通过Python + Paddle框架入门机器深度学习（1）小白，自学Python入门，想着弄清楚机器学习是怎么回事。testflow、pytorch太英文了，感觉还是中文社区化的paddle框架更适合于我这种小白入门。这里记录一些作为入门者需要弄清楚的基本概念与知识点，作为自己的学习笔记，也为了方便与我一样的后来者。训练集、验证集、测试集在训练模型（俗称炼丹）时，使用到的数据集是训练集train
最近参加了百度AI Studio课程《百度架构师手把手带你零基础实践深度学习》，觉得内容讲得好，很有启发，特此记录学习笔记。机器学习与深度学习首先说说机器学习与深度学习的关系，课程里对这两的描述非常清楚。机器学习的实现可以分成两步：训练和预测，类似于我们熟悉的归纳和演绎：归纳：从具体案例中抽象一般规律，机器学习中的“训练”亦是如此。从一定数量的样本（已知模型输入X和模型输出Y）中，学习输出Y与输入
在此之前已经参加过两期打卡营了，第二期CV特辑的适合深感自己半路出家基础太不牢靠了，PaddlePaddle是我第二个使用的深度学习框架，以前看过一些pytorch。之前两期主要使用paddlepaddle搭建网络，没有详细了解深度学习使用时就特别难，这期的paddlehub不一样，简单易用，搭建快速，只要懂python基础，看着官方文档，马上就可以搞出来一个高大上的人工智能来。 参与前有些担心因
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2023-10-27 23:43:36
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导言： PyTorch、TensorFlow和PaddlePaddle作为三大主流深度学习框架，一直以来都备受关注。本文将深入对比这三者，剖析它们的差异、侧重点、研究动态、技术应用、实际场景以及未来发展，并提供相关链接。1. 框架之间的基本差异：1.1 PyTorch：动态图计算： PyTorch以动态计
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2024-07-26 15:30:52
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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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# Python环境和PaddlePaddle
## 介绍
Python是一种广泛使用的编程语言，它具有简单易学、功能强大、开源免费等优势，因此在科学计算、数据分析、人工智能等领域被广泛应用。而PaddlePaddle是一个基于Python的深度学习平台，它提供了丰富的深度学习模型和工具，使得开发者可以快速构建和训练自己的深度学习模型。
本文将介绍如何配置Python环境和PaddlePad
原创
2024-01-26 03:30:43
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PaddleOCR文字识别这里主要用到PaddleOCR，PaddleOCR是一套丰富、领先、且实用的OCR工具库，其主要特性如下：支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别支持多语言识别：韩语、日语、德语、法语支持用户自定义训练，提供丰富的预测推理部署方案支持PIP快速安装使用可运行于Linux、Windows、MacOS等多种系统注意事项：PaddleOCR不支持32位的Python，因
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2023-12-02 19:12:26
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动详情 目录 Paddle Lite是什么 ResNet50 模型是什么 AI paddle 模型使用 Re
原创
2022-12-04 01:06:42
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目录基础线性回归波士顿房价预测Step1：准备数据Step2：网络配置模型定义损失函数优化方法Step3：模型训练 and Step4：模型评估Step5：模型预测基础安装：pip install -U paddlepaddleGPU版本参考：安装说明
基本操作：导入：import paddle.fluid as fluid
定义数据：# 定义数组维度及数据类型，可以修改shape参数定义任意大小
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2023-06-05 11:47:47
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MXNET是一款用于深度学习的工具和框架。优点是使用方便(支持python,R语言等等)，性能好，支持多GPU，对神经网络支持比较好。有高层的符号定义语言，能比较方便地构建复杂的多层神经网络。目前得到亚马逊和apache的大力支持，前途应该还不错。--------------------------------------------------------------------------
C#的开发, 首选工具自然是Visual Studio了, 你要不想花钱, Visual Studio Express 基本也够用了.而Python的开发, 配置一个开发环境就是一个不小的问题, 首先要考虑功能, 再就是开发环境的流行程度, 以及工具背后的厂商是否强大. 我主要考察了几个工具, 最终, 为了省事, 选择了Aptana Studio 3 Beta.VIM:网络上有大牛在使用VIM做P
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2024-01-23 21:38:16
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# 理解Paddle和PyTorch之间的区别
作为新入行的开发者，理解不同深度学习框架之间的区别是非常重要的。Paddle（PaddlePaddle）和PyTorch是当前流行的两个深度学习框架，各有其优缺点和特点。
在本文中，我们将通过一步一步的分析，了解Paddle和PyTorch之间的区别。我们也将通过表格和代码示例，以及状态图和类图的方式，清晰阐述这一主题。
## 流程概览
以下
# 如何查看paddle支持的Python版本
## 概述
在教会小白如何查看paddle支持的Python版本之前，我们需要先了解整个流程。下面是一个整个流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 第一步 | 导入paddle模块，并打印paddle的版本 |
| 第二步 | 查看paddle的官方文档，了解支持的Python版本 |
| 第三步 | 确定自己的Py
原创
2023-09-15 19:09:37
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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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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
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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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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自然语言处理[1]是计算机科学领域与人工智能领域中的另一个重要方向，其中很重要的一点就是语音识别（speech recognition）、机器翻译、智能机器人。与语言相关的技术可以应用在很多地方。例如，日本的富国生命保险公司花费 170 万美元安装人工智能系统，把客户的语言转换为文本，并分析这些词是正面的还是负面的。这些自动化工作将帮助人类更快地处理保险业务。除此之外，现在的人工智能公司也在
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2024-05-22 19:20:56
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