文章目录1. Paddle2. PyTorch3. 提交结果 分别使用两种框架，加载预训练模型，对句对进行分类数据下载：千言数据集：文本相似度1. Paddle可以使用 paddlenlp 直接加载预训练模型，比较方便# %%
# 比赛地址
# https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45
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2023-10-21 08:48:19
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第一章：pycharm、anaconda、opencv、pytorch、tensorflow、百度飞桨 等环境配置大全总结0 引言一 、环境搭建1.pycharm+anaconda安装1.1 pycharm 安装1.2 anaconda 安装2.opencv 的的快速安装3. 深度学习环境安装（win+CPU/GPU）3.1 pytorch 环境安装3.1.1 CPU版本安装3.1.2 GPU版
# PyTorch vs PaddlePaddle：全面对比指南
作为一名刚入行的开发者，了解不同的深度学习框架是非常重要的。本文将带你深入了解 PyTorch 和 PaddlePaddle 的基本对比，并提供实际的代码示例和解释，帮助你更好地理解这两者的区别和联系。
## 流程概览
在开始之前，我们先了解一下实现“PyTorch Paddle对比”的整体流程。下面是我们将要进行的主要步骤：
Pytorch/TensorFlow/Paddle深度学习框架安装(GPU版本)一、简介 Pytorch、TensorFlow都是著名的深度学习平台，Paddle也是。Pytorch、TensorFlow很显然在国内外都很受欢迎的，学习难度是TensorFlow大于Pytorch，随着TensorFlow的发展趋势，
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2023-08-02 22:17:58
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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
深度学习平台的演化时至今日，深度学习已成为事实上最流行的机器学习技术。学术界多年研究加上工业界的长期实践提出了若干有效的基本建模单元：全连接，卷积，循环神经网络等；设计各类训练技巧：初始化方法，跨层连接，各类 norm 技术等；发明了各种新的优化算法：Adadelta，Adam 等；各类固定的网络结构：highway, residual, attention 等纷纷涌现，不胜枚举。学术界工业界多年
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2024-09-13 20:18:53
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# Paddle与PyTorch的比较和优势
在深度学习领域，PaddlePaddle（简称Paddle）和PyTorch是两种广泛使用的深度学习框架。本文将探讨这两者之间的差异，并详细分析Paddle的优势。除了理论对比外，本文还包含实际的代码示例来帮助理解两者之间的使用差异。此外，我们将通过图示和甘特图来展示相关概念和进度安排。
## 一、Paddle与PyTorch概述
### 1.1
# 从 Paddle 到 PyTorch 的迁移指南
在深度学习的领域，PaddlePaddle 和 PyTorch 是两种流行的框架。当你需要将模型从 Paddle 迁移到 PyTorch 时，可能会感到不知所措。在这篇文章中，我将为你提供一个清晰的步骤流程以及必要的代码示例。希望能够帮助你顺利地完成这个任务。
## 流程概览
下面是从 Paddle 到 PyTorch 的迁移步骤概览：
前言一、英伟达驱动安装与更新二、Anaconda 的安装三、Pytorch环境安装四、paddlepaddle环境安装五、pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本前言 之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后再进行很繁琐的系
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2024-08-21 11:48:15
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目录1. 前言2. NVIDIA驱动安装3. Anaconda 的安装4. Pytorch环境安装5. paddle环境安装6. pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本7. 总结1. 前言 最近由于项目需要，之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA
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2023-10-16 15:08:27
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# Paddle与PyTorch的对比及其效果分析
在深度学习领域，PaddlePaddle（简称Paddle）和PyTorch都是备受关注的框架。它们各自具有不同的特点和优缺点，适用于不同的应用场景。本文将对这两个框架的效果进行对比，并通过具体的代码示例帮助理解。
## 1. 框架概述
### 1.1 PaddlePaddle
PaddlePaddle是百度推出的一个开源深度学习平台，旨在
2021SC@SDUSC接上篇 我们继续分析PaddleDetection使用的yolov4算法中的网络改进相关3、网络改进3.1增加感受野技巧提出yolov4算法论文主要提到:SPP层、ASPP和RFB。(1) SPP层 其结构如上所示，内部采用不同大小的kernel size和strdie实现不同感受野特征输出，然后concat即可，在yolov3-spp里面有具体结构：---- S
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2023-10-21 00:19:03
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本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。本项目适合以下人群：已有PyTorch、TF模型却苦于没有算力运行的你希望快速将PyTorch、TF工程迁移为PaddlePaddle的你希望快速使用PaddlePaddle又不想重新训练模型的你垂涎AI Studio的V100已久却不想花
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2023-10-25 15:00:37
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一：作用假设这是一个情感分类器 当我们遇到长度不一样的句子作为一个batch时，就会通过pad成为一个长度一样的batch。比如这样： 但是这样会有一个问题，这会导致LSTM处理了非常多的无用的padding字符，而这样的字符没有任何内容含义，只能作为一个占位符。 那么如何才是正确的呢？这就引出pytorch中RNN需要处理变长输入的需求了。在上面这个例子，我们想要得到的表示仅仅是LSTM过完单词
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2024-07-17 22:23:39
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初识飞桨手写数字识别模型（来自百度培训课堂）
数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。手写数字识别是每个深度学习者的必经之路，正如学习编程时，我
深度学习实验30 那些手动paddle转torch的代码段paddel->torch
Layer->Module
Conv2D->Conv2d
axis->dim
删除权重初始化变量ParamAttr(...)将其变量改到初始化形参数据之前
torch没有相应的torch.io
paddle.seed()->torch.random.manual_seed()#设置随
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2024-05-14 22:23:45
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# Paddle与PyTorch编程区别
在深度学习的领域，PaddlePaddle（通常称为Paddle）和PyTorch是两个非常受欢迎的框架。虽然两者都可以用于构建和训练深度学习模型，但在一些方面存在显著的差异，包括编程风格、API设计和使用场景等。本文将通过代码示例和可视化图表，深入探讨Paddle与PyTorch之间的主要区别。
## 1. 框架概述
### 1.1 PaddleP
在机器学习的世界中，PaddlePaddle和PyTorch是两个备受瞩目的深度学习框架。虽然二者都为深度学习提供了强大的支持，但是它们在设计哲学、使用方式和适用场景上有着显著的区别。本文将帮助你更好地理解这两个框架的差异，并且我们还将讨论备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警、迁移方案等一系列与此主题有关的重要内容。
### 备份策略
为了更好地管理我们的数据和模型，我们首先需要
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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意在从TopDown的模式，从应用出发逐步走向技术的底层。如此不至于在长时间的底层理论学习上花费过多时间，而可以快速上手应用，同时又不会让底层理论缺席。背景知识为后续专题做知识储备，涵盖数学，DL，和优化的基本理论。DP and DDP
常用的DL框架中，支持DataParallel (DP)和DistributedDataParallel (DDP)两种分布训练方式。主要的区别总结如下：
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2024-01-27 12:31:50
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