训练与预测 在完成数据预处理，数据加载与模型的组建后，你就可以进行模型的训练与预测了。飞桨框架提供了两种训练与预测的方法，一种是用paddle.Model对模型进行封装，通过高层API如Model.fit()、Model.evaluate()、Model.predict()等完成模型的训练与预测；另一种就是基于基础API常规的训
【动手学Paddle2.0系列】模型参数EMA理论详解与实战 什么是EMA？ 滑动平均(exponential moving average)，或者叫做指数加权平均(exponentially weighted moving average)，可以用来估计变量的局部均值，使得变量的更新与一段时间内的历史取值有关。滑动平均可以看作是变量的过去一段
设备篇 1.在GPU上,会自动使用GPU进行训练,使用单机单卡,如果不设定就是用 逻辑0卡。 2.在GPU上,高级模式、详细模式在命令行中的操作一致,并行 有两种启动方式,可以指定卡. 3.在GPU上,可以在命令中设置执行两种 并行训练方式。 4.在多卡并行中,data不需要to_gpu, 只需要dataparal
【动手学Paddle2.0系列】DropBlock理论与实战 1.DropBlock理论介绍 dropout被广泛地用作全连接层的正则化技术，但是对于卷积层，通常不太有效。dropout在卷积层不work的原因可能是由于卷积层的特征图中相邻位置元素在空间上共享语义信息，所以尽管某个单元被dropout掉，但与其相
飞桨学习二、本地开发环境搭建与测试（训练手写体识别） 一、准备环境二、安装paddlepaddle三、书写程序1. 引入paddlepaddle2. 加载数据集3. 模型搭建4. 模型训练5. 模型评估 一、准备环境 win10已安装python3.6.1 二、安装paddlepaddle # 这里使用CPU版本，因为我的电脑没
从半年前飞桨发布 11 个全新模块，到今天又发布 9 大新开发产品，百度工程师已经「码力」全开。今年 4 月份，百度首次公布了飞桨平台全景图和多个开发模块。在短短半年之后，百度又在深度学习开发者峰会上发布了 9 大全新开发产品。从 4 个端到端开发套件、飞桨 Master 模式，到图学习框架 P
从半年前飞桨发布 11 个全新模块，到今天又发布 9 大新开发产品，百度工程师已经「码力」全开。今年 4 月份，百度首次公布了飞桨平台全景图和多个开发模块。在短短半年之后，百度又在深度学习开发者峰会上发布了 9 大全新开发产品。从 4 个端到端开发套件、飞桨 Master 模式，到图学习框架 P
pyqt+百度paddle_ocr+pyinstaller离线部署，实现本地高精度ocr识别工具 基于百度paddle-ocr技术，利用预模型，可以实现高精度的ocr识别，这方法有个优点，就是支持离线部署，那么接下来就讲一下到底该如何结合pyqt，利用pyinstaller制作离线安装包 之前查阅了很多文档，最有价值的莫过于下
李宏毅课程作业三 项目描述 训练一个简单的卷积神经网络，实现食物图片的分类。 数据集介绍 本次使用的数据集为food-11数据集，共有11类 Bread, Dairy product, Dessert, Egg, Fried food, Meat, Noodles/Pasta, Rice, Seafood, Soup, and Vegetable/Fruit. （面包，乳制品，甜点，鸡蛋，
2020MathorCup第一届大数据赛B题Paddle方案 比赛简介 网址：https://www.saikr.com/contest/dm_detail_subB/41530 简而言之就是利用八张图片的训练集完成遥感图像分割任务，测试集为两张图片。 三个问题为： 问题1：计算10幅图中耕地在各图像中所占比例 问题2：从给定的2幅测试图像(Te
CVer 今天 点击下方卡片，关注“CVer”公众号 AI/CV重磅干货，第一时间送达 CVer 一个专注侃侃计算机视觉方向的公众号。计算机视觉、图像处理、机器学习、深度学习、C/C++、Python、诗和远方等。 193篇原创内容 公众号 最近全球各大新势力造车公司简直不能再火！小编看
谁是最勤劳的小蜜蜂 蜜蜂生来就是为了采蜜，它也是很辛勤，不是在采蜜就是已经采完蜜了，要不然是在蜂巢里吐蜜，直到奉献自己的一生。据悉勤劳的密封翅膀都带花粉的，那我们就来瞅瞅吧。 反正我肉眼看不清他们翅膀、小腿上的花粉，那么就交给机器来解决吧，机器学习嘛。 imp
文章目录 前言一、PaddleClas是什么？二、柠檬竞赛1.主要步骤2.代码示例 总结 前言 本文章主要是参加的百度飞浆图像分类训练营学习心得 一、PaddleClas是什么？ 飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的
百度飞桨深度学习7日打卡营 课程总结2 课程链接 https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/7073 飞桨官网 https://www.paddlepaddle.org.cn/ 课程案例合集 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1505799?channelType=0&channel=0 目录 课程介绍
若该文为原创文章，转载请注明原文出处 本文章博客地址：https://blog.csdn.net/qq21497936/article/details/113890812 长期持续带来更多项目与技术分享，咨询请加QQ:21497936、微信：yangsir198808 红胖子(红模仿)的博文大全：开发技术集合（包含Qt实用技术、树莓派、三维、OpenCV、Ope
Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新： 编程范式：默认开启动态图模式进行模型开发和训练，通过动转静的方式进行模型部署和训练加速。如果需要使用静态图编程范式，可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式。 API体系：对API进行了补充，对目录结
AI框架类FAQ 数据处理 问题：如何在训练过程中高效读取数量很大的数据集？ 答复：当训练时使用的数据集数据量较大或者预处理逻辑复杂时，如果串行地进行数据读取，数据读取往往会成为训练效率的瓶颈。这种情况下通常需要利用多线程或者多进程的方法异步地进行数据载入，从而提高数据读取和整
如何在框架外部自定义C++ OP 通常，如果PaddlePaddle的Operator(OP)库中没有所需要的操作，建议先尝试使用已有的OP组合，如果无法组合出您需要的操作，可以尝试使用paddle.static.py_func，也可以按照这篇教程自定义C++ OP。当然，如果用若干OP组合出来的OP性能无法满足要求，也可以自定义C++ O
如何写新的C++ OP 概念简介 简单介绍需要用到基类，详细介绍请参考设计文档。 framework::OperatorBase: Operator(简写，Op)基类。 framework::OpKernel: Op计算函数的基类，称作Kernel。 framework::OperatorWithKernel：继承自OperatorBase，Op有计算函数，称作有Kernel。 framework::OpPr
AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架，是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品，已经在农业、医疗、林业、科研、服务等领域成功应用。无论是已入职场的深度学习从业者、爱好者，亦或是在校学生，百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中
AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架，是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品，已经在农业、医疗、林业、科研、服务等领域成功应用。无论是已入职场的深度学习从业者、爱好者，亦或是在校学生，百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中贡献
Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展、特别是小型网络模型的不断成熟，原本应用到云端的深度学习推理，就可以放到终端上来做，比如手机、手表、摄像头、传感器、音响，也就是端智能。此外，可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势，从Intel到Nvidia、ARM、Mali，再到
AI框架精要：设计思想 本文主要介绍飞桨paddle平台的底层设计思想，可以帮助用户理解飞桨paddle框架的运作过程，以便于在实际业务需求中，更好的完成模型代码编写与调试及飞桨paddle框架的二次开发。 从编程范式上说，飞桨paddle兼容支持声明式编程和命令式编程，通俗地讲就是，静态图和动态图
Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展、特别是小型网络模型的不断成熟，原本应用到云端的深度学习推理，就可以放到终端上来做，比如手机、手表、摄像头、传感器、音响，也就是端智能。此外，可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势，从Intel到Nvidia、ARM、Mal
