paddle学习笔记一前言导入模块MNIST数据集加载定义模型结构开始训练总结 前言本篇文章以手写数字识别为例,快速上手paddle。 文章内容包含:从paddle中加载mnist数据集用class快速搭建模型选择优化器,加入正则化项训练过程中打印训练集的损失,验证集的损失及准确率,early_stop模型的保存与加载将训练损失和测试损失作图导入模块import paddle from padd
最近报了百度的深度学习认证,需要使用Paddle进行编程实现,找了一些基础教程,特意记录下来,加深印象。思维导图如下: 一、Paddle的内部执行流程二、内部详解1.Variable(变量)(1)模型中的可学习参数(2)占位Variable(3)常量Variable2.Tensor3.Lod-Tensor4.Operator(算子)5.Program6.Executor(执行器)7.命令
一、数据源InMemoryDataset,QueueDataset加载数据并在训练前缓冲数据。此类由DatasetFactory创建。import paddle.fluid as fluid dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset") filelist = ["a.txt", "b.txt"] dataset
官网githubgitee下载安装Linux预测库
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一、什么是模型的保存与加载? 人工智能模型本质上就是一堆参数,我们训练模型时就是使这些参数在某个任务上合理以使其能够得到较为准确预测结果输出。例如猫狗分类任务,训练一系列卷积核数值能够通过前向计算预测出类别。我们花了大量时间训练的模型肯定不想只训练结束后只使用一次,我们想的肯定是能够重复使用这个模型在后续的任务上继续做预测。那就涉及到模型的保存与加载。 二、模型的保存 paddle框架中模型保存加
最近在研究基于paddlepaddle的PaddleTS深度时序建模库,想应用paddlets的主要原因是支持国产,同时paddlets提供的算法比较全面,并且集成了sklearn(机器学习库)、pyod([异常点检测算法工具库](mirrors / yzhao062 / pyod · GitCode))等第三方库。下面是官方的一些见解,之后会对每一部分的算法进行应用测试。PaddleTS 是一个
最近参加了百度的 Baidu AI Studio平台上【机器学习训练营】,记录一下学习【百度飞桨】的相关知识。一、PaddlePaddle简介Paddle 是 Parallel Distributed Deep Learning 的缩写,中文名字是并行分布式深度学习。paddle 的原意是“用浆划动”,所以 logo 也是两个划船的小人,也就是等待众人划桨的中国 AI 大船。从2016年9月27日
一、飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架(本地训练学习推理)飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用
原创 2022-04-27 17:15:03
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添加组件一、创建自定义分割模型二、创建自定义损失函数三、创建自定义数据变换(数据增强)四、创建自定义骨干网络五、创建自定义数据集举例 PaddleSeg 提供了五种类型的可扩展组件,即 MODELS、LOSSES、TRANSFORMS、BACKBONES、DATASETS。PaddleSeg使用基于面向对象的设计思想,在创造你自己的模型时,请以 Python class 的形式编写。一、创建自定
在“百度架构师手把手带你零基础实践深度学习”课程中,第一周课程的实践作业中,要求写一个cifar-10数据集的数据读取器。这是这门课程第一个作业,也是我现在到课程结束,感觉最能0距离体验paddle程序架构的一个作业。 何出此言呢?后面的作业,虽然程序越来越复杂,但以笔者机器学习0基础上手的前提,在短短的三周学习时间内,其实只能大致把握其思路与流程,并没有深入钻研每个算法的实现和设计思路的机会。
Paddle带你零基础入门深度学习第一周手写数字识别任务数据处理网络结构损失函数优化算法训练调试与优化 第一周手写数字识别任务手写数字识别任务数据处理数据处理优化 在工业实践中,我们面临的任务和数据环境千差万别,通常需要自己编写适合当前任务的数据处理程序,一般涉及如下五个环节:读入数据划分数据集生成批次数据训练样本集乱序校验数据有效性 在数据读取与处理前,首先要加载飞桨和数据处理库,代码如下。#
文章目录0.前言1.可学习参数2.输入数据Tensor3.Paddle数据传入4.一个小例子5.动态图 vs 静态图 0.前言为什么要学? 因为现在免费使用gpu,穷。 官网:https://aistudio.baidu.com/aistudio/index当官方在知乎打广告时,有个用户说的好,虽然免费但增加了学习成本。这个确实是这样的,但计算机行业就是不断学习,正好我tf,pytorch也都不
关键字:Fluid版本 预训练问题描述:Fluid版本的PaddlePaddle在模型保存上与旧版的PaddlePaddle差异较大,文档中也没有对这方面的详细描述,所以存有疑惑,可以简单解释一下?背景知识: 预训练模型加载时深度学习中很常见的需求,特别是在图像识别、图像分割领域,这是因为图像处理方面,模型结构通常都比较深,如VGG、GoogleNet等都有比较深的结构,而且图像模型的训练数据集量
paddlepaddle框架小白入门级指南引言一.准备工作1.jupyter notebook2.pycharm及GPU配置3.pip,numpy,matplotlib安装二.paddle安装排雷1.安装时注意2. paddle安装后导入到PyCharm,设置解释器三.从python到paddlepaddle框架优势利用 引言作为一名初步进入深度学习领域的小白来说,复杂的命令行操作,一些看不懂
一、相似问题发现        在官网下,默认下载后,我在python3.9+解释器里输入import paddle得到如下相似问题。在Google百度上查询语句为报错信息,相似问题链接如下:二、问题求解               &nb
目录文章核心:1.效果图及视频展示2.背景3.安装PaddlePaddle4.预训练模型的下载比如yolov3在coco和voc数据集上的预训练模型和权重列表如下:5.模型导出(python端)6.模型预测1.图片预测2.视频预测,帧率在10左右3.文件夹下图片预测当然也可以自己进行训练,相应的指令为:安装过程中遇到的其他问题:全部源码均在PaddleDetection的官方Github上,地址如
前言:         现在网络上有很多百度PaddleOCR的安装教程,但普遍的问题是缺少对整个安装流程框架的讲解,而遇到的问题又五花八门,导致小白安装时容易被绕晕。        本文将以Anaconda--jupyter n
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学习深度学习之前,我们需要先了解一些概念一. 基本框架1.框架全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch,关于这些框架的对比网上有很多很详细的讲解,这里我只说说我所涉及的三个框架:(1)TensorFlow       这是一个非常底层的框架,但是他要重复写的
PaddleOCR文字检测模型训练本文档主要介绍PaddleOCR中文字检测模型的训练、评估及测试。训练环境CentOS 7python3.7paddlepaddle-gpu 2.0.0rc0数据准备自标注数据将所有训练图片放在icdar_c4_train_imgs文件夹下,所有测试图片放在ch4_test_images目录下,以免多次标注产生多次修改代码问题。将所有图片格式统一改成.jpg或者统
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