PaddleHub还提供了超参优化（Hyperparameter Tuning）功能， 自动搜索最优模型超参得到更好的模型效果：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/blob/release/v1.6/docs/tutorial/autofinetune.md1.超参优化AutoDL Finetuner目前深度学习模型参数可分为两类：模型参
python学习之路 - 从入门到精通到大师
文章目录[python学习之路 - 从入门到精通到大师]()〇、写在前面一、线性数据结构二、什么是栈三、抽象数据类型四、用Python实现栈五、简单括号匹配六、符号匹配七、十进制转换成二进制八、中缀，前缀和后缀表达式8.1、中缀表达式转换前缀和后缀8.2、中缀转后缀通用法8.3、后缀表达式求值九、总结参考文章 〇、写在前面哼哼，勤劳的日更博主又回来了
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
185阅读
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
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1 任务介绍为了丰富飞桨框架的矩阵索引 API，我们新增 take API，它能够根据索引返回指定索引上的数据集合，调用路径为：paddle.take 和 Tensor.take。任务要求见 [PaddlePaddle Hackathon 3] API 开发任务合集#44073。我们需要熟悉 take 算法原理和适用场景；熟悉飞桨动静态图下数学计算过程；熟练掌握 Python。任务的难度一般，通过
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2024-10-13 07:59:03
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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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paddle 支持arm架构吗？这是一个众多开发者和AI研究者非常关注的问题。由于边缘计算和移动设备的快速发展，ARM架构已经越来越多地出现在数据处理和深度学习的场景中，因此理解PaddlePaddle是否支持ARM架构，对于那些需要在ARM设备上进行机器学习任务的工程师来说，显得尤为重要。
### 背景描述
在2020年代初，随着深度学习框架竞争的加剧，PaddlePaddle逐渐被更多的开
# Paddle和PyTorch共存的实现指南
在深度学习领域，PaddlePaddle和PyTorch是两款流行的深度学习框架。许多开发者可能会希望在同一个环境中使用这两个框架，尤其是在迁移项目或兼容不同团队时。本文将为刚入行的小白提供一份详细指南，教你如何实现Paddle和PyTorch的共存。
## 流程概览
在开始之前，让我们先了解一下实现Paddle和PyTorch共存的基本流程。
# Paddle 可以用 PyTorch 吗？
在深度学习的领域，PaddlePaddle和PyTorch是两个非常受欢迎的框架。无论是从开发者还是研究者的角度来看，每个框架都有其独特的优点。那么，我们可以在一个项目中同时使用这两个框架吗？中间是否存在相互转换的可能？本文将对此进行详细探讨，并给出一些代码示例。
## 1. PaddlePaddle 和 PyTorch 简介
### 1.1
最近有个需求，是将训练好的pytorch模型转成paddlepaddle的inference_model，然后直接使用paddlepaddle载入使用。转换的工具主要使用paddle官方提供的X2paddle，对应项目链接：https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle官方文档中有对应pytorch模型转paddlepaddle模型的教程，但我只需要inferen
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2023-09-06 10:02:35
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之前出了个Windows下的深度学习安装，但在继续学习的过程中发现，沐神的一些代码跑不起来，这里又提供pytorch和paddle的安装，各位用pytorch或者百度飞桨paddlepaddle来学习深度学习也是可以的。安装Anaconda
1. 打开Anaconda链接，下载，时间较久2. 下载完成，开始安装3. 安装路径可以随意，不过推荐使用默认安装路径，next 虽说下面要勾选添加环境变量的
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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PaddlePaddle在基础框架、模型建设、分布式训练、预测引擎各个方向上完成多项更新。OP进行了全面完善和优化，模型库新增了自然语言处理、视觉和推荐等领域的大量经典模型，分布式训练能力显著提升，支持千亿规模稀疏参数大规模多机异步训练，预测库易用性和效率提升，移动端预测支持更多模型和更多硬件。详情如下：基础框架安装Mac OS X 10.11及以上pip安装支持。Mac OS X 10.12及以
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2024-02-14 20:02:48
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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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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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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
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2023-10-14 00:27:30
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paddle（[ˈpædl]，桨，船桨）Windows下的PIP安装一、环境准备1.1目前飞桨支持的环境Windows 7/8/10 专业版/企业版 (64bit)GPU版本支持CUDA 10.1/10.2/11.0/11.1/11.2，且仅支持单卡Python 版本 3.6+/3.7+/3.8+/3.9+ (64 bit)pip 版本 20.2.2或更高版本 (64 bit)1.2如
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
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2024-02-22 12:13:58
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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
import time
import
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2023-10-21 08:48:19
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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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