笔记 | 百度飞浆AI达人创造营：深度学习模型训练和关键参数调优详解针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面进行模型开发。一、模型选择从任务类型出发，选择最合适的模型。1.回归任务从使用Numpy推导，到使用深度学习框架，一步步走进最简单的回归任务：当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦出怎样的火花？人脸关键点检测68点的人脸关键点检测： 1-17：人脸的下轮廓18-27：眉毛
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2024-01-19 11:04:11
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开源发展至今，越来越多的开发者共享免费代码的同时，也将自己的项目和代码大方骄傲地分享出来。使用者自由的获得项目成果，贡献者找到成就和价值，然后，更多的开发者加入使用、共同开发，如此正向循环，从而推动社区生态良性发展…本周看点速览：> 五一假期只玩图片换天怎么够，飞桨版本SkyAR工具箱带你轻松玩转魔法视频换天。> 遇到算子不兼容怎么办？AnBaolei1984大神二次开发PaddleL
PP-TTS：流式语音合成原理及服务部署1 流式语音合成服务的场景与产业应用语音合成（Speech Sysnthesis），又称文本转语音（Text-to-Speech, TTS），指的是将一段文本按照一定需求转化成对应的音频的技术。非流式合成适合语音输出，流式合成适合语音交互语音合成分为非流式合成和流式合成，两者在实时性上有所不同。非流式语音合成，一次性输入文字，一次性输出语音，注重语音合成系统
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2024-02-01 14:55:49
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新版本框架在深度定制开发能力、全流程的自动化水平等方面有大幅升级，涉及开发、训练、推理部署和云上飞桨各环节。API体系更加丰富，更便捷支持包括AI科学计算在内各领域模型开发；针对高阶开发者深度定制开发需求，飞桨框架2.3版本推出高复用性算子库、高扩展性参数服务器架构，进一步降低框架深度定制开发的成本；推出业内首个全流程自动调优方案，大幅提升性能调优的自动化水平；降低模型压缩技术的应用门槛，推出业内
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2024-01-23 18:54:44
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目录执行和调试多文件代码编辑上传NotebookNotebook快捷键Notebook中使用Shell命令查看文件夹目录使用pip来安装自己需要的package (但不支持apt-get)查看当前环境中安装的package持久化安装文件下载Python代码执行与调试变量监控Magic命令%env：设置环境变量%run: 运行python代码%%writefile and %pycat:
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2023-10-17 22:51:35
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飞桨ai Studio notebook基本操作具体学习详见地址个人笔记 具体学习详见地址个人笔记1.在Notebook中使用shell命令 注意：通过在Shell命令前添加! (感叹号), 就可以执行部分Shell命令. 包括诸如 !pip install这样的命令. 不过, !apt-get这种可能引发用户进一步操作的命令是不支持的.!ls /home/aistudio/data/
!pw
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2023-12-19 17:17:58
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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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定制化语音识别1. 背景在一些特定场景下，要求ASR系统对某些固定句式的关键词准确识别。打车报销单场景，要求日期，时间，地点，金额精准识别。定制化的唤醒词以及命令词，如在车机放音乐场景，那么只需要高精度的识别下一首，上一首，音量调大，音量调小等命令词。还有语音助手打电话的场景，需要根据用户通讯录，完成联系人的识别等等。为满足此种需求，本文展示一种定制化识别的方案。 第二节介绍相关的基础知识。 第三
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2024-05-22 23:06:41
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1.简介在这篇论文中，作者提出了从多视点对HxWxT的视频信号进行建模，引入了一个高效的时空模块，称为多视点融合模块MVF。MVF是一个即插即用的模块，可以将现有的 2D CNN模型转换为一个功能强大的时空特征提取器，并且开销很小。在上图中，在一个标准的ResNet的block中集成了MVF模块。在MVF模块中，输入的特征图被分为两个部分，一部分用于用于原始的激活函数计算。另一部分，用于多视图时空
FlyAI使用教程 文章目录FlyAI使用教程1、FlyAI是什么？2、账号注册3、文件上传4、代码提交5、怎么训练 1、FlyAI是什么？想知道FlyAI如何使用，首先你要知道FlyAI是个什么平台，真的蛮良心的一个平台，地址是：https://www.flyai.com/ 内含很多竞赛，奖金池也很丰富，完全不虚各大公司的竞赛，也比百度飞浆好用多了。 广告结束，下面进入正题。2、账号注册一般我们
飞桨(PaddlePaddle)是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Paddle Fluid v1.5发布——正式发布动态图Preview版并提供 7个
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2024-01-24 16:03:06
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GitHub详细教程Table of Contents1 Git详细教程1.1 Git简介1.1.1 Git是何方神圣?1.1.2 重要的术语1.1.3 索引1.2 Git安装1.3 Git配置1.3.1 用户信息1.3.2 高亮显示1.3.3 忽略特定的文件1.3.4 使用.gitkeep来追踪空的文件夹1.4 开始操作Git1.4.1 创建内容1.4.2 创建仓库、添加文件和提交更改1.4.3
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2024-03-12 12:23:02
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2016 年，AlphaGo 横空出世，人工智能时代到来。同年，百度开源自研的深度学习框架 PaddlePaddle（飞桨），成为中国首个开源深度学习框架。然而，这波由深度学习推动的技术和产业浪潮，也面临着诸多挑战。数据量越来越大，有些模型的训练数据动辄上 TB；模型越来越深，越来越复杂，从 AlexNet 的 8 层，到 ResNet-1000 的 1202 层；模型参数越来越多，甚至超过 10
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2023-12-26 19:58:38
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计算机视觉：https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/1515319计算机视觉作为一门让机器学会如何去“看”的学科，具体的说，就是让机器去识别摄像机拍摄的图片或视频中的物体，检测出物体所在的位置，并对目标物体进行跟踪，从而理解并描述出图片或视频里的场景和故事，以此来模拟人脑视觉系统。因此，计算机视觉也通常被叫做机器视觉，其目的是
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2024-08-31 11:12:37
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“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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导读：12月12日，在上海举行的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上，飞桨深度学习开源框架2.2版本正式发布。飞桨是中国首个开源的深度学习框架，一直致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。最新的v2.2版本飞桨框架在编程接口方面，新增了傅里叶变换、线性代数计算、AI科学计算等相关的100多个API，可以支持更广泛任务类型的模型开发；分布式训练方面，在优化了4D混合并行等分布式技术的
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2023-10-31 19:50:28
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随着机器的逐渐智能化，人类的生活水平也在大幅度提高，这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术，它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献，虽然实现这一伟大的功能很复杂，但是现阶段通过开元深度学习平台的能力，开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用，大大提升了效率。飞桨（paddlepaddle)是百度研发的一款技术领先
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2023-09-18 14:12:36
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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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这个还是挺实用的啊，建议需要人工智能的小伙伴去看看。飞桨EasyDL零门槛AI开发平台，这块主要分7个方向。 看你需要哪个方向吧。 拿走不谢。第一个。EasyDL 图像零算法基础定制高精度图像应用AI模型， 提供端云多种灵活部署方案。主要是干啥的呢？1.图像分类EasyDL是一个面向企业和个人开发者的零门槛AI开发平台，为零算法基础的开发者提供定制高精度AI模型的服务，包括数据处理、模型训练、服务
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2023-08-08 10:59:11
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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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