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
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
# Python 使用 Paddle 为初学者入门指南 PaddlePaddle 是一个开源的深度学习平台,由百度开发,广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等多个领域。在本指南中,我将引导你如何在 Python使用 PaddlePaddle。我们将通过一系列简单的步骤来实现,以下是整个流程的概述: ## 流程步骤 | 步骤 | 描述 | |-
原创 8月前
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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pythonpaddlepaddle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
# Python使用Paddle框架的入门指南 PaddlePaddle是一个由百度开发的开源深度学习框架,能够帮助开发者快速构建与训练深度学习模型。作为一名刚入行的小白,学习如何在Python使用Paddle框架是一项重要的技能。下面,我将为你提供一个详细的流程,并逐步指导你如何实现这个目标。 ## 流程概述 以下是一张表格,展示了使用Python进行Paddle开发的基本步骤。 |
原创 8月前
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早在今年5月百度飞桨联手百度APP技术团队开源了飞桨前端推理引擎Paddle.js,一时间国内Web开发的小伙伴们欢欣鼓舞,毕竟是国内首个开源的机器学习Web在线预测方案。GitHub项目地址:https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.js这款Web前端AI方案相对于Native应用,有着开发使用简单、部署方便等优势,而且推理速度也完全能够满足实时性的在线预测场
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
转载 2023-10-14 09:41:55
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PaddleLite部署PaddleOCR流程1.准备交叉编译的opencv4.22.准备PaddleLite编译环境(可以选择交叉编译或者本地编译)3.PaddleLite源码编译获得预测库由于PaddleLite的版本更替频繁,我这里用的是 git checkout release/v2.7注意:2.6及以下版本与2.7的 MobileConfig 对应的模型格式有变化不同,需采用对应的opt
转载 2023-08-28 22:33:30
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# Paddle Python简单使用 ## 整体流程 为了帮助你实现Paddle Python的简单使用,下面是整个过程的步骤概览: | 步骤 | 描述 | | --- | --- | | 步骤1 | 安装PaddlePaddle | | 步骤2 | 导入所需库 | | 步骤3 | 设置配置 | | 步骤4 | 准备数据 | | 步骤5 | 定义模型 | | 步骤6 | 训练模型 | |
原创 2023-11-14 07:23:49
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# 使用 PaddleOCR 实现 OCR 的完整教程 在数据科学和计算机视觉的领域中,光学字符识别(OCR)扮演着重要角色。今天,我们将通过使用 PaddleOCR 库来实现 OCR。本文将详细介绍如何在 Python使用 PaddleOCR,通过步骤和代码示例帮助你轻松实现 OCR 功能。 ## 流程步骤 我们可以将实施过程分为以下几个主要步骤: | 步骤 | 描述 | |----
原创 9月前
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操作系统发展史只有硬件没有软件的计算机系统被称之为“裸机”,我们很难用“裸机”来完成计算机日常的工作(如存储和运算),所以必须用特定的软件来控制硬件的工作。最靠近计算机硬件的软件是系统软件,其中最为重要的就是“操作系统”。“操作系统”是控制和管理整个计算机硬件和软件资源、实现资源分配和任务调配、为系统用户以及其他软件提供接口和环境的程序的集合。没有操作系统(手工操作)在计算机诞生之初没有操作系统的
转载 7月前
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# Python Paddle使用指南 PaddlePaddle(简称Paddle)是百度自主研发的一款深度学习框架。它的设计旨在支持任意深度的神经网络训练和推理,提供简单易用的API,非常适合工业界和学术界进行深度学习应用。本文将介绍Paddle的基本使用,并给出代码示例,帮助你快速入门。 ## 1. 安装PaddlePaddle 在开始之前,确保你已经安装Python和pip。可以通过
原创 10月前
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### Python使用PaddleOCR进行文本识别 在如今的信息时代,文本的处理和识别是一项非常重要的任务。随着深度学习的发展,OCR(Optical Character Recognition)技术也得到了突破性进展。PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle深度学习框架开发的开源OCR工具包,它具有高精度、高鲁棒性和高效性能等特点。本文将介绍如何使用Python和PaddleO
原创 2023-10-03 13:32:53
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首先放上github上的开源代码网址,里面的帮助文档说的非常详细:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/环境安装python中环境使用pip安装: 在cmd里输入以下代码:python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.0.0rc1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple(注:
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
转载 2023-06-05 11:47:47
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PaddlePaddle使用心得本次是我第一次使用Paddle深度学习框架,虽然以前也对别的深度学习框架有过简单的使用,但是这次的飞桨深度学习的课程中我用到的paddle是我认为非常好用的一款,在下面我将简单介绍一个小白在为期7天的学习中,对于panddle的使用心得: 1、Paddle的安装 百度飞桨深度学习框架的安装也是非常的简单,我们打开网站Paddle快速安装: 选择自己的版本,我是win
前言本系列教程中,前面介绍的都没有保存模型,训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型,用于之后预测或者恢复训练,又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型,当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式,一共编写了三个Python程序进行介绍,分别是save_infer_m
一个简单的paddlepaddle线性回归预测、模型保存、模型加载及使用的过程.全连接神经网络,fluid.layers.fc:https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/fc_cn.html#fc平方误差,fluid.layers.square_error_cost:https://www.padd
转载 2024-08-20 10:54:45
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 1. 作用:np.pad()用来在numpy数组的边缘进行数值填充,例如CNN网络常用的padding操作2. 语法结构np.pad(array,pad_width,mode,**kwargs)2.1 参数说明:array:要填充的numpy数组【要对谁进行填充】pad_width:每个轴要填充的数据的数目【每个维度前、后各要填充多少个数据】mode:填充的方式【采用哪种方式填充】2.
在开始深度学习项目之前,选择一个合适的框架是非常重要的,因为选择一个合适的框架能起到事半功倍的作用。研究者们使用各种不同的框架来达到他们的研究目的,侧面印证出深度学习领域百花齐放。全世界最为流行的深度学习框架有以下,欢迎补充。1. PaddlePaddle飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础,是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台,集深度
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