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在配置Ubuntu16.04环境下的paddlepaddle时经常会遇到安装成功后，import paddle.fluid as fluid报错。报错截图如下：（其实是两个问题python2.7cv2文件和paddle下的__init__.py）>>> import paddle.fluid as fluidTraceback (most recent call last):Fi
知其然也知其所以然，能到快速上手阶段，肯定已经了解了UIE的一些相关介绍，这里仅从偏实践角度，简短剖析一下任务细节，具体介绍可参照官方github。UIE(Universal Information Extraction) 针对少样本、低资源、不同领域等场景，实现从非结构化文本中抽取结构化信息，包含了实体识别、关系抽取、事件抽取、情感分析、评论抽取等任务。该任务的亮点在于：（1）将多任务的信息抽取
WSL2 Ubuntu 22.04+CUDA12.2，从0开始编译并安装paddlepaddle
在训练百度PaddleOCR开发套件的方向识别模型时候踩了一个小坑，通过分析找到问题，文本记录了分析过程。
但是，构建更多的前馈神经网络并不总是能够提高准确率，因为过度的深度和宽度可能导致过拟合，从而降低模型的泛化能力，使得模型在新的数据上表现不佳。自编码器网络的目标是最小化输入和输出之间的重构误差（即重构损失），并学习表示数据的潜在结构。会根据当前 epoch 的数值，以余弦函数的形式计算出一个新的学习率，该学习率会取代原先的学习率，从而实现动态调整学习率的目的。学习率调度器是深度学习中常用的工具之一
在windows系统下搭建paddlepaddle环境，在训练PaddleOCR使用gpu加速避坑
此博客仅是运行PP-YOLOE源码，这里以变压器渗漏数据集为例COCO数据集太大了，跑不动，V100训练预估计得7天左右，即便是A100也得4天半，变压器渗漏油数据集跑一个小时左右，还可以接受，那么不墨迹直接进入手把手环节。
飞桨首次开源文字识别模型套件PaddleOCR，目标是打造丰富、领先、实用的文本识别模型/工具库。 PaddleOCR是一个基于飞桨开发的OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）系统。其技术体系包括文字检测、文字识别、文本方向检测和图像处理等模块。
PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习平台的自然语言处理（NLP）工具库。它提供了一系列用于文本处理、文本分类、情感分析、机器翻译、文本生成等任务的预训练模型、模型组件和工具函数。
paddlepaddle-gpu安装避坑：1. (The GPU architecture in your current machine is Pascal, which is not compatible with Paddle installation with arch: 70 75 80 86)2. (OSError: Invalid enum backend type `63`.)
PaddleOCR安装教程（一）
本篇文章将会使用Keras-YOLOV3来训练自己的车牌检测的模型，结合PaddleOCR来识别车牌，最终使用OpenCV将其整体进行串联。
文本分类任务是自然语言处理中最常见的任务之一。文本分类简单定义来说就是对给定的文本，可以是一句话、一段文本、一篇文章利用文本分类器进行分类和打标签。文本分类任务广泛应用于长短文本、情感分析、新闻分类、事件类型分类、政务信息分类、商品类型分类、文章类型分类、论文类别、专利领域、案件描述、罪名分类、意图分类、论文专利分类、邮件自动分类、评论类型分类、药物反应分类、对话分类、税收分类、投诉分类、广告检测
此次想分享一下本人在使用百度飞桨以及打包自己使用百度飞桨中字符识别模块paddleocr的一些踩坑经验。一、配置百度飞桨环境、安装paddlepaddle、paddlehub、paddleocr等环境。二、使用百度飞桨中字符识别模块paddleocr进行字符的一键预测。三、打包自己的一键预测ocr图形界面。一、配置百度飞桨环境1、安装paddlepaddle进入百度飞桨官网中选择自己的电脑环境进行
先装了 2.6.0的paddele,报 name ‘libpaddle’ is not defined，然后降版本（2.4的某个版本，忘了），paddle.fluid.core_noavx import 失败，发现服务器没有avx，这个版本不支持noavx的，去paddlepaddle官网上找了一下，2.4以后就不支持noavx了。总结一下，name ‘libpaddle’ is not defi
1内置数据集1.1paddle.vision视觉库import paddleprint(paddle.vision.datasets.__all__)#####['DatasetFolder', 'ImageFolder', 'MNIST', 'FashionMNIST','Flowers', 'Cifar10', 'Cifar100', 'VOC2012']使用方式（以MNIST为例）：mode
一、Paddle推理生态二、API说明create_predictor 方法# 根据 Config 构建预测执行器 Predictor# 参数: config - 用于构建 Predictor 的配置信息# 返回: Predictor - 预测执行器paddle.inference.create_predictor(config: Config)加载预测模型 - 非Combined模型import
测试：启动后，vscode 会弹窗提示已经映射 docker 端口到宿主机，可通过。return {‘message’: ‘你已经正确创建 FastApi 服务！，无图/无目录/格式错误/更多相关请至首发页查看。Windows docker 下载。vscode 链接至 docker。Windows docker 下载。vscode 链接至 docker。Python Docker 安装。Pytho
动态图与静态图的区别、动态图转静态图、静态图模型部署方式
§01 视觉图像集合在PaddlePaddle环境中，存在 一些自带数据集合 ，其中的机器视觉（vision）数据集合包括：print('Dataset for Vision:', paddle.vision.datasets.__all__)print('Dataset for text:', paddle.text.__all__)Dataset for Vision: ['Dat
oencv环境的安装（opencv库，paddlepaddle（模型推理），cuda，cudnn，anaconda，还有vscode）一条龙服务
转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395运行平台： Windows 10AIstudio官网：https://aistudio.baidu.com/--飞桨领航团AI达人创造营一、基于Hub Serving的微信小程序模型部署1. 具体流程2. PaddleHub简介3. Hub模型转换注意：官网自带NLP、CV等的预训练模型导入模型库类的定义装饰器
voc和coco是常用的数据集，它们有各自的dom结构，本文介绍使用python实现一个voc样本生成类，用于批量将非voc格式样本转化为voc格式Code该类目前适配PaddleDetection VOC格式，部分VOC格式字段有需要可自行添加from xml.dom import minidomclass VOC_Sample_Generator:def __init__(self):self
由于框架在不断迭代，最新版的指导希望能帮助新手掌握训练自己的数据集与知识蒸馏过程
官方推荐只保存模型参数，但部署文档推荐方法需要完整模型，我就被卡住了，经过这几天提问，成功在百度的大佬帮助下解决了：只保存参数的模型部署请等待官方更新，保存完整模型文件的部署方式如下：注意我选择的是python端部署方式！！这是法研杯多分类实战案例的代码，我在它基础上进行的修改：【快速上手ERNIE 3.0】法律文本多标签分类实战 - 飞桨AI Studio动态图转为静态图的方法是以下链接的修改，
import paddleimport paddle.nn.functional as Fimport paddle.vision.transforms as transformsimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltprint(paddle.__version__)normalize = transforms.Normalize(mea
PaddleOCR训练和测试自己的数据集
基于百度 AI Studio 平台利用PaddleDetection 训练自定义VOC / COCO数据集进行目标检测
尝试飞桨的PaddleHelix螺旋桨生物计算框架。它可以提供化合物和蛋白质的药物靶点亲和力预测和分子生成等工作。
【代码】[PaddlePaddle飞桨] PaddleDetection-通用目标检测-小模型部署。
近期，PaddleOCR开源了Style-Text数据合成工具。https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/dygraph/StyleText/README_ch.md到底多强结合GAN，输入一串文本和一个风格图片就可以生成对应的场景的图片！！！！！项目开源直接使用无需训练！！！！效果⬇️该工具可以批量合成大量与目标场景类似的图像，如下图所示。St
本项目手把手带你实现了在树莓派端基于视频流的水果分类。
飞桨框架在和目录下内置了一些经典数据集可直接调用，通过或可查看飞桨框架中的内置数据集。以MNIST数据集为例，加载内置数据集的代码示例如下所示。# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]# 下载数据集并初始化 DataSet在实际的场景中，一般需要使用自有的数据来定义数据集，这时可以通过基类来实现自定义数据集。可构建一个子类继承自__init__：
PPLiteSeg是百度飞浆研发的一种兼具高精度和低延时的实时语义分割算法，目前已经开源。实时语义分割领域更讲究运行流程性和分割准确度之间的平衡。PP-LiteSeg 是一个同时兼顾精度与速度的 SOTA（业界最佳）语义分割模型。它基于 Cityscapes 数据集，在 1080ti 上精度为 mIoU 72.0 时，速度高达273.6 FPS（mIoU 77.5 时，FPS 为102.6），超越
paddleocr
yolov5部署安卓移动端模型部署(ncnn,tflite,paddlelite等）
引入动态图方便调试，静态图方便部署而且效率较高，各有各的优点通过 Paddle2.0 的动转静功能，就能相对完美的兼顾这两者的优势实现用动态图进行训练调试，训练完成后使用静态图模型进行部署本文将通过一个实例来展示如何将一个动态图模型转换至静态图并且通过导出的推理模型来完成模型的部署并测试不同方式下的模型运行效率动态图vs静态图首先简单的介绍一下这两者的区别：静态图：计算之前先构建计算图，然后按照计
win10paddledetection训练自己数据集
102flowers数据集是一个专门用于图像分类的数据集，主要涵盖了102种英国常见的花类。每个类别包含40到258张图像，总计包含了大量的图像数据。这些图像在比例、姿势以及光照方面有着丰富的变化，为图像分类任务提供了丰富的素材。官网网址为：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/飞桨自带了该数据集，直接调用即可，会从飞桨站点自动下载数据
最近网上DeepSeek过于火爆，经常导致服务不可用，我问一个需要点情商的问题，直接来个“服务器繁忙，请稍后重试”，一度让我觉得他就是武安马科长的数字人分身。当然也有开始猜测DeepSeek的母公司正在施展魔法，做空做多美国科技股，从中套取巨额收益。以上都是道听途说，言归正传，如果DeepSeek官方服务不可用，那我们可以用什么呢，这15个平台值得拥有。
三维重建一般就是指通过一些二维的数据（例如照片、视频等）去还原一个三维的场景。什么意思呢？我们可以拿自己的眼睛做个类比。人之所以能看见东西，是因为外部的光线投射在了我们眼睛的视网膜上，由视杆和视锥细胞将光线的强度、颜色等信息传递给大脑，让我们能够看见东西。显然，人眼只能看到一个二维的画面，无法感知物体的三维结构信息。那为什么我们在看东西的时候会感觉东西是立体的呢？主要有两点原因。第一，人有两只眼睛
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