一个偶然从微信公众号中刷到了《python小白逆袭A1大神》的文章，让我不经意的邂逅了飞桨（paddlepaddle），通过加入飞桨训练营一周的学习、实践，对飞桨有了很多的了解（飞桨 飞桨是一个很优秀的AI平台，提供了大量的AI模型（API是中文的，这点对我这个英语渣来说大赞）。另外对于学习来说，飞桨供免费的学习环境，以及老师精心设计的课程内容，每实现一个目标都是成就感满
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2024-02-07 09:16:03
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飞桨和PyTorch哪个更好？这个问题常常在深度学习社区中引发热烈讨论。随着AI技术的飞速发展，选择合适的深度学习框架变得尤为重要。本文将从多个维度对飞桨和PyTorch进行深入剖析，帮助大家做出最佳的选型决策。
## 背景定位
在探讨这两个框架的优劣之前，我们需要了解它们的技术定位和演进历史。飞桨（PaddlePaddle）是由百度于2016年发布的深度学习框架，旨在为各类开发者提供简单易用
2021 WAVE SUMMIT 是由深度学习技术及应用国家工程实验室及百度联合主办一场极客盛会 。会间，百度飞桨（PaddlePaddle）发布多项重大更新。其中，登临平台集成代码已经合并，随飞桨开源框架v2.1正式开源。百度与登临的合作，为飞速增长的 AI 应用市场提供更灵活的硬件平台选择，以及更低 TCO（Total Cost of Ownership，即总拥有成本）的人工智能数据中心方案，
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2024-03-01 20:02:40
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关于PaddleMMPaddleMM是由南京理工大学和百度共同发起的基于飞桨实现的开源多模态学习工具包。该项目提供了模态联合学习和跨模态学习算法模型库，为处理多模态数据提供高效的解决方案，助力多模态学习应用落地。PaddleMM特性：丰富的任务场景：工具包提供多模态融合、跨模态检索、图文生成等多种多模态学习任务算法模型，支持用户自定义数据和训练；成功的工业应用：基于工具包算法已有相关落地应用，如球
2020 年 2 月 27 日飞桨核心框架（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的更新内容。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，
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2024-04-26 10:23:22
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Hi , Spring!风暖春回，以新相见你的春日好礼正在派送～「飞桨快乐开源活动」再度起航！与你春风有礼快来提PR查收春天的礼物啦！飞桨快乐开源活动 作为中国最早开源的深度学习框架，飞桨（PaddlePaddle）深度践行开源理念，开放拥抱社区，重视生态构建，与开发者和生态伙伴共成长，已成为国内综合竞争力第一的产业级深度学习平台。截至2022年11月底，飞桨平台已凝
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2023-11-27 14:15:52
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高层API，Why通常情况下，要完成一个典型的深度学习任务，往往需要经过下图的步骤： 如果使用当前主流深度学习框架实现以上步骤，每一步都涉及到大量的概念，同时每一步的实现都需要编写大量的代码。这需要开发者花费大量的时间来学习其中的概念和使用方法，还需要开发者投入非常多的时间在深度学习任务的代码实现上。特别是在深度学习任务中，数据的处理与加载是一件非常”折磨”开发者的事情，无论
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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百度推出飞桨（PaddlePaddle）后，不少开发者开始转向国内的深度学习框架。但是从代码的转移谈何容易，之前的工作重写一遍不太现实，成千上万行代码的手工转换等于是在做一次二次开发。现在，有个好消息：无论Caffe、TensorFlow、ONNX都可以轻松迁移到飞桨平台上。虽然目前还不直接迁移PyTorch模型，但PyTorch本身支持导出为ONNX模型，等于间接对该平台提供了支持。然而，有人还
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2024-08-12 10:59:00
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该项目使用WaveFlow(Github地址：https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet/blob/develop/examples/waveflow/train.py)作为语音合成模型示例任务，并结合Transformer TTS验证语音合成效果。下载安装命令## CPU版本安装命令pip install -f https://paddlepaddle.o
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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这张图 点这里快速查阅1.框架和全流程工具1)模型训练组件2)模型部署组件Paddle Inference:Paddle Serving:Paddle Lite:Paddle.jsPaddeSlim:X2Paddle:3)其他全研发流程的辅助工具AutoDL:VisualDL:PaddleFL:PaddleX:2.模型资源PaddleHub:ERNIE:PaddleClas:PaddleDetec
疫情影响，静待家中，无心学习，难觅工作…… 学校的服务器也连不上，想蹭蹭百度的GPU，刚好看到了百度《深度学习7日入门CV》的课程与实践项目，美滋滋报了个名，也算是督促我开始每天学习了吧~环境安装与部署AI Studio 平台网址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/ 该平台有大量的课程、比赛可以参与，也有详细的新手指导，更有免费的GPU可以蹭，详细内容大家自己
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2024-05-21 17:18:01
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# Python 3的哪个版本更好
Python 是一种高级的、面向对象的编程语言，它已经成为世界上最流行的编程语言之一。在编写 Python 代码时，开发者可能会面临一个问题：使用 Python 3 的哪个版本更好？虽然 Python 3 是最新版本，但 Python 3.6、Python 3.7、Python 3.8 和 Python 3.9 也都有各自的特点和优势。本文将为您介绍这几个版本
原创
2024-02-25 07:52:09
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在NLP世界里，有一支很重要的家族，英文叫做LARK（LAnguage Representations Kit），翻译成中文是语言表示工具箱。目前LARK家族最新最重要的三种算法，分别是ELMo，BERT和ERNIE。你一定不知道，这三个普通的名字，竟然包含着一个有趣的秘密。真相，即将揭开！我们先从算法模型的名字寻找一些蛛丝马迹第一位，ELMo：来自英文Embedding from Languag
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2024-06-02 16:51:48
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在开始学习使用Python之前，先要搭建好Python的开发环境。这时我们会面临着一个选择，Python有很多版本，我们应该选择哪个版本？是不是最新的版本就是最好的呢？现在我们就这个问题展开讨论。 首先是Python2.x和Python3.x的选择，这是两个大版本。目前Python2.x的版本更新和技术支持已经被官方停止了。Python2.x的最后一个版本是2020年发布的Python2
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2023-07-27 13:50:18
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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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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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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 今天是学习这门课程的第二天，学习内容是利用飞桨的深度学习平台来进行波士顿房价的预测，至于为什么要用飞桨这个平台，以下是 官方回答，我也是刚接触，之前用的都是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#加载飞桨、Numpy和相关类库
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2024-03-15 10:42:12
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在5月20日举行的“ WAVE SUMMIT”峰会上，飞浆开源框架发布了1，8版，时间飞逝，现在飞桨即将进入2，0时代， 此次飞浆2，0一共升级了四项重大创新，这将让AI行业应用程序和科研创新再次升级!一，新升级的API系统使深度学习技术的创新和应用更加轻松深度学习框架可以说是开发人员在人工智能的核心动力，API是该动力的按钮。系统化：基于长期的行业实践积累和对用户习惯的行为下，对飞浆进行了优化，
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2023-12-03 09:56:14
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