清华自研的深度学习框架计图（Jittor）在动态图推理速度上又一次完胜PyTorch。最近，计图团队完成了在寒武纪芯片MLU270上的移植。这一次跟寒武纪的合作，使Jittor在backbone网络模型中的动态图推理速度较PyTorch平均提升了276.69倍。从团队公布的实验结果可以看到，在寒武纪芯片上分别用计图（Jittor）和PyTorch进行推理。计图（Jittor）在16种backbon
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2023-11-24 13:14:11
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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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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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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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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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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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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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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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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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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
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## 实现Paddle、PyTorch和TensorFlow在Kubernetes上的部署
在本文中，我将向您展示如何在Kubernetes上部署PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow。这三大框架是深度学习领域中最流行的框架之一，通过在Kubernetes上部署它们，可以更好地管理资源和实现高效的训练和推理过程。
### 步骤概览
下面是部署Paddle、PyTorc
原创
2024-05-29 10:30:50
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# 如何将PyTorch模型转换为PaddlePaddle模型
## 概述
在这个任务中，我将向你展示如何将PyTorch模型转换为PaddlePaddle模型。这个过程需要一定的经验和技巧，但只要按照正确的步骤操作，你就能成功完成这个转换过程。
### 整体流程
首先，让我们来看看整个转换过程的步骤。以下是将PyTorch模型转换为PaddlePaddle模型的流程表格：
| 步骤 | 操
原创
2024-04-07 03:50:11
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【深度学习】PyTorch基础入门预备：本文章内容使用李沐老师著作的《动手学深度学习PyTorch版》作为教材。 教材在线电子书：https://zh.d2l.ai/index.html 教材离线电子书： 中文版：点击获取 英文版：点击获取纸质书购买链接：点
# PaddlePaddle vs TensorFlow vs PyTorch
## Introduction
Artificial intelligence (AI) has revolutionized many industries and has become an integral part of our daily lives. Deep learning, a subset of
原创
2023-12-06 18:55:51
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# 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：
# PyTorch vs PaddlePaddle：全面对比指南
作为一名刚入行的开发者，了解不同的深度学习框架是非常重要的。本文将带你深入了解 PyTorch 和 PaddlePaddle 的基本对比，并提供实际的代码示例和解释，帮助你更好地理解这两者的区别和联系。
## 流程概览
在开始之前，我们先了解一下实现“PyTorch Paddle对比”的整体流程。下面是我们将要进行的主要步骤：
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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# 用PyTorch实现图片转向量的完整指导
在机器学习和计算机视觉领域，将图片转换为向量是一个重要的步骤。这篇文章将指导你如何使用PyTorch将图片转换为向量。下面是实现这一过程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装必要的库和环境 |
| 2 | 加载图片 |
| 3 | 预处理图片 |
| 4 | 使用预训练模型提取
