PyTorch是业界流行的深度学习框架，用于开发深度学习训练脚本，默认运行在CPU/GPU上。为了使这些脚本能够利用昇腾AI处理器的强大算力执行训练，需要对PyTorch的训练脚本进行迁移。首先，我们了解下模型迁移的全流程： 通过上图可以看出，模型迁移包括“脚本迁移 –> 模型训练 –> 精度调优 –> 性能调优 –> 模型
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2023-09-06 14:06:12
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# PyTorch迁移到PaddlePaddle：一个简单的指南
随着深度学习技术的不断发展，越来越多的开发者开始使用不同的框架来实现自己的模型。PyTorch和PaddlePaddle是两个非常流行的深度学习框架，它们各自有着独特的优势。本文将介绍如何将PyTorch模型迁移到PaddlePaddle，以帮助开发者更灵活地选择和使用框架。
## 迁移流程
首先，我们通过一个流程图来概述整个
原创
2024-07-27 10:46:16
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1. 总述：在实践中，很少人从头开始训练整个大型神经网络，因为个人很难掌握大量的数据集，这样即使从头开始训练，得到的网络也不一定让人满意。因此，在一个非常大的数据集上与训练Convnet是很有必要的，经过预训练的ConvNet可以用来初始化也可以作为特征提取器，接下来介绍集中迁移学习的思路。 1.1ConvNet作为固定特征处理器：下载一个已经在ImageNe
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2023-12-07 06:41:03
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前言你会发现聪明人都喜欢”偷懒”, 因为这样的偷懒能帮我们节省大量的时间, 提高效率. 还有一种偷懒是 “站在巨人的肩膀上”. 不仅能看得更远, 还能看到更多. 这也用来表达我们要善于学习先辈的经验, 一个人的成功往往还取决于先辈们累积的知识. 这句话, 放在机器学习中, 这就是今天要说的迁移学习了, transfer learning.什么是迁移学习？迁移学习通俗来讲，就是运用已有的知识来学习新
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2023-12-24 21:34:43
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# 从 PyTorch 到 Paddle 深度学习代码迁移指南
在深度学习领域，虽然 PyTorch 和 PaddlePaddle 都是非常流行的框架，但在实际项目中，您可能会遇到需要将代码从 PyTorch 迁移到 PaddlePaddle 的情形。本文将详细介绍迁移的步骤，并给出相关代码示例。
## 迁移步骤
迁移代码的整体流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---
温故而知新，可以为师矣！一、参考资料Pytorch模型迁移和迁移学习,导入部分模型参数二、PyTorch之模型迁移和迁移学习1. 测试代码import torch
from torchvision import models
"""
model_urls = {
'resnet18': 'https://download.pytorch.org/models/resnet18-f370
# PyTorch迁移到移动设备的项目方案
在现代人工智能应用中，移动设备的普及使得在移动端运行深度学习模型成为一个重要的趋势。PyTorch是一个广泛使用的深度学习框架，它在移动设备上的部署也得到了越来越多的关注。本文将详细说明如何将PyTorch模型迁移到移动设备，包括代码示例，并附上流程图和甘特图。
## 项目目标
本项目的主要目标是将使用PyTorch训练的深度学习模型成功地迁移到移
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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现在大家应该用的都是tensorflow 2.0 以上版本， 这个笔记针对的就是tf2的调试。 之前全网搜了很多keras的调试方法， 根本不得要领， 把简单的事情弄复杂， 很是误人子弟。其实， 只需要一句话， 就可以把keras当成pytorch了，极易调试。tf.config.experimental_run_functions_eagerly(True) 什么是调试？ 比如我想自定义一个损失
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2023-11-30 09:17:03
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# PyTorch 和 TensorFlow 框架迁移到升腾（Ascend）框架的指南
在机器学习与深度学习的研究与开发中，框架的选择非常重要。最近，华为的升腾（Ascend）框架因其优秀的性能和便利性受到了越来越多开发者的关注。在这篇文章中，我将向刚入行的小白展示如何将PyTorch和TensorFlow模型迁移到升腾框架，步骤清晰、代码明了、易于理解。
## 流程概述
下面的表格展示了迁
原创
2024-09-25 05:43:53
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简介用numpy搭建神经网络框架，只进行前向计算不进行反向传播，并且用这一框架搭建的网络与pytorch尽可能的相同。暂时将框架命名为npfnn。我这样做的主要目的是想把自己搭建的网络部署到树莓派上，而不需要在树莓派上安装pytorch环境。当然这件事做完以后能学会的好多东西：神经网络各个层的具体实现python一些魔法方法的使用numpy的文件读写方法矩阵运算的加速 等。 对于下面搭建的网络，输
案例：安卓数据导入苹果手机【大神们，刚换了新的苹果手机，原本的安卓手机数据怎么导入新手机？】想要换用iPhone，但是又不想丢失安卓手机里的重要数据怎么办？如何将安卓手机数据导入iphone？本文将为您介绍如何将安卓手机数据导入iPhone。您可以通过各种方式将您的联系人、短信、照片、音乐等数据轻松迁移到新的iPhone中。
操作环境：
演示机型：iPhone 8；联想GeekPro20
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2023-07-31 22:31:29
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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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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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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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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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