1、定义数据集1.1 直接加载内置数据集飞桨框架在 paddle.vision.datasets 和 paddle.text 目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过 paddle.vision.datasets.__all__或paddle.text.__all__可查看飞桨框架中的内置数据集。 以 MNIST 数据集为例
最近尝试入门点深度学习的内容，首先来个框架试试嘛，tensorflow2.0的GPU要求已经是nvida算力3.5以上的设备，当然，如果你能过G F W，tesla据说可以白嫖。想用自己的设备咋办呢，只有单纯CPU上了，那这速度就无语了，慢上几十倍，毕竟再差的GPU的核心数，也是cpu的几十倍，所以使用opencl，苹果metal等的框架是个不错的选择，在知乎上发现了一个答主推荐plaidml这个
作业内容：1、搭建VGG神经网络模型(16 weight layers)2、训练模型3、验证模型一、VGG net 注意：1、图中最后一层全连接层(fully neted)的1000指分类数(class_num)，根据实际问题修改，本作业为5分类问题，故为5；2、softmax层将预测概率利用指数函数映射为非负，再利用归一化方法将概率转化为0-1，且各个概率的预测总和为1，如果只想得到最
简 介： ※Tensor是Paddle深度框架中的重要概念。对于 Tensor概念介绍-使用文档-PaddlePaddle深度学习平台 文档中的概念进行学习和测试，对比了Tensor于numpy中的ndarray之间的差异。关键词： Tensor，numpy，paddle
Tensor基本概念
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paddlenlp simpleserver 参数设置是一个常见的问题场景，尤其在AI服务优化和开发过程中。本文将详细记录如何解决paddlenlp simpleserver参数设置的问题，包括各个相关方面的解析与实践经验。
在当前的AI应用中，随着模型精度和性能的要求不断提高，我们常常面临如何高效配置和调节paddlenlp simpleserver参数的挑战。这个过程影响着用户的实际体验，尤
PaddleRS：高光谱卫星影像场景分类使用PaddleRS对天宫二号高光谱图像进行场景分类。1. 数据准备数据来自天宫二号遥感图像自然场景分类数据集（NaSC-TG2），AI Studio链接。该数据集由中国科学院空间应用工程与技术中心发布，数据来自中国的天宫二号卫星，相关论文介绍。天宫二号搭载的宽波段成像仪是新一代宽波段、宽视场和“图谱合一”的光学遥感器，在轨期间获取了海量的高质量对地观测影像
paddlenlp Taskflow参数有哪些？这可能是你在使用PaddleNLP的过程中遇到的一个问题，了解这些参数对于有效管理和优化NLP任务至关重要。本文将逐步解析该问题，涵盖背景定位、参数解析、调试步骤、性能调优、最佳实践以及生态扩展，引导你深入理解和掌握Taskflow的使用。
### 背景定位
随着人工智能的发展，NLP技术的应用场景不断拓展。PaddleNLP作为一个强大的工具，
# PaddleNLP中Taskflow参数详解
## 1. 整体流程
首先，让我们看一下实现“paddlenlp中Taskflow参数详解”的整体流程，可以使用以下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 创建Taskflow实例 |
| 3 | 设置Taskflow参数 |
| 4 | 加载数据 |
| 5 | 训练模型 |
原创
2024-03-05 04:09:45
779阅读
在这篇博文中，我将讨论有关“paddlenlp Taskflow函数参数”的内容。尤其是，我们需要对其进行详尽的参数解析，以便能更好地在实际项目中应用这一功能。接下来，我将与大家分享该函数参数的配置、调试、性能优化以及常见错误的排查方法。
在当前的互联网时代，NLP（自然语言处理）技术的应用越来越广泛。尤其是PaddlePaddle中的PaddleNLP提供了许多强大的工具，通过Taskflow
Paddle深度学习---深度学习里的Hello word一、深度学习里的Hello word---波士顿房价预测问题分析1、线性回归模型2、线性回归模型的神经网络结构二、波士顿房价问题的实现步骤1、构建波士顿房价预测任务的神经网络模型2、数据处理3、模型设计4、训练配置5、开始训练1. 我们可以通过程序查看每个变量的数据和维度。2. 当只有一个样本时，可以计算某个
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2024-08-21 11:39:27
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PADS显示元件值并打印贴片图 1、首先，可以设置只显示顶层和顶层丝印层Ctrl+Alt+C，在“显示颜色设置”中，把不想显示的层前面的勾去掉，点“确定”。 2、选择显示顶层丝印层空白处鼠标右击->选择元器件，选择要显示的元件，鼠标右击->特性3、选择“元器件特性”框中的“标签”，选择下拉箭头的“NEW”,再点下面的图标，在弹出的对话框中的属性中，选“value”(如果不对则选“c
目标检测 学习笔记 文章目录目标检测 学习笔记发展历程**Viola Jones Detectors:****HOG Detector:****DPM(Deformable Part Model):****YOLOv3**：Fast R-CNN**Faster R-CNN**：FPN：**Cascade R-CNN**：Libra R-CNN：Faster R-CNN简析RPN生成Proposal
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2023-11-09 14:11:22
82阅读
序首先最重要的是了解每个参数调节了系统响应的那些属性，通过观察响应从而调节参数改变属性。PID的作用概述： 1、P产生响应速度和力度，过小响应慢，过大会产生振荡，是I和D的基础。 2、I在有系统误差和外力作用时消除偏差、提高精度，同时也会增加响应速度，产生过冲，过大会产生振荡。 3、D抑制过冲和振荡，过小系统会过冲，过大会减慢响应速度。D的另外一个作用是抵抗外界的突发干扰，阻止系统的突变。同时调节
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2024-10-26 11:27:33
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前言PaddlePaddle的Fluid是0.11.0提出的，Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。而Fluid与PyTorch或Eager Execution的区别在于Fluid不
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2023-11-20 22:02:20
222阅读
专栏介绍：Paddle Fluid 是用来让用户像 PyTorch 和 Tensorflow Eager Execution 一样执行程序。在这些系统中，不再有模型这个概念，应用也不再包含一个用于描述 Operator 图或者一系列层的符号描述，而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。本专栏将推出一系列技术文章，从框架的概念、使用上对比分析 TensorFlow 和 Paddle Fluid，为
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2024-02-07 12:14:30
115阅读
安装paddlepaddlepython -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple清华源python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.3.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple下载pip
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2024-04-15 11:06:01
198阅读
目录paddle调用ERNIE安装paddle和paddlenlp（下载）加载ERNIE预训练模型tokenizer获取文本语义特征向量表示ERNIEKIT实践安装、配置nltk下载ERNIEKIT源码运行ERNIEKIT paddle调用ERNIE安装paddle和paddlenlppip安装paddlepaddle和paddlenlp： 版本： paddle.version: 2.2.2 p
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2023-11-18 22:07:04
75阅读
一直就像学一学深度学习，今年刚好趁着疫情的原因，有了大把时间可以好好研究研究。刚开始我还花了一笔大洋报了一个培训班，之后竟然在公众号上看到百度飞桨PaddlePaddle免费七日训练营的报名推送。抱着有羊毛不薅白不薅的心态，果断报了名。训练营时间是3.3-3.9，今天正好结束，那就把最近学的总结一下。 #学到了啥 其实七天的时间太短了，真要想把深度学习、PaddlePaddle框架完全掌握，真的是
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2023-12-11 15:18:46
99阅读
paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架。 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐，情感分析，词向量，语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比
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2023-09-12 14:13:55
235阅读
由于研究生的规划方向是NLP（自然语言处理），所以将自己每次汇报学习过程记录在本专栏。大家可以和我一起进行学习，后续有论文采用也会将链接贴下。自然语言处理的语法分析有两个比较火，一个是短语结构分析（也叫上下文无关文法），一个是依存句法分析。什么是短语结构分析/短语结构树？ &nbs
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2023-11-19 07:35:30
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