Whole Word Masking (wwm)，暂翻译为全词Mask或整词Mask，是谷歌在2019年5月31日发布的一项BERT的升级版本，主要更改了原预训练阶段的训练样本生成策略。 简单来说，原有基于WordPiece的分词方式会把一个完整的词切分成若干个子词，在生成训练样本时，这些被分开的子词会随机被mask。 在全词Mask中，如果一个完整的词的部分WordPiece子词被mask，则同
检测框 det_db_unclip_ratio，值越大检测框越大from paddleocr import PaddleOCR
det_box_ocr = PaddleOCR(lang="ch", show_log=False,det_db_unclip_ratio = 2.5)输入图像最长边det_limit_side_lendet_limit_side_len=960。表示网络输入图像的最长边
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2024-03-18 10:52:47
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百度飞桨的 Paddle Serving 能够实现服务器端快速部署，最近，随着飞桨更新到 1.7 版本，Paddle Serving 也有了新变化。更新后的 Paddle Serving 有哪些改进？能给用户带来多大程度的生产力提升？本文将带你一睹为快。古人云：行百里者半九十。相信在深度学习领域中，不少做算法的小伙伴都会对这句话产生共鸣。辛辛苦苦搭建好网络，望眼欲穿得训练调试好模型，等到最后要部署
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2024-08-20 15:33:14
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安装环境：win10+2070super1.Cuda的下载安装及配置（1）测试本机独立显卡是否支持CUDA的安装，点击此处查询显卡是否在列表中。（2）查看自己是否能右键找到NVIDA控制面板，如果没有，去电脑控制面板寻找，点击控制面板-硬件和声音，若还是没有，打开Microsoft Store寻找安装，若还是没有，重装系统（3）首先打开Pytorch的官网查询目前最新的CUDA版本此处，也可安装旧
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2024-05-06 13:00:00
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首先先放其代码，期间我加了注释# -*- coding: utf8 -*-
import paddle.v2 as paddle
import paddle.v2.dataset.uci_housing as uci_housing
# --use_gpu
#
# 训练过程是否使用GPU，设置为true使用GPU模式，否则使用CPU模式。
# 类型: bool (默认: 1).
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2024-04-23 08:56:04
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tts style control参考在 FastSpeech2 中，我们可以控制 duration、pitch 和 energy。duration/speed：表示音素的持续时间，当我们减少持续时间时，音频的速度会增加，当我们增加持续时间时，音频的速度会降低。简称音频速度。音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0pitch：
当我们将一个句子的音高设置为平均值并将音素设置为 1
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2024-07-17 06:25:51
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其实纹理滤波是什么概念我也还不了解，图形学就是这样，理论和实践都不可偏废，可究竟从何处入手也是个两难的问题，有人说“图形血到最后就是数学”，对我这样的新手来说，快速有个概念也许不失为一个笨办法吧。<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />Nehe在第6课里已经用了线性滤波了，并
# 用PaddlePaddle实现GPU加速
## 介绍
在深度学习领域中，GPU 加速是非常重要的一部分，它可以大大提升训练模型的速度。在PaddlePaddle中，也可以很方便地使用GPU来加速计算，本文将介绍如何在PaddlePaddle中实现GPU加速。
## 步骤概览
下面是实现PaddlePaddle GPU加速的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
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原创
2024-05-08 11:14:31
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综述爬坑一天，整出来一套还行的方案，特此分享爬坑心得~因为整体代码结构和上篇手写数字的文章里代码结构比较相似，所以这里只贴出部分代码 网络结构目前采用的两套模型是普通cnn以及vgg，效果不错，其他模型可能后续还会尝试。CNN# cnn
def convolutional_neural_network(image, type_size):
# 第一个卷积--池化层
con
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2024-03-26 14:19:15
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前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_m
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2024-05-08 15:15:59
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目录三.下载模型四.训练前的准备1.在源代码文件夹里创造一个自己放东西的文件2.准备数据2.1数据标注2.2数据划分3.改写yml配置文件4.安装anaconda五.开始训练六.报错（1） libGL.so.1（2）Polygon(3) lanms（4）报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbc in position 2
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2024-07-31 20:53:48
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v1.2 2023-05-18隐藏部分log增加模型config说明其他描述优化v1.1 2023-05-15由于文件数量限制，公开部分训练数据由于文件大小限制，公开部分模型序【队名】：megemini【GitHub id】megemini【测试集指标】：暂无【重点环节的准确度】：模型评价指标ScorePaddleSegmIoU0.9805PaddleClastop11.0PaddleOCRacc
前言大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑）最前面的最前面，流程确定当前设备支持的CUDA版本安装CUDA Toolkit 和 GPU版的Paddlepaddle下载cuDNN Archive手动放置配套的cuDNN到指定文件夹测试1.确定当前设备支持的CUDA版本当然了，我这里默认了你是有安装NVIDIA驱动的，如果没有，你可以自己百度一下如何安装NVIDIA驱动，或者
PaddleDetection介绍PaddleDetection是基于PaddlePaddle的端到端对象检测开发工具包，旨在帮助开发人员在训练模型的整个开发，优化性能和推理速度以及部署模型方面提供帮助。PaddleDetection在模块化设计中提供了各种对象检测体系结构，并提供了丰富的数据增强方法，网络组件，丢失功能等。PaddleDetection支持实际项目，例如工业质量检查，遥感图像对象
PaddleDetection学习（一）安装GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、安装PaddlePaddle框架# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl
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2024-06-08 18:24:19
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模型存储与载入一、存储载入体系简介飞桨框架2.x对模型与参数的存储与载入相关接口进行了梳理，根据接口使用的场景与模式，分为三套体系，分别是：动态图存储载入体系 为提升框架使用体验，飞桨框架2.0将主推动态图模式，动态图模式下的存储载入接口包括：paddle.savepaddle.loadpaddle.jit.savepaddle.jit.load本文主要介绍飞桨框架2.0动态图存储载入体系，各接口
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
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2024-02-24 10:48:11
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题外话 讲下博主为啥选择 AutoDL，其实最开始的时候，博主有一台2070和3080Ti，但是 显存都略小，一个8G一个12G，对于稍微大点的模型，Batchsize都很小，复现论文效果很都难，特别是在自己小论文需要的时候，就真的很缺设备。没办法，老师没钱，自己也买不起，只能将目光转移至云服务，对比了阿里云、腾讯云、百度云、华为云等，价格都贵的离谱，一小时动辄20+，一天下来就400+了，太贵太
0 前言以下针对最近使用PaddleClas和PaddleServing在华为云GPU服务器上训练和部署一个车辆类型识别模型过程进行记录，以供日后自己参考和其他有需要的朋友一些帮助，接触这方面东西时间较短，如有问题欢迎批评指正。如何在华为云服务器上搭建GPU版本的PaddlePaddle环境请参考以下文章： 1 环境准备需要准备PaddleClas的运行环境和Paddle Serving的运行环境
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2024-08-12 15:06:43
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图神经网络7日打卡营常见问题整理安装版本问题：Paddle 版本：1.8.5Python: 3.x，目前PGL暂不支持3.8PGL安装：pip install pgl建议新建conda虚拟环境，注意设置好对应的python版本。Paddle具体安装说明4.答疑时间：QQ群每天晚上9:30-11:00答疑老师会集中为大家解答问题安装过程中的常见错误1.No moudle named pgl.grap
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2024-04-09 21:45:52
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