深度学习技术为工业质检、安防巡检、金融、医疗、能源等各行各业降本增效的效果已被广泛验证。然而，深度学习算法往往需要较高性能的计算芯片，以满足大计算量、高推理速度等产业需求。这带来一个问题，如果对前期大批量投入的低性能设备进行升级甚至更换，都将是一笔非常大的费用，从而提升了产业智能化升级时前期投入的硬件成本。比如，在工业界，产线上已有的工控机大多只配备了CP
飞桨|PaddlePaddle第一周学习笔记——数据处理 上图为深度学习任务的总体建模流程，从纵向来看分为数据处理、模型设计、训练配置、训练过程和模型保存部分。下面以MNIST数据集识别为例，介绍各部分的实现。数据处理数据处理程序，一般涉及如下五个环节：读入数据 划分数据集 生成批次数据 训练样本集乱序 校验数据有效性1、读入数据并划分数据集在实际应用中，保存到本地的数据存储格式多种多样，如MNI
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2024-10-10 07:05:58
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2022年5月，飞桨框架2.3版本正式发布，设计实现了高可复用算子库PHI（Paddle High reusability operator library）。新算子库提供了百余个与Python开发接口保持一致的C++运算类API，可大幅降低框架原生算子和自定义算子的开发成本。深度学习框架作为人工智能领域的基础设施，一个重要的评价指标是其能否更高效便捷地支持多领域二次开发及多硬件扩展，支撑更广泛的
导读：人机对话是人工智能的重要挑战，近几年随着人工智能的兴起，人机对话系统的研究也越来越火热。为了帮助广大开发者们更快捷地实现对话系统的开发，飞桨在自然语言处理模型库（PaddleNLP）中开源了对话模型工具库，内置了对话通用理解模型（DGU）和对话自动评估模型（ADE）。本篇文章将先为大家介绍飞桨对话通用理解模型（DGU）。 1. 人机对话概述人机对话（Human-Mach
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2024-07-23 11:24:58
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首先声明，不详细讲解代码部分，主要是针对课程的理解及对作业的分析。 今天学习的内容比较简单，开始介绍了飞浆开源深度学习平台、为什么要存在深度学习框架（个人认为这个是必然要出现的，所有开发者都会想到的这个问题，大大节省了编写底层代码的时间，我之前用的是tensorflow框架，就特别好用，然后百度的Paddle Paddle也支持相互转换，这就完美了。）使用飞浆作为深度学习框架的优势（这里怎么说，
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2023-12-22 09:09:52
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Paddle版本：2.0.0rc Python版本：python3 运行方式：python3命令行界面，非分布式方式 1. 安装飞桨¶
如果您已经安装好飞桨那么可以跳过此步骤。我们针对用户提供了一个方便易用的安装引导页面，您可以通过选择自己的系统和软件版本来获取对应的安装命令，具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOS的linux机器上，安装python3,安装paddleyum insta
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2023-12-23 18:12:18
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初次接触paddlepaddle是在胡晓曼老师的博客上，当时想要去了解一下卷积神经网络网络的原理，就在百度上到处搜索，然后就看到了最后赵晓曼老师说的用paddle实现卷积神经网络。也是这次偶然的机会，让我了解到了paddlepaddle，于是乎就开始关注到了paddle。正好这个时候还看见了百度架构师手把手教你深度学习这门课程，卧槽，瞬间就被这标题给吸引住了（还好不是标题党，不然我就要化身万年喷子
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2024-04-02 10:54:31
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6月28日，2019中国人工智能峰会(CAIS 2019)在南京举办，大会以“智能＋拥抱未来”为主题，汇聚人工智能领域学术界、产业界众多领袖及代表，探讨中国人工智能的现在与未来。百度AI技术平台体系执行总监、深度学习技术与应用国家工程实验室副主任吴甜受邀出席“AI的开源与开放”高峰论坛并发表主题演讲，阐述了全球软件开源开放的现状，以及中国首款自主研发的深度学习平台飞桨(PaddlePaddle)的
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2023-11-29 16:10:38
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# 飞浆架构入门指南
## 引言
在软件开发中，飞浆架构是一种流行的架构模式，它使得应用程序更灵活、更易于扩展。在这篇文章中，我们将深入探讨飞浆架构的实现过程，让你在学习后能够独立构建一个简单的项目。
## 实现飞浆架构的流程
下面是实现飞浆架构的基本步骤：
| 步骤 | 描述 | 预计完成时间 |
|------|-------------------
原创
2024-10-25 03:31:37
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百度飞桨（PaddlePaddle）是一种支持深度学习的开源平台，其中包含了多种深度学习模型的实现。其中，Transformer 模型是一种用于序列建模的非常强大的模型，已经被广泛应用于机器翻译、自然语言处理等领域。使用百度飞桨实现 Transformer 模型，通常需要进行以下步骤：准备数据集：首先，你需要准备一个数据集，该数据集包含了需要建模的序列数据。例如，在机器翻译任务中，你需要准备一组双
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2024-01-01 06:54:56
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# Docker 与飞桨：深度学习容器化实践
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的企业和研究者开始使用深度学习框架进行模型训练和部署。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的深度学习平台，提供了丰富的API和工具，支持多种深度学习任务。然而，在实际应用中，我们经常会遇到环境配置不一致、依赖冲突等问题。为了解决这些问题，Docker技术应运而生。本文将介绍如何使用Docker技术与飞桨结合
原创
2024-07-25 07:01:22
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# Java飞浆：深度学习框架的前沿探索
随着机器学习与深度学习的兴起，越来越多的开发者开始关注如何利用这些技术来解决实际问题。在各种深度学习框架中，Java飞浆（PaddlePaddle for Java）逐渐引起了业内的广泛关注。飞浆是百度开源的深度学习平台，Java接口的引入使得更多Java开发者能够轻松接入深度学习的世界。本文将带你深入了解Java飞浆的使用，同时提供一些简单的代码示例。
文章目录写在前面模型构建基本流程飞桨重写房价预测模型1. 数据处理2. 模型设计3. 训练配置4. 训练过程5. 保存模型测试模型预测效果源代码 写在前面本文源于百度AI平台飞桨学院《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》课程中我自己的心得和理解。本文旨在介绍使用飞桨框架构建神经网络过程，并从房价预测模型的理解和代码的构建角度来整理所学内容，不求详尽但求简洁明了。模型构建基本流程飞桨的模型覆盖
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2024-01-28 02:54:47
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智能语音技术已经在生活中随处可见，常见的智能应用助手、语音播报、近年来火热的虚拟数字人，这些都有着智能语音技术的身影。智能语音是由语音识别，语音合成，自然语言处理等诸多技术组成的综合型技术，对开发者要求高，一直是企业应用的难点。飞桨语音模型库 PaddleSpeech ，为开发者提供了语音识别、语音合成、声纹识别、声音分类等多种语音处理能力，代码全部开源，各类服务一键部署，并附带保姆级教学文档，让
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2024-03-13 15:05:30
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飞浆（PaddlePaddle）与 PyTorch 的对比分析
随着深度学习的迅速发展，越来越多的框架涌现出来，其中飞浆（PaddlePaddle）和 PyTorch 是两个备受关注的框架。飞浆作为百度推出的开源深度学习框架，兼具易用性和强大的扩展能力，而 PyTorch 则因其灵活性和动态图特性而受到广泛欢迎。本文将从多个维度对这两个框架进行深入对比，以帮助开发者选择适合自己需求的工具。
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# 从PyTorch转换为飞浆的流程
## 介绍
PyTorch和飞浆都是深度学习领域非常流行的框架，但有时候我们需要将PyTorch的模型转换为飞浆模型。本文将介绍如何实现“PyTorch转飞浆”的过程，帮助你顺利完成转换。
## 转换流程
下面是将PyTorch模型转换为飞浆模型的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入PyTorch模型 |
|
原创
2024-01-19 04:29:31
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飞桨，请给我来个表情项目背景在互联网飞速发展的时代，我们的交流方式不断地创新与迭代，这是不可逆转的趋势。我们正是这时代中的一员，以年轻的心，张扬个性。在平时生活中，线上聊天也必不可少。如何成为群里最靓的仔呢？可以试试飞桨，定制自己的专属表情！话不多说，先上效果图。 图1为原图，图2为生成图项目地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/
一周学习疑难点总结：其实做一个周总结，一方面是对自己过去一周学习过程的回顾，另一方面说出自己困惑的地方和疑难点也是一种反馈的过程，希望这一丢丢的反馈能让飞桨团队的课程讲解，课程设置更加易懂。一起为国产深度学习框架出力吧！下面讲一讲学习过程中遇到的一些问题：一. '‘数据处理’'到底该怎么处理？ 我这里所说的数据处理并不单单指的是，搭建一个深度学习模型第一步数据处理的步骤，而主要指的是整个模型搭建和
本课程是百度官方开设的零基础入门深度学习课程，主要面向没有深度学习技术基础或者基础薄弱的同学，帮助大家在深度学习领域实现从0到1+的跨越。从本课程大纲为：numpy实现神经网络构建和梯度下降算法深度学习基础知识计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践上节课程中我们开启了第四章《自然语言处理领域》主要方向的原理、实践的学习。在本文中百度深度学习
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2024-08-21 11:18:34
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# 飞浆使用PyTorch的指南
飞浆（PaddlePaddle）和PyTorch是深度学习领域中最受欢迎的框架之一。对于很多开发者和研究人员来说，如何在自己的工作中有效地选择并使用这些框架是一个非常重要的问题。在这篇文章中，我们将探讨如何在飞浆中利用PyTorch进行模型的构建与训练，以便更好地服务于深度学习的实际应用。
## PyTorch简介
PyTorch是一个开源机器学习框架，由F
原创
2024-08-14 05:21:56
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