一：作用假设这是一个情感分类器 当我们遇到长度不一样的句子作为一个batch时，就会通过pad成为一个长度一样的batch。比如这样： 但是这样会有一个问题，这会导致LSTM处理了非常多的无用的padding字符，而这样的字符没有任何内容含义，只能作为一个占位符。 那么如何才是正确的呢？这就引出pytorch中RNN需要处理变长输入的需求了。在上面这个例子，我们想要得到的表示仅仅是LSTM过完单词
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2024-07-17 22:23:39
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PaddleHub介绍
目 录
Contents
PaddleHub简介
对比PytorchHub
与PaddleHub
Model与Module
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2023-12-12 16:56:34
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文章目录1. Paddle2. PyTorch3. 提交结果 分别使用两种框架，加载预训练模型，对句对进行分类数据下载：千言数据集：文本相似度1. Paddle可以使用 paddlenlp 直接加载预训练模型，比较方便# %%
# 比赛地址
# https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/45
import time
import
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2023-10-21 08:48:19
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# 在 MegEngine 与 PyTorch 中混用的指南
在深度学习开发过程中，能够灵活运用多种框架是非常重要的。其中，MegEngine 和 PyTorch 各有其优势，学会如何在这两个框架中混用将提高你解决问题的能力。本文将为你提供一个步骤指南，以帮助你实现 MegEngine 与 PyTorch 的混用。
## 整体流程
下面是整件事情的大致流程，可以通过下表来帮助你理解每一步的目
# 从 Paddle 到 PyTorch 的迁移指南
在深度学习的领域，PaddlePaddle 和 PyTorch 是两种流行的框架。当你需要将模型从 Paddle 迁移到 PyTorch 时，可能会感到不知所措。在这篇文章中，我将为你提供一个清晰的步骤流程以及必要的代码示例。希望能够帮助你顺利地完成这个任务。
## 流程概览
下面是从 Paddle 到 PyTorch 的迁移步骤概览：
目录1. 前言2. NVIDIA驱动安装3. Anaconda 的安装4. Pytorch环境安装5. paddle环境安装6. pycharm安装--验证CUDA和cudnn版本7. 总结1. 前言 最近由于项目需要，之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA
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2023-10-16 15:08:27
176阅读
本文手把手教你使用X2Paddle将PyTorch、TensorFlow模型转换为PaddlePaddle模型，并提供了PaddlePaddle模型的使用实例。本项目适合以下人群：已有PyTorch、TF模型却苦于没有算力运行的你希望快速将PyTorch、TF工程迁移为PaddlePaddle的你希望快速使用PaddlePaddle又不想重新训练模型的你垂涎AI Studio的V100已久却不想花
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2023-10-25 15:00:37
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第一章：pycharm、anaconda、opencv、pytorch、tensorflow、百度飞桨 等环境配置大全总结0 引言一 、环境搭建1.pycharm+anaconda安装1.1 pycharm 安装1.2 anaconda 安装2.opencv 的的快速安装3. 深度学习环境安装（win+CPU/GPU）3.1 pytorch 环境安装3.1.1 CPU版本安装3.1.2 GPU版
初识飞桨手写数字识别模型（来自百度培训课堂）
数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广泛应用于汇款单号识别、手写邮政编码识别，大大缩短了业务处理时间，提升了工作效率和质量。手写数字识别是每个深度学习者的必经之路，正如学习编程时，我
深度学习实验30 那些手动paddle转torch的代码段paddel->torch
Layer->Module
Conv2D->Conv2d
axis->dim
删除权重初始化变量ParamAttr(...)将其变量改到初始化形参数据之前
torch没有相应的torch.io
paddle.seed()->torch.random.manual_seed()#设置随
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2024-05-14 22:23:45
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在机器学习的世界中，PaddlePaddle和PyTorch是两个备受瞩目的深度学习框架。虽然二者都为深度学习提供了强大的支持，但是它们在设计哲学、使用方式和适用场景上有着显著的区别。本文将帮助你更好地理解这两个框架的差异，并且我们还将讨论备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、监控告警、迁移方案等一系列与此主题有关的重要内容。
### 备份策略
为了更好地管理我们的数据和模型，我们首先需要
# Paddle与PyTorch编程区别
在深度学习的领域，PaddlePaddle（通常称为Paddle）和PyTorch是两个非常受欢迎的框架。虽然两者都可以用于构建和训练深度学习模型，但在一些方面存在显著的差异，包括编程风格、API设计和使用场景等。本文将通过代码示例和可视化图表，深入探讨Paddle与PyTorch之间的主要区别。
## 1. 框架概述
### 1.1 PaddleP
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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一、cuda、cudnn安装1、查看本机支持最高版本打开NVIDIA控制面板——点击系统信息——组件，即可看到当前支持的最高版本。2、安装CUDA的下载cudnn的下载不想下载的可以看我已经下载好的 链接：https://pan.baidu.com/s/1rHr7Af_0Hu98Q75KDlwGjA?pwd=4869 提取码：4869这里我们以cuda11.6为例： cuda安装直接默认即可，不用
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2024-08-23 05:54:38
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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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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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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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目录写在前面流程安装python相关环境安装cuda安装cuDNN安装paddle确定版本pip换源建立虚拟环境pip在线安装验证配置到pycharm参考 写在前面背景：学一下飞桨的课程，需要配paddle环境收获：在经历了配置pytorch的折磨后，这次配置除了在下载cuDNN遇到了少许波折，其他部分一次通过！系统配置：WIN10专业版 64位+RTX3070安装环境：Anaconda+Pyc
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2023-10-26 14:08:07
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