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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百度飞桨202210更新的表格识别模型SLENET(Structure Location Alignment Network)。官方给出的优化点如下: PP-LCNet：CPU 友好型轻量级骨干网络 CSP-PAN：轻量级高低层特征融合模块 SLAHead：结构与位置信息对齐的特征解码模块 在PubTabNet英文表格识别数据集上的消融实验如下：策略AccTEDS推理速度(CPU+MKLDNN)模
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2024-01-12 11:05:26
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特别注明：本文内容包括但不限于代码，图片均来自AI Studio 官网课程中一个完整的深度学习模型一般包含以下几个内容：数据获取与处理模型设计：网络结构和损失函数训练配置：优化器与资源配置训练过程模型保存与测试下面以手写数字识别项目为例展开讲解：数据获取与处理 本次学习使用百度提供的公开的数据集，因此自行获取数据的过程暂不涉及。 飞桨提供了多个封装好的数据集API，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推
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2024-08-09 08:21:06
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飞桨自动混合精度技术，让你的训练速度飞起来。随着生活节奏的加快，「等待」已经越来越成为人们希望远离的事情。但是在深度学习领域，模型的参数、数据集的规模等等动辄就是以亿为单位，甚至更大，因此当模型训练成功之时，放一首张靓颖的「终于等到你」作为背景音乐实在是太应景了。那如果现在向你推荐一款神器，可以实现训练速度翻倍，访存效率翻倍，你心动吗？心动不如行动（这可不是电视直销，别着急换频道），来和我一起看看
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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1.PaddlePaddlle强化学习及PARL框架PARL 的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning，是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。该强化学习框架主要有以下特点：可复现性保证。我们提供了高质量的主流强化学习算法实现，严格地复现了论文对应的指标。大规模并行支持。框架最高可支持上万个CPU的同时并发计算
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2023-09-09 17:36:40
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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、DeepLabV3+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：1.5.0Tensorflow vers
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2024-03-12 13:01:08
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虽然2020年的时候，飞桨与瑞芯微Rockchip旗下AI芯片RK1808、RK1806正式完成适配，充分兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle Lite。但那个时候用起来还是很难。两年之后，再来看这部分，感觉提升的部分很有限，但是思路还是清晰了不少。 瑞芯微对于隔壁的TF和Pytorch的支持其实是比飞桨更完备的，这其中有一部分历史原因，但是随着飞桨的不断发展，之后瑞芯微肯定会对飞桨有更好的支持。
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2023-10-03 13:31:27
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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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大神就不要喷我了，写这个只是希望新人能够对自己写的项目更方便的本地管理。（其实我也只会这点东西=w=） 这两天稍微看了看GitHub，之前不是很明白这个版本控制器到底是什么意思，现在略微有了解，这是对项目代码的管理，给你一个控制代码，和吃后悔药的地方，而且如果你只是想看看自己的代码开发的流程，并且希望能够及时发现错误，使用GitHub是十分方便、易用的。 如果不使用GitH
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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飞桨AI创造营2期-t6-模型优化(Datawhale34期组队学习) 文章目录飞桨AI创造营2期-t6-模型优化1知识点2具体内容2.1模型结构优化2.1.1优化之路2.1.2senet-sknet-resnest2.2模型性能优化2.2.1量化2.2.2剪枝2.2.3知识蒸馏2.3模型训练优化2.3.1数据处理2.3.2超参数2.3.3Loss2.4模型自动搜索2.4.1搜空间2.4.2搜策略
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2024-03-28 07:04:48
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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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一、创建模型1、飞桨BML登录:2、点击【预置模型调参】或者：点击【训练算力-预置模型调参】 3、选择【行业模型】，点击【立即创建】4、 填写相关信息5、填写描述 6、完成创建 二、上传数据集1、点击【创建数据集】 2、选择对应数据类型 3、选择数据集压缩包 4、完成数据上传 三、模型训练 1、返回【行业模型
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2023-11-19 11:40:10
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# 飞桨与Java的结合：机器学习的力量
近年来，人工智能和机器学习逐渐成为科技发展的重要推动力。在这其中，飞桨（PaddlePaddle）作为一个开源深度学习平台，因其易用性和灵活性受到越来越多开发者的青睐。而使用Java进行机器学习模型的构建和部署正日益受到关注。本文将介绍飞桨与Java的结合，展示如何在Java中使用飞桨模型进行预测，并通过一些可视化图表帮助理解整个流程。
## 飞桨简介
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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11月30日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办、百度飞桨承办的WAVE SUMMIT+2022深度学习开发者峰会如期举行。峰会上，百度AI技术生态总经理马艳军发布了飞桨深度学习平台的最新技术和生态进展，全新发布飞桨开源框架2.4版本，带来业界首个端到端大模型开发套件PaddleFleetX，联合12家硬件生态伙伴发布飞桨生态发行版，AI Studio学习与实训社区升级推出企业实训和生态异构
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2024-03-24 15:19:57
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文章目录前言一、进入飞桨官网二、安装CUDA1.CUDA下载地址2.CUDA环境变量二、安装cuDNN1.cuDNN下载地址2.cuDNN文件拷贝至CUDA对应文件中总结 前言随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了国内百度旗下paddlepaddle（飞桨）在windows系统下详细安装教程。一、进入飞桨官网点击链接看到如下截图：打开连接后
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2023-10-27 00:15:22
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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: 导出cell内容/显示
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2024-03-12 16:58:57
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