2016年9月，飞桨框架正式开源。飞桨框架建设并非只靠百度工程师，也离不开热爱飞桨、热爱开源的开发者们，他们用自己的方式参与飞桨框架建设，与飞桨共同成长。作为大型开源项目，飞桨社区十分欢迎各位开发者积极提出需求或不足，并主动提交pr解决。本文将由开发者李其睿介绍贡献API的经验。前段时间百度飞桨组织了飞桨黑客马拉松第三期活动，该活动发布了诸多有趣的开发任务。我参与了基础API方向的开发任务，并新增
参考大佬们的项目：【PaddleDetection2.0专项】快速实现行人检测【目标检测】基于飞桨复现YOLOv5【yolov5_prune】本项目基准参考指标yolov3： map 51.8， yolov5n v6模型裁剪后map指标达到58.9，模型大小只有2.5mb, 使用TRT加速后模型enqueue推理速度大约1.7ms(显卡RTX 2070s)本项目裁剪实验基于yolov5n的v6版本
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2024-10-26 12:59:55
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Fast Git首先要介绍的是 FastGit，一个非官方的 GitHub 加速镜像，于 2020 年 3 月 28 号成立，由 5 名开发者参与维护，日常使用颇为稳定，操作起来也很便捷。下面拿 Linux 仓库作为示例，给大家做下讲解。在正常情况下，当我们需要 clone GitHub 上仓库代码时，会运行类似以下命令：git clone https://github.com/torvalds/
导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。为了让更多的开发者了解飞桨的最近技术进展，特别组织了系列技术稿件，视频来源于2019 WaveSummit秋季深度学习开发者峰会上的技术公开课。本期是由百度飞桨资深研发工程师为大家带来端到端预训练应用工具PaddleHub深度解析，敬请观看。 视频关键知识点Notes：01整体介绍PaddleHub是飞桨平台下
先说机架 入魔首选F450机架 看下图,就是这货 价格便宜又耐炸价格嘛~便宜的杂牌40块,PBC底板直接焊线好点的飞跃68元再好的就是大疆的原装450,但是价格也感人,练手而已用不着买那么贵如果你是刚刚入魔,可能不明白机架名字后面的意思,什么360,450,550到底是什么意思这些数字可以说是型号,也可以说是机架的尺寸,机架有多大,取决于对应的型号,我们选取的450,就是指对称电机轴距:450mm
一、创建项目此博客仅是运行PP-YOLOE源码，这里以变压器渗漏数据集为例COCO数据集太大了，跑不动，V100训练预估计得7天左右，即便是A100也得4天半，变压器渗漏油数据集跑一个小时左右，还可以接受，那么不墨迹直接进入手把手环节。 首先，进入百度搜索飞桨，进入云平台选择项目–>创建项目–>NoteBook 然后，输入项目名称，添加数据集（点击添加数据集，按需搜索即可，也可自己创建
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2024-10-30 14:05:46
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1.PaddleSlim与模型压缩 下面是介绍裁剪、量化、蒸馏和NAS 四个具体步骤：1.1裁剪1.2量化1.3蒸馏1.4NAS 查了NAS是什么，简书上这篇文章写到 至少目前我接触不到这个级别的设备，咱普通用户只能先了解其理论层面2.Paddle实战-裁剪AI studio地址3.Paddle-Lite快速部署APP demo PaddleSlim：github： https://github.
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2024-05-22 23:08:50
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“高算力+先进算法”创新模式将为下游芯片及应用开发商创造全面优化的解决方案中国北京，2022年5月20日 – Imagination Technologies在今日隆重举行的“Wave Summit 2022”大会上宣布：携手百度飞桨（PaddlePaddle）及多家合作伙伴共同发起“硬件生态共创计划”，利用自身的优势技术和市场应用经验共同构建高效的软硬一体平台方案，将百度飞桨软件的先进
近日，象帝先计算技术(重庆)有限公司天钧一号GPU与飞桨完成III级兼容性测试。测试结果显示，双方兼容性表现良好，整体运行稳定。这也是双方基于“硬件生态共创计划”取得的阶段性成果。未来双方将持续深入合作，携手推进高性能通用GPU在人工智能训练与推理、边缘计算等通用计算场景的应用，共同打造新的GPU智算生态，为新一代算力基础设施提供坚实保障。在微架构设计阶段，象帝先就与飞桨展开了密切合作，与飞桨的适
导读：飞桨（PaddlePaddle）致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。在单机训练速度方面，通过高并行、低开销的异步执行策略和高效率的核心算子，优化静态图训练性能，在Paddle Fluid v1.5.0的基准测试中，在7个典型模型上进行了测试（图像领域5个，NLP领域2个），其中5个模型的速度显著优于对标框架（大于15%），2个模型与对标框架持平（5%之内）。如果想让单机训练速度更快，可以
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2024-03-18 21:53:06
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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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最近有一个项目需要用到文字识别，但是又是内网项目，不能用在线的第三方接口。在Github找了一些包，都对比了一番最终还是决定使用百度开源的PaddleOCR机器配置：12核CPU、16GB DDR4内存、RTX 2060-6G、1TB固态硬盘、1TB机械硬盘环境：系统Centos 7.9、Docker CE 20.10、Python3.7安装CentOS和Docker的过程就略过了，这也不是本文讨
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2024-04-12 19:25:11
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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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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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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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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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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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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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“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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