简 介： 关键词： Paddle，静态，动态 定义张量
表格学习:基于飞桨复现TabNet网络 1.简介 本项目基于PaddlePaddle复现《 TabNet: Attentive Interpretable Tabular Learning》论文。通常表格数据都是使用XGBoost和LightGBM这类提升树模型来获得较好的性能。该论文提出了一种使用DNN来处理表格数据，并取得了不错的效果。该项
Paddle地址：Gitee 创建C++项目 File->New ->New Project, 选择 “Native C++”，点“Next”, 点“Finish”，项目就生成了。如果有Native C项目此步骤忽略。 如未下载ndk，到设置页面Android SDK下载 导入Paddle File->New-> Import Project, 选择PaddleOCR\deploy\android_demo目
本篇对SENTA中的BaseDataSetReader进行源码分析。 BaseDataSetReader:将样本中数据组装成一个py_reader, 向外提供一个统一的接口。 核心内容是读取明文文件，转换成id，按py_reader需要的tensor格式灌进去，然后通过调用run方法让整个循环跑起来。 py_reader拿出的来的是lod-ten
本节介绍预测处理的流程。预测处理流程主要分为3部分，包括准备输入数据、执行、获取输出数据。 一、放入输入数据 简单的使用方法如下所示： vector<string> input_names = predictor->GetInputNames(); unique_ptr<Tensor> input_t = predictor->GetInputHandle(input_names[0]); i
简 介： 利用Paddle框架搭建了AlexNet网络，并在AI Studio上利用其至尊版本测试了AlexNet对于Cifar10的分类效果。 基础的训练在测试集合上的分类效果没有能够超过60%，这对于一些文章中提到的高达80% 的分类效果还有一定的距离。 关键词： Cifar10，Alexnet
简 介： ※通过测试网络上的这个极简的Paddle识别MNIST程序，也就是使用了一个非常简单的线性回归网络，初步熟悉了Paddle下的网络架构方式。对于如果从numpy到Paddle的tensor转换程序中也给出了示例。 关键词： AI Studio，Paddle，MNIST
paddle官方安装指南 麻了，装paddlepaddle装了好几天才成功，遇到的最主要问题是paddle安装GPU版本的时候报错CondaHttpError，使用的是官方指令，我当时是Windows系统、conda安装、CUDA==10.2，尝试了各种方法，包括：修改.condarc文件添加了各种channel、pip install安装、https改成http...
阿尔法狗(AlphaGo)的意思是“围棋王”，俗称“阿尔法狗”，它是世界上第一个打败人类围棋冠军的AI。2015年10月，阿尔法狗以5 : 0战胜了欧洲围棋冠军樊麾二段，在2016年3月，阿尔法狗以4 : 1战胜了世界冠军李世石。2017年，新版不依赖人类经验完全从零开始自学的零狗(AlphaGo Zero)以100
用文字创造无尽图像可能，俄语版Dall-E预训练模型上手 (内含自动翻译，可输中文) 瞧一瞧，看一看，这dalle真奇妙，写入你所念，绘出你所想。 脑洞大开的你，可千万别错过。 “鳄梨形椅子” “漂亮动漫女孩” “A group of Shiba Inu flying in the sky”（一群柴犬在
① 项目背景 1.Mobile Network设计的最新研究成果表明，通道注意力（例如，SE注意力）对于提升模型性能具有显著效果，但它们通常会忽略位置信息，而位置信息对于生成空间选择性attention maps是非常重要。2.因此在本文中，作者通过将位置信息嵌入到通道注意力中提出了一种新颖的移动网络注
引入 MobileViT：一种用于移动设备的轻量级通用视觉Transformer，据作者称，这是首个能比肩轻量级CNN网络性能的轻量级ViT工作，表现SOTA！性能优于MobileNetV3、CrossViT等网络。轻量级卷积神经网络 (CNN) 是移动视觉任务的de-facto。他们的空间归纳偏差使他们能够在不同的视觉任务中
飞桨常规赛：PALM眼底彩照中黄斑中央凹定位-9月第1名方案 （1）比赛介绍 赛题介绍 榜首个人主页，戳此处查看 PALM黄斑定位常规赛的重点是研究和发展与患者眼底照片黄斑结构定位相关的算法。该常规赛的目标是评估和比较在一个常见的视网膜眼底图像数据集上定位黄斑的自动算法。具体目
正常人谁他妈飞桨啊
Paddle复现RetinaFace详细解析 RetinaFace前向推理 分析主要分以下部分： 1，网络主干结构 2，网络的后处理 3, 网络前向推理 1，网络的主干结构复现 网络结构图如下： 这里复现部分做了精简，5层FPN删减为3层，主干为mobilinet In [10] # 专干网络所用的模块 # View dataset directory. imp
当生成式对抗神经网络遇到车道线检测 目前，卷积神经网络已经成功地应用于语义分割任务。然而，有许多问题本质上不是像素分类问题，但仍然经常被表述为语义分割，将像素概率图转换为最终所需的输出。 以车道线检测为例，目前车道线检测的难点为寻找语义上的线，而不是局限于表观存在的
开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台 点击 查看全部安装步骤 查看详情 选择适合自己的版本配置 # CUDA10.1 python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0.post101 -i https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html # CPU python -m pip install paddlep
林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍 在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。 读取AI识虫数据集标注信息 AI识虫数据集结构如下： 提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linna
【马上NLP】jieba结巴分词工具常用功能详细介绍 笔记 视频地址jieba安装功能分词四种分词模式对比：是否关闭发现新词： 词性标注关键词提取方式参数 载入词典 视频地址 图片与代码均源自up主和官方文档 https://www.bilibili.com/video/BV1xy4y187iC jieba官方文档 jieba安
使用.paddlepaddle完成深度学习1 import gym, os from itertools import count import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim import paddle.nn.functional as F from paddle.distribution import Categorical device = paddle.get_device() env
import gym, os from itertools import count import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim import paddle.nn.functional as F from paddle.distribution import Categorical print(paddle.__version__) 2.0.2 device = paddle.get_device()
import gym, os from itertools import count import paddle import paddle.nn as nn import paddle.optimizer as optim import paddle.nn.functional as F from paddle.distribution import Categorical device = paddle.get_device() env = gym.make("CartPole-v0&qu
强化学习——Actor Critic Method Actor Critic Method（演员–评论家算法） 当代理在环境中执行操作和移动时，它将观察到的环境状态映射到两个可能的输出： 推荐动作：动作空间中每个动作的概率值。代理中负责此输出的部分称为actor（演员）。 未来预期回报：它预期在未来获得的所有回报的
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