|数据处理 上一节，我们通过调用飞桨提供的API（paddle.dataset.mnist）加载MNIST数据集。但在工业实践中，我们面临的任务和数据环境千差万别，通常需要自己编写适合当前任务的数据处理程序，一般涉及如下五个环节： 读入数据 划分数据集 生成批次数据 训练样本集乱序 校验数据有效性 1.读入
初时Paddle 因为训练语义分割网络FCN而显存不足，找到了aistudio。V100的32G显存可以满足大模型训练的需要。 因为aistudio仅能使用paddlepaddle，所以陆续学习了两门paddle的课程。课程付费的。 因为课程中积累的算力卡，支持我完成了一个小项目的语义分割训练。虽然那波算力卡现在已经
百度基于Paddle深度学习基础第二周实践作业完成过程 1. 作业要求 本代码旨在于使用ResNet进行眼睑筛查，代码已经完成，可以直接运行。 题目要求： 通过查阅API，使用衰减学习率，通过多次调参数，找到一个最佳的衰减步长，使得loss比原代码中下降的更快 请自行绘制修改学习率前后的loss衰减图
作者 | 李秋键责编 | Carol头图 | CSDN 付费下载自视觉中国人工智能作为当前热门在我们生活中得到了广泛应用，尤其是在智能游戏方面，有的已经达到了可以和职业选手匹敌的效果。而DQN算法作为智能游戏的经典选择算法，其主要是通过奖励惩罚机制来迭代模型，来达到更接近于人类学习的
配置在那自己看，百度就是恨 首先，打开百度aistudio 这里随便写写， 启动环境时他会出现这个，一般人只有基础版本，上面你要申请才能有高级版，申请条件感觉也还行吧，只要你做过深度学习的就差不多就能过（我是申请了两次才过的） 然后自己就可以玩了 注意很重要一点，他只能使用百度pa
1.解决办法一 每层随机dropout一部分神经元 paddle.fluid.layers.dropout(x, dropout_prob, is_test=False, seed=None, name=None, dropout_implementation='downgrade_in_infer') 丢弃或者保持x的每个元素独立。Dropout是一种正则化手段，通过在训练过程中阻止神经元节点间的
1.首先要保存模型 fluid.io.save_inference_model('../bot15.model', ["vec"], [pred1,pred2,pred3], exe) 第二个参数预测样本集的数据feed， 第三个参数是预测数据 第四个参数是当前运行程序 2.加载样本 fluid.io.load_inference_model('../bot15.model', exe) 这里的exe可以是一
深度学习技术现状深度学习是本轮人工智能爆发的关键技术。人工智能技术在计算机视觉和自然语言处理等领域取得的突破性进展,使得人工智能迎来新一轮爆发式发展。而深度学习是实现这些突破性进展的关键技术。 我之前并没有使用过百度飞桨模型进行编程，一直在使用tensorflow
顾名思义 这波是百度paddle学习的第二天 今天学习的是利用神经网络实现手势识别 数据和部分代码来自：https://aistudio.baidu.com 首先 把任务比作火箭
百度paddle神经网络学习日记（一） ** 百度paddle神经网络学习的第一天 ** 做为笔记来记录学习的七天，今天是第一天！ 话不多说，直接进入主题。 ** 1.查看是否安装paddle库： 任何疑问可以访问：https://aistudio.baidu.com/ 自行查阅 import paddle.fluid paddle.fluid.install_check.r
今天学习的是利用神经网络实现手势识别 数据和部分代码来自：https://aistudio.baidu.com 首先 把任务比作火箭，神经网络就是火箭的发动机，那数据集就是 火箭的油 数据这里就暂时无法提供了 可以去aistudio自取 这里就是数据集里面已经分好类的图片了，到时候方便我们调
AlexNet结构 及 pytorch、tensorflow、keras、paddle实现ImageNet识别 环境 python3.6， paddlepaddle-gpu 1.6.3.post107 代码 # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/1/21 11:18 # @Author : Zhao HL # @File : alexnet-paddle.py import os, sys from PIL import Image
深层神经网络 深层神经网络：前向传播、反向传播、梯度下降的numpy实现+PaddlePaddle实现 import h5py import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np #传入参数layer = [12288, 20, 7, 5, 1]，即[输入层节点数, 隐藏层1节点数, 隐藏层2节点数, 隐藏层
导读：Paddle Lite高性能推理引擎支持FPGA作为其底层加速硬件，其支持的模型可以很简单的部署到FPGA计算卡上，利用Paddle Lite上层框架的优化能力，加上FPGA底层超强的计算能力，在精度损失很小的情况下，模型运行速度可以得到很大的提升。本文通过Paddle Lite高性能推理引擎在百度Edg
效果预览 按下右侧的“点击预览”按钮可以在当前页面预览，点击链接可以全屏预览。 https://codepen.io/comehope/pen/rvgLzK 可交互视频教程 此视频是可以交互的，你可以随时暂停视频，编辑视频中的代码。 请用 chrome, safari, edge 打开观看。 https://scrimba.com/p/pEgDAM/cW7gZf
Ubuntu18.04LTS日志2-配置Docker+Pycharm 基本安装流程 下载ubuntu 制作启动盘 高级安装分区（选国内上海，选其他地方下载很卡） 安装Ubuntu显卡驱动（开机登录后反复退出，进的去图形化两种情况都说明驱动没安装好，要禁用原来的驱动和nouveau内核模块） 安装CUDA 和CuDnn（deb包） 更换镜
业界首个视频分类模型库 新增视频模型库，提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码，用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。 视频理解权威竞赛ActivityNet- Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。 基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混
业界首个视频分类模型库 新增视频模型库，提供5个视频分类经典模型以及适合视频分类任务的通用骨架代码，用户可一键式高效配置模型完成训练和评测。 视频理解权威竞赛ActivityNet- Kinetics视频动作识别任务冠军方法stNet的resnet50版本开源实现。 基于PaddlePaddle的BERT多机多卡和混
DuReader是中文机器阅读理解数据库，包含一个基线模型，可以用来研究机器阅读理解。 项目地址：https://github.com/baidu/DuReader 运行基线模型的步骤： 1. 系统安装Python 2. 安装PaddlePaddle（也可以选择TensorFlow方式运行，这样需要安装TensorFlow） 3. 下载项目代码https://github.com
GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台、也是项目版本管理工具，会使用它是程序员入门的必备技能。PaddlePaddle也不例外，所有的源码及项目进展都在GitHub上开源公布。但对于刚入门写程序的同学来说，一打开GitHub看起来云里雾里，会有种无从下手的感觉，本文给同学介绍PaddlePaddle
