paddle学习笔记一前言导入模块MNIST数据集加载定义模型结构开始训练总结 前言本篇文章以手写数字识别为例，快速上手paddle。 文章内容包含：从paddle中加载mnist数据集用class快速搭建模型选择优化器，加入正则化项训练过程中打印训练集的损失，验证集的损失及准确率，early_stop模型的保存与加载将训练损失和测试损失作图导入模块import paddle
from padd
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2024-03-05 17:48:11
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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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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
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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Windows10安装PaddleSeg1、先去https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/2.2/docs/install.md这个地方看看需要的环境 2、安装Anaconda，上面的网址没说需要这个，但是后面装PaddlePaddle的时候怎么也装不上，自己在anaconda中创建了一个新的环境就很容易装好了，可能是因为我pyt
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2024-02-27 10:46:50
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# 科普文章：PaddlePaddle与Python
## 背景介绍
PaddlePaddle是一个开源的深度学习平台，由百度开发并开源在GitHub上。它提供了很多强大的机器学习工具和算法，可以帮助开发者快速构建和训练深度学习模型。Python是一种流行的编程语言，被广泛应用于数据分析、科学计算和人工智能领域。本文将介绍如何在Python中使用PaddlePaddle，以及如何通过Paddle
原创
2024-04-15 03:40:54
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Win 10+CUDIA10.1 安装PaddlePaddle2.0下面让我们一起来安装PaddlePaddle2.0, 我的电脑是Win10，打算直接来完成预
习任务, 电脑中没有Pycharm, 没有Anaconda, 倒是几年前下载过python. 虽然我
一直认为自己没有安装过其他python, 不过只要你下载过，基本上就有，所以这
就有一点小小的麻烦。那么我们就开始吧，下面是我选择的版本
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2024-01-24 22:32:50
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在这篇文章中，我将详细记录“python如何搭建paddle paddle框架”的整个过程。我将分为几个部分来描述这个过程，包括从背景到解决方案的每一个环节。
在搭建 PaddlePaddle 框架的过程中，很多用户经历了不同程度的困惑和错误。尤其是对初学者来说，文档中的指引并不总是能够解决实际问题。
### 问题背景
用户在尝试进行深度学习项目时，常常会选择 PaddlePaddle 作为
正文共：6452 字 0 图预计阅读时间： 17 分钟本文讨论一下PaddlePaddle框架中几个重要的概念，在使用Paddle进行开发时，弄清楚这几个概念是使用Paddle进行开发的一个前提。Tensor张量与当前主流框架相同，Paddle同样使用Tensor张量来表示数据，你可以将不同维度的Tensor理解成对应维度的矩阵，当然，两者是有差异
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2024-05-31 00:51:48
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Paddle带你零基础入门深度学习第一周手写数字识别任务数据处理网络结构损失函数优化算法训练调试与优化 第一周手写数字识别任务手写数字识别任务数据处理数据处理优化 在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，通常需要自己编写适合当前任务的数据处理程序，一般涉及如下五个环节：读入数据划分数据集生成批次数据训练样本集乱序校验数据有效性 在数据读取与处理前，首先要加载飞桨和数据处理库，代码如下。#
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2023-08-26 10:14:21
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最近在研究基于paddlepaddle的PaddleTS深度时序建模库，想应用paddlets的主要原因是支持国产，同时paddlets提供的算法比较全面，并且集成了sklearn(机器学习库)、pyod([异常点检测算法工具库](mirrors / yzhao062 / pyod · GitCode))等第三方库。下面是官方的一些见解，之后会对每一部分的算法进行应用测试。PaddleTS 是一个
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2024-02-07 09:51:31
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一、相似问题发现 在官网下，默认下载后，我在python3.9+解释器里输入import paddle得到如下相似问题。在Google百度上查询语句为报错信息，相似问题链接如下：二、问题求解 &nb
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2023-11-23 12:42:23
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paddlepaddle框架小白入门级指南引言一.准备工作1.jupyter notebook2.pycharm及GPU配置3.pip，numpy，matplotlib安装二.paddle安装排雷1.安装时注意2. paddle安装后导入到PyCharm，设置解释器三.从python到paddle，paddle框架优势利用 引言作为一名初步进入深度学习领域的小白来说，复杂的命令行操作，一些看不懂
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2023-08-27 10:30:23
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Paddle初识：从入门到入丹炉Paddle深度学习开发的万能公式关于学习资源开源API文档关于网页notebook关于代码Ctrl c+ Ctrl v总结 Paddle你好！这里是真冷(Bleak Cold)。从零基础开始，结束了为期7天的Paddle高层api学习，诚心诚意与大家分享一下paddle的上手知识和内心感悟。诚邀各位新老司机前来交流经验！深度学习开发的万能公式 如图，课程结束之后
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2024-04-20 11:10:40
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1. 联邦学习介绍联邦学习是一种分布式机器学习方法，中心节点为server（服务器），各分支节点为本地的client（设备）。联邦学习的模式是在各分支节点分别利用本地数据训练模型，再将训练好的模型汇合到中心节点，获得一个更好的全局模型。联邦学习的提出是为了充分利用用户的数据特征训练效果更佳的模型，同时，为了保证隐私，联邦学习在训练过程中，server和clients之间通信的是模型的参数（或梯度、
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2024-08-09 17:43:21
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人总是喜欢捣鼓的，最近发现paddlepaddle也是一个比较好玩的东西，所以就下手使用了一下。但是当我开始学习的时候发现自己蒙了，本人本身是没有太多深度学习基础的，顶多也就是知道DNN的结构：输入层、隐藏层、输出层，所以我发现这个玩意学习起来还是有一些吃力的。新手教程的例子就把我给干到了。一、 给出代码废话不多说呀，先给出原文的例子，然后我在一步一步的进行解释：#加载库
import paddl
这是第一次参加百度的课程，跟着打卡营的方式，感觉实在是太棒了。学习效率有所提高，虽然之前接触过python语言，但是并没有大量的实践练习。因此，看到这个课程就很欣喜，觉得没有基础也可以参与，非常好，通过几次作业下来，让我了解了爬虫具体的实现过程，收获很大，感谢打卡营的各位老师！day1第一天主要是乘法表和文件的操作，乘法表不太难，但是文件这个地方就有点难了。需要遍历”Day1-homework”目
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2023-10-14 09:41:55
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【动手学Paddle2.0系列】模型训练的N种姿势最开始接触深度学习的时候，我的码力几乎等于0，所以在最初的时候，几乎都是使用封装好的高层API进行训练，自由度很低。想通过这个教程，对paddle2.0中的各种开启训练的方式进行一个总结。让我们开始愉快的学（ban）习（zhuan）吧！1 Paddle2.0 主要思想那么，用框架来类比，飞桨框架基础API对应方法一，飞桨框架高层API对应方法二。使
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2024-07-03 22:48:22
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这几天参加了百度图像分割七天打卡活动，快学起来呀~啦啦啦啦啦啦1. PaddlePaddle安装在官网https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick中，选择操作系统、安装方式、Python版本以及CUDA版本即可生成安装命令，安装即可。我的电脑是Win10，Python3.6.11，无CUDA，所以选择以下代码进行安装：python -m pip ins
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2023-09-15 15:34:58
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简 介： 根据 文档安装指南 介绍了在本机安装PaddlePaddle的步骤。关键词： PaddlePaddle，pip，安装
安装PaddlePaddle
文章目录
安装说明
第一中安装方式
:使用pip安装
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2023-10-24 21:39:15
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