文章目录第一章零基础入门深度学习(下)加载库数据处理模型设计训练配置训练过程保存模型测试模型完整代码 今天学习这门课程第二天,学习内容利用深度学习平台来进行波士顿房价预测,至于为什么要用桨这个平台,以下 官方回答,我也是刚接触,之前都是pytorch,现在一起学习呗,再次附上脑图链接: 打卡学习笔记 第一章零基础入门深度学习(下)加载库#加载桨、Numpy和相关类库 i
一、安装桨官方教程:https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick 博主本人使用Windows+pip+Python3+CPU版本 安装过程十分简单,在此不再赘述。二、使用桨重写模型说明:普通方法实现房价预测模型,在本人上一篇文章中有详细说明,戳链接即可查看首先需要导入相关库# paddle/fluid:主库,目前大部分实用函数均在pa
前言PPASR桨社区开发者夜雨飘零开发一款基于飞桨实现语音识别工具,简单实用,可识别中文语音,可部署在服务器、Nvidia Jetson设备,未来还计划支持Android等移动设备。使用环境:Anaconda 3Python 3.7桨PaddlePaddle核心框架2.2.0Windows 10 or Ubuntu 18.04源码地址:https://github.com/yeyupia
AI Studio链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/education/group/info/2099在一小时演讲中,来自桨团队资深研发工程师商智洲老师介绍了桨原生推理引擎,以及该引擎中针对 GPU 推理所做优化工作。桨推理引擎桨模型推理部署重要基础之一,已在百度内部各核心业务线和众多 ToB 交付AI服务中经过充分验证。商智洲介绍,
TensorFlow谷歌开源深度学习库。不多介绍,相信准备学习TensorFlow同学也会自己去更多了解。本系列博文讲尽量不涉及深度学习理论,但是会给出相关理论对应博文等资料供大家参阅。这里,首先要跟大家介绍一个计算图概念: TensorFlow会根据代码先创建好计算图,然后数据会再流入这样计算图中: 这个概念能帮助我们在编码时候更好去理解。我们再来理解一下TensorF
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安装引导页面,您可以通过选择自己系统和软件版本来获取对应安装命令,具体可以点击快速安装查看。具体步骤在CentOSlinux机器上,安装python3,安装paddleyum insta
转载 2023-12-23 18:12:18
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首先声明,不详细讲解代码部分,主要是针对课程理解及对作业分析。 今天学习内容比较简单,开始介绍了开源深度学习平台、为什么要存在深度学习框架(个人认为这个必然要出现,所有开发者都会想到这个问题,大大节省了编写底层代码时间,我之前tensorflow框架,就特别好用,然后百度Paddle Paddle也支持相互转换,这就完美了。)使用作为深度学习框架优势(这里怎么说,
paddle7天打卡营心得1、 使用paddle用于深度学习2、paddle安装3、打卡营学习内容4、每日学习具体内容总结day1: 新冠疫情可视化day2: 手势识别day3: 车牌识别day4: 口罩分类day5: 人流检测分类和paddlehub体验day6: paddleslim介绍与使用5、 总结 使用paddle用于深度学习paddle安装打卡营学习内容每日学习具体内容
初次接触paddlepaddle在胡晓曼老师博客上,当时想要去了解一下卷积神经网络网络原理,就在百度上到处搜索,然后就看到了最后赵晓曼老师说paddle实现卷积神经网络。也是这次偶然机会,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
转载 2024-04-02 10:54:31
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2020 年 2 月 27 日桨核心框架(以下简称Paddle)发布了1.7版本,这也是Paddle在2020年首个重大更新,下面让我们来看看具体更新内容。Paddle 1.7版本对框架功能层面进行了重点增强,预测部署能力全面提升,分布式训练发布PLSC支持千万规模分类任务,并对参数服务器模式进行了优化整合。对编译选项、编译依赖以及代码库进行了全面清理优化。模型库持续完善,优化了整体层次结构,
最近想玩一玩智能图像处理,奈何不太懂AI,偶然找到百度,发现这个神器真不错,帮助你快速实现AI应用,即使你不怎么懂AI也可以跑起来。百度支持各个平台,当然性能越强约好。我这里全志A40i开发板测试,一个很普通arm也可以跑起来。不得不说,以后AI算法门槛越来越低。EasyDL 百度零门槛AI开发平台,你可以自己训练数据。EasyEdge端计算模型生成平台,你训练好模型生
本课程百度官方开设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同学,帮助大家在深度学习领域实现从0到1+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原理、实践自然语言处理领域主要方向原理、实践个性化推荐算法原理、实践上节课程中我们开启了第四章《自然语言处理领域》主要方向原理、实践学习。在本文中百度深度学习
转载 2024-08-21 11:18:34
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迁移学习可以使用桨开发一个新功能模块,叫X2Paddle(Github见参考1),可以支持主流深度学习框架模型转换至桨,包括Caffe、Tensorflow、onnx等模型直接转换为Paddle Fluid可加载预测模型,并且还提供了这三大主流框架间API差异比较,方便我们在自己直接复现模型时对比API之间差异,深入理解API实现方式从而降低模型迁移带来损失。下面以TensorF
作者 | 苏宓不知道是不是之前“TensorFlow 将死”谣言传得过盛,Google 于日前紧急发布了一篇标题为《Bringing Machine Learning to every developer’s toolbox》(将机器学习带入每位开发者工具箱)公告,广而告之,TensorFlow 没有“死”,而且各种数据表明,其现如今发展地非常好,也是全球 300 万软件开发者最常用 ML
上一篇文章中,我们分享了模型训练过程中权重初始化和损失函数构建以及模型准确率评判,如此基本流程已经走完,下一步就是如何将数据导入网络,以及如何将网络输出结果传递给损失函数和反向传播,下面就一起来看看吧。                          &nbsp
跟着桨学习卷积神经网络,测试一个新模型准确率一:作业要求课程中以1张图片为例,测试了预测效果,请从原始mnist数据集中,随机抽取出100张图片,测试下模型分类准确率? 【作业内容】 ✓代码跑通 请大家根据课上所学内容,补全代码,保证程序跑通。 【评分标准】 ✓代码运行成功且有结果(打印100张图片分类准确率),100分 计算模型分类准确率二:实现过程1、定义数据集读取器(参考项目) 2、
编程指南目前桨(PaddlePaddle,以下简称Paddle)已经同时支持动态图和静态图两种编程方式, 本文主要侧重于介绍静态图编程方法,关于动态图编程方法,阅读完本文档,您将了解在Paddle静态图编程方式中,如何表示和定义数据变量,以及如何完整组建一个深度学习网络并进行训练。数据表示和定义 Paddle和其他主流框架一样,使用Tensor数据结构来承载数据,包括模型中可学习参数(如
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现状,以及中国首款自主研发深度学习平台桨(PaddlePaddle)
前言  一般在我们开发项目的时候经常会更新数据库表字段,如果同事 a 添加了表字段,没有及时给同事 b sql 脚本,  可能同事 b 代码运行就会报错,而且随着时间推移,sql 脚本越来越多,项目上线时候整理起来就很费时间  所以就有大佬级别的人物创造了 Flyway 这个数据库版本管理工具。环境JDK 1.8.0 +Maven 3.0
# Docker 与桨:深度学习容器化实践 随着深度学习技术不断发展,越来越多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。桨(PaddlePaddle)作为国内领先深度学习平台,提供了丰富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技术与桨结合
原创 2024-07-25 07:01:22
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