目录1. Paddle框架1.1. 基于pip安装1.2. 编译安装2. PP-OCR2.1. 安装2.2. 下载推理模型2.3. 模型文件的深度解析2.3.1. 检测模型转inference模型2.3.2. 识别模型转inference模型2.3.3. 方向分类模型转inference模型2.4. 使用：图像预测2.5. 部署2.5.1. 启动服务2.5.2. 发送预测请求2.6. 数据标注与合
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2024-05-19 10:51:59
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在这篇博文中，我将记录如何搭建“Java 飞桨”环境的全过程。这个过程涉及到多个步骤，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧，以及排错指南。准备好了吗？让我们开始吧！
## 环境准备
在开始搭建之前，我们需要确保系统中已安装所需的前置依赖。
### 前置依赖安装
确保您的系统中安装了以下软件及其相应版本：
```bash
# 安装 Java 11
sudo apt-get
飞桨ai Studio notebook基本操作具体学习详见地址个人笔记 具体学习详见地址个人笔记1.在Notebook中使用shell命令 注意：通过在Shell命令前添加! (感叹号), 就可以执行部分Shell命令. 包括诸如 !pip install这样的命令. 不过, !apt-get这种可能引发用户进一步操作的命令是不支持的.!ls /home/aistudio/data/
!pw
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2023-12-19 17:17:58
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介绍飞桨在行业内的应用情况、产品全景、技术优势，以及飞桨的安装方法和联系方式。深度学习框架近年来深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。深度学习框架优势使用深度学习框架完成模型构建有如下两个优势：节
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2024-05-23 15:58:57
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1.PaddlePaddlle强化学习及PARL框架PARL 的名字来源于 PAddlepaddle Reinfocement Learning，是一款基于百度 PaddlePaddle 打造的深度强化学习框架。该强化学习框架主要有以下特点：可复现性保证。我们提供了高质量的主流强化学习算法实现，严格地复现了论文对应的指标。大规模并行支持。框架最高可支持上万个CPU的同时并发计算
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2023-09-09 17:36:40
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百度飞桨部署全流程讲解以及Jetson nano部署实战案例（上）这个是我看了反复看了四五遍BML的培训的部署课程写的一个理解，可能有理解不到位的地方可以看下原B站视频，讲的也很好。https://www.bilibili.com/video/BV1YQ4y127rB?from=search&seid=4040677619604070442&spm_id_from=333.337.
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2024-05-21 17:18:23
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飞桨(PaddlePaddle)是国内唯一功能完备的端到端开源深度学习平台，集深度学习训练和预测框架、模型库、工具组件和服务平台为一体，拥有兼顾灵活性和高性能的开发机制、工业级应用效果的模型、超大规模并行深度学习能力、推理引擎一体化设计以及系统化服务支持的五大优势，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。Paddle Fluid v1.5发布——正式发布动态图Preview版并提供 7个
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2024-01-24 16:03:06
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前言：现在从事的嵌入式产品设计，很多都是基于TCP/IP的，要求研发的设备能够接入广域网进行远程设置和访问，这就涉及到了路由的工作原理和路由器的使用。包括家庭中用到的ADSL、无线路由器以及在工业现场使用的企业及路由器、交换机，自己都曾接触和使用过，但一直都停留于表面的操作理解。现在由于产品研发的需要，希望能够进一步加深对路由器内部运行机制的理解，澄清一些模糊的认识，所以特写此文。
2016 年，AlphaGo 横空出世，人工智能时代到来。同年，百度开源自研的深度学习框架 PaddlePaddle（飞桨），成为中国首个开源深度学习框架。然而，这波由深度学习推动的技术和产业浪潮，也面临着诸多挑战。数据量越来越大，有些模型的训练数据动辄上 TB；模型越来越深，越来越复杂，从 AlexNet 的 8 层，到 ResNet-1000 的 1202 层；模型参数越来越多，甚至超过 10
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2023-12-26 19:58:38
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GitHub详细教程Table of Contents1 Git详细教程1.1 Git简介1.1.1 Git是何方神圣?1.1.2 重要的术语1.1.3 索引1.2 Git安装1.3 Git配置1.3.1 用户信息1.3.2 高亮显示1.3.3 忽略特定的文件1.3.4 使用.gitkeep来追踪空的文件夹1.4 开始操作Git1.4.1 创建内容1.4.2 创建仓库、添加文件和提交更改1.4.3
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2024-03-12 12:23:02
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Hi , Spring!风暖春回，以新相见你的春日好礼正在派送～「飞桨快乐开源活动」再度起航！与你春风有礼快来提PR查收春天的礼物啦！飞桨快乐开源活动 作为中国最早开源的深度学习框架，飞桨（PaddlePaddle）深度践行开源理念，开放拥抱社区，重视生态构建，与开发者和生态伙伴共成长，已成为国内综合竞争力第一的产业级深度学习平台。截至2022年11月底，飞桨平台已凝
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2023-11-27 14:15:52
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飞桨（PaddlePaddle）为用户提供技术领先、简单易用、兼顾显存回收与复用的显存优化策略，在Transformer、BERT、DeepLabV3+上Max Batch Size性能优于对标开源框架，在YOLOv3、Mask-RCNN模型上显存性能与对标开源框架持平，有兴趣的同学可以试一下，上一组数据先睹为快。测试条件如下：Paddle version：1.5.0Tensorflow vers
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2024-03-12 13:01:08
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Paddle Speech Demo 是一个以 PaddleSpeech 的语音交互功能为主体开发的 Demo 展示项目，用于帮助大家更好的上手 PaddleSpeech 以及使用 PaddleSpeech 构建自己的应用。
原创
2023-03-23 17:45:44
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近年来，深度学习技术在很多方向都取得了巨大的成功，但由于深度神经网络计算复杂度高，模型参数量大，限制了其在一些场景和设备上进行部署，特别是在移动嵌入式设备的部署。因此，模型小型化技术成为最近几年学术界和工业界研究的热点，模型小型化技术也从最开始的网络剪枝、知识蒸馏、参数量化等发展为最新的神经网络架构搜索（NAS）和自动模型压缩等技术。飞桨核心框架 Paddle Fluid v1.5 版本，Padd
随着机器的逐渐智能化，人类的生活水平也在大幅度提高，这些主要源于深度学习的出现。作为最有影响的人工智能关键共性技术，它在图像分类、语音识别等方面作出了巨大的贡献，虽然实现这一伟大的功能很复杂，但是现阶段通过开元深度学习平台的能力，开发者在开元深度平台上面搭建自己的AI应用，大大提升了效率。飞桨（paddlepaddle)是百度研发的一款技术领先
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2023-09-18 14:12:36
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导读：12月12日，在上海举行的WAVE SUMMIT 2021深度学习开发者峰会上，飞桨深度学习开源框架2.2版本正式发布。飞桨是中国首个开源的深度学习框架，一直致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。最新的v2.2版本飞桨框架在编程接口方面，新增了傅里叶变换、线性代数计算、AI科学计算等相关的100多个API，可以支持更广泛任务类型的模型开发；分布式训练方面，在优化了4D混合并行等分布式技术的
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2023-10-31 19:50:28
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“一生费城七六人”1. conda装paddle环境1.1 验证是否装好2. x2paddle2.1 介绍2.2 安装3 模型转换3.1 pt -> onnx3.2 onnx > .pdparams3.2.1 会出现的错误情况3-1. 第一种情况3-2. 第二种情况4. 查看结果5. 其他模型6. 终极解法 问题阐述：将yoloV5项目移至paddle框架下执行时，会发现飞桨的框架不
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2023-09-21 14:38:50
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PaddleX又叫飞桨全流程开发工具，是一款集飞桨核心框架、模型库以及多种工具与一身的流程开发软件，该软件功能丰富齐全且简单实用，拥有完善的API开发架构，用户可以对软件进行简单便捷的流程编程，该软件多种组件和多种编辑工具，拥有多种丰富的学习开发所需的全部功能，可以帮助用户进行简单便捷的流程开发和学习；PaddleX这款飞桨全流程开发工具界面干净简洁、简单易用，可为用户提供简明易懂的PythonA
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2023-11-02 11:19:53
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特别注明：本文内容包括但不限于代码，图片均来自AI Studio 官网课程中一个完整的深度学习模型一般包含以下几个内容：数据获取与处理模型设计：网络结构和损失函数训练配置：优化器与资源配置训练过程模型保存与测试下面以手写数字识别项目为例展开讲解：数据获取与处理 本次学习使用百度提供的公开的数据集，因此自行获取数据的过程暂不涉及。 飞桨提供了多个封装好的数据集API，涵盖计算机视觉、自然语言处理、推
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2024-08-09 08:21:06
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论文 PP-PicoDet项目github地址1. 安装1.1 conda 安装 paddlepaddleconda create -n paddle python=3.7 # 创建python环境
conda activate paddle # 进入环境
python3 -c "import platform;print(platform.architecture()[0]);prin
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2023-12-06 11:22:50
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