卷积操作作为卷积神经网络的核心模块，在其计算过程中必须考虑图像“边缘像素”的卷积方式。查阅资料发现，我们可以采用“卷积之前进行边界填充”或“卷积之后进行边界填充两种方式”，同时边界填充的具体手段包含常量填充、零填充、镜像填充以及重复填充等。在具体分析各种Pad之前，先创建一个2dTensor用于测试后面的填充操作：x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])创建的Tenso
Windows安装GPU版本的pytorch、tensorflow、paddlepaddle 文章目录Windows安装GPU版本的pytorch、tensorflow、paddlepaddle安装anaconda查看电脑的CUDA支持版本创建虚拟环境安装tensorflow-GPU版本安装paddlepaddle-GPU版本安装pytorch-GPU版本完结 写在前面：每次更换显卡或设备都得重
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2023-08-11 11:32:33
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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
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2023-10-18 18:41:05
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Android NNAPI - Paddle - TensorFlow - PyTorch ArgMax and ArgMin 的定义与计算过程
1. Android NNAPIAndroid NDKhttps://developer.android.com/ndkNeural Networks APIhttps://developer.android.com/ndk/guide
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2024-08-24 14:24:39
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Hub是什么？Hub本意是中心，docker有docker Hub，大家可以把自己创建的镜像打包提交到docker hub上，需要的时候再pull下来，非常方便，那么模型是不是也可以这样玩呢？完全可以啊！很多时候我们不需要从头开始训练模型，如果有预训练好的模型，直接做迁移学习就可以，但是传统的方式基本上都需要从各个官网上去下载，模型比较大
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2023-10-18 21:22:56
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PaddleHub介绍
目 录
Contents
PaddleHub简介
对比PytorchHub
与PaddleHub
Model与Module
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2023-12-12 16:56:34
140阅读
PaddlePaddle和PyTorch相比
在深度学习框架的选择上，PaddlePaddle和PyTorch是两个颇具影响力的候选者。这两个框架各自有其优势和劣势，但对于企业选择合适的框架，考虑到业务影响显得尤为重要。随着数据科学领域的迅速发展，企业不得不面对如何在这两者之间做出选择的问题。
### 背景定位
随着深度学习需求的不断增长，企业需要对开发框架的选择进行细致的比较。
时间轴如
Paddle框架和PyTorch是近年来深度学习领域中非常流行的两个框架。它们都提供了强大的工具以及灵活的接口，使开发者能够更方便地构建和训练深度学习模型。然而，在实际应用中，如何将这两者结合，从而更好地利用它们各自的优势，仍然是一个值得探讨的问题。在本文中，我们将围绕这个话题进行一系列的分析和讨论。
## 背景描述
在进行深度学习模型的开发时，选择适合的框架非常重要。Paddle和PyTor
在工业级深度学习实践领域中，我们经常能听到一种说法——模型部署是打通AI应用的最后一公里！想要走通这一公里，就好比打赢得一场焦灼篮球赛，困难重重，相信广大开发者们对此一定深有体会。部署环境复杂多样，比如硬件适配状态、操作系统兼容性、对编程语言的支持等诸多挑战，都宛如一个个勇猛的对手横亘在面前。想要赢得比赛，咱们自己也要多拿分才行。确保环境适配仅是第一步，如何在部署后展示出犀利的性能，实现工业级的高
最近在新买的笔记本上装Paddleocr遇到很多奇葩问题，花了一天一夜才搞定，记录一下，下次再装就知道怎么搞了。现状paddlepaddle在装之前必须把python升级到3.8之后，我一开始是3.7，后面遇到了很多问题，都不支持3.7，所以建议先把Python升级到3.8之后，切记！检查处理器架构。需要确认Python和pip是64bit，并且处理器架构是x86_64（或称作x64、Intel
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2024-03-30 19:18:56
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一、简介1. PaddlePaddlePaddle是百度自主研发的集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术领先、功能完备的开源深度学习平台，有全面的官方支持的工业级应用模型，涵盖自然语言处理、计算机视觉、推荐引擎等多个领域，并开放多个预训练中文模型。PaddlePaddle同时支持稠密参数和稀疏参数场景的大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数、数百个节点的高效并行训练。PaddlePa
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2023-08-17 10:29:47
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目录1. 利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn2. 用Anaconda安装TensorFlow(Windows10+Linnux) 3. PyQt5+Anaconda+PyCharm安装、配置和使用4. torch.cuda.is_avai
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2024-07-22 09:58:05
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paddle、pytorch学习笔记安装conda安装教程详见 安装Pycharm安装教程详见 安装pytorch安装教程详见 安装paddlepaddle安装教程详见 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.html常用指令pip list pip3 install --upgrade nump
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2023-10-28 23:43:11
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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
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2023-12-27 22:11:42
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目录 定位使用构成分布式实现参考文献 从深度学习开始流行，到深度学习框架的迭代，到各类实际应用的出现，不过短短几年时间。TensorFlow刚出的那段时间，简单对比过TensorFlow、MXNet、caffe三个框架，有些看法可能也不够准确，到了今天，TensorFlow、MXNet作为国内风头很盛的框架迭代了多个版本， caffe几乎没怎么更新了， 因此就不再讨论caffe了，而是看看百度
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2023-12-21 21:47:23
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安装Paddle和Pytorch深度学习的配置问题首先，我们要安装好Anaconda软件，安装Anaconda的过程，可以看参考文章来完成，这篇博客的安装过程是比较详细。这里要注意，Anaconda软件尽量安装在D盘或者非系统盘，因为一个深度学习环境就比较大。我在我的电脑上配置了pytorch、paddle、torch三个环境，总大小为35GB。Pytorch环境安装此过程可参考：中的Pytroc
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2023-11-21 18:35:06
83阅读
# Paddle 与 PyTorch 代码区别科普
在人工智能和深度学习领域，PaddlePaddle和PyTorch是两个热门的深度学习框架。虽然它们都用于构建和训练深度学习模型，但它们在代码的结构、语法和设计理念上有一些显著的区别。本文将通过示例代码和示意图，帮助大家理解这两个框架的不同之处。
## 1. 基本概念
- **PaddlePaddle**（通常称为Paddle）是百度开发的
# Paddle和PyTorch究竟哪个更好？
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的框架应运而生，其中较为著名的包括PaddlePaddle和PyTorch。这两个框架各有特色，吸引了大量开发者和研究者的关注。那么，Paddle和PyTorch究竟哪个更好呢？本文将通过对比二者的特点、优缺点，举例说明，并附上基本的代码示例。
## 1. 框架简介
### 1.1 PaddlePaddle
## 实现 "Paddle Tensor 和 PyTorch Tensor" 的流程
### 1. 安装相应的库
在开始之前，我们需要先安装 `paddlepaddle` 和 `torch` 两个库，用于实现 Paddle Tensor 和 PyTorch Tensor。可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install paddlepaddle
pip install to
原创
2024-01-24 12:10:24
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在当今的深度学习领域，PaddlePaddle和PyTorch是两个非常流行的平台。它们在设计理念、API接口以及生态系统方面都有着各自的特色与优势。本文将从背景定位、核心维度、特性拆解、实战对比、深度原理以及生态扩展六个方面，对这两者进行详尽的对比分析。
### 背景定位
随着深度学习技术的迅猛发展，PaddlePaddle（百度开发）和PyTorch（Facebook AI Research
