP并不容易。本文将通过详细的步骤和示例代码来帮助您完成这一过程。
### 整个流程概述
下面是确保您成功
## PaddlePaddle Python 版本的实现步骤
PaddlePaddle是一个开源深度学习框架，广泛用于各种机器学习和深度学习任务。对于刚入行的开发者来说，学习如何在Python中使用PaddlePaddle非常重要。下面是实现PaddlePaddle Python版本的一些基本步骤。
### 实现流程
| 步骤 | 描述 | 输出
# 如何实现“PaddlePaddle Python版本”
## 一、整体流程
在实现“PaddlePaddle Python版本”这个任务中，我们需要按照以下步骤进行操作：
```mermaid
sequenceDiagram
小白->>经验丰富的开发者: 寻求帮助
经验丰富的开发者-->>小白: 确认需求
经验丰富的开发者-->>小白: 教学实现步骤
小白
原创
2024-05-08 05:04:47
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飞桨（PaddlePaddle）为用户提供技术领先、简单易用、兼顾显存回收与复用的显存优化策略，在Transformer、BERT、DeepLab V3+上Max Batch Size性能优于对标开源框架，在YOLOv3、Mask-RCNN模型上显存性能与对标开源框架持平，有兴趣的同学可以试一下，上一组数据先睹为快。测试条件 如下：Paddle version：1.5.0Tensorfl
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2024-02-26 21:35:24
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Numpy1.Python作为深度学习最主流的编程语言，在深度学习工程具体实现中提供了Numpy库(Numerical Python extensions)来作为工具，
帮助使用者实现深度学习神经网络，甚至用于实现深度学习框架。
Numpy是一个第三方的Python包，用于科学计算。这个库的前身是1995年就开始开发的一个用于数组运算的库。经过了长时间的发展，
基本上成了绝大部分Pyt
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2024-02-27 13:15:01
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