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本文对比了三大主流深度学习框架PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow的特点。TensorFlow工业部署能力强，生态完善；PyTorch科研友好，适合快速实验；PaddlePaddle中文支持好，国产适配优。选择建议：科研选PyTorch，工业部署选TensorFlow，国内产业落地选PaddlePaddle。三大框架各有优势，需根据实际需求选择。
网上PaddleClass2.2文章很少，都是2.1，但是2.2和2.1的配置还是有些区别的，而且看了网上很多关于paddle lite树莓派相关教程都是修改cc文件，然后./run.sh。但是没有直接调用python api的教程，更有利用python，使用os.system('./run.sh')进行调用，实在难受。因此有了这篇文章记录一下。首先是利用百度的aistudio白嫖算力进行数据训练
检索结果需经过多维度验证与去重处理。横向对比不同来源的信息一致性，提取重复出现的核心观点作为高可信度内容；纵向挖掘数据的深度细节，例如时间线、案例或参数说明。对矛盾信息标注可能原因（如版本差异、地域区别），并通过附加条件（如“2023年数据”“适用于Windows 11”）明确适用范围。
最新在学PaddleOCR 网上资料少的可怜，大多数都是看的都是懵的，可能接触的少了吧。所以自己就整理写资料。1. 安装PaddleOCRgithub地址2. 运行#到根目录运行python PPOCRLabel.py --lang ch运行后是这样的首次使用会去云端下载默认模型下载的模型会在：C:\Users\你的用户名\.paddleocr内置模型 默认模型：PPOCRLabel默认使用Pad
问题描述：在学习飞浆的图神经网络7日打卡营时，使用notebook运行示例代码，出现“no module named ‘paddle.nn’",还有可能报关于pgl包的一些错误。原因分析：这时paddlepaddle和pgl版本的原因，在线环境的paddlepaddle版本下运行就会报上面这个错误解决方案：!pip install paddlepaddle==1.8.5 # 安装PaddlePad
使用padlle hub进行BERT Fine-Tune 中文-文本分类/蕴含 下游任务写在前面1.相关技术PaddleHub:预训练模型：Bert_chinese_L-12_H-768_A-12Bert下游任务2.使用步骤-以文本蕴含为例环境准备数据处理数据集解压数据集数据集展示处理数据集自定义Hub数据集PaddleHub分类数据集读取器读取预训练模型Bert定义策略运行配置组建Finetun
paddlenlp使用预训练模型实现快递单信息抽取中CrossEntropyLoss()指定weight报错
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达人创造营核心任务数据的获取途径数据处理与标注数据预处理方法模型训练评估一、数据集的获取 通常来说，我们进行深度学习肯定需要大数据支持，我们的数据来源于各个比赛平台，公司开源，互联网爬
基于PaddleOCR2.4，使用CRNN算法，骨干MobileNetV3，加载预训练模型，对现实街景字符编码进行识别
转自AI Studio，原文链接：【PaddlePaddle+OpenVINO】打造一个指哪读哪的AI“点读机” - 飞桨AI Studio0 背景介绍现下，随着各种流行APP的出现，“听书”已经成为一种新的读书方式。不过，相比起电子书软件，要从实体书本中“听书”，就存在不少困难。比如，电子书软件天然就有准确的文本输入，只需要解决语音合成问题——当然，这看似简单的一步，其实一点也不简单，比如要做好
FaceFusion作为一个开源的人脸交换和增强项目，不仅展示了当前人工智能技术的最新成果，也为未来的发展指明了方向。它的成功不仅仅在于其强大的技术实力，更在于它所代表的开放、协作的开源精神。随着越来越多的开发者和用户加入到FaceFusion的生态系统中，我们有理由相信，这个项目将继续引领人脸处理技术的创新，为各行各业带来更多令人兴奋的应用可能。无论你是技术爱好者、专业开发者，还是simply对
使用paddle了解深度学习，入门深度学习----线性回归模型
基于PaddleHUB完成文本对话生成类任务，包括数据集的制作，预训练模型的选择并进行训练。帮助你从头开始一步步实现完成自己的想法。
6月28日，由深度学习技术及应用国家工程研究中心主办，百度飞桨、文心大模型联合承办的WAVE SUMMIT 深度学习开发者大会2024在京召开。会上，百度重磅发布文心大模型4.0 Turbo，并公布一系列技术、产品、生态最新成果。文心大模型4.0 Turbo发布速度更快效果更好人工智能的目标是模拟、延伸和扩展人的智能。百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰认为，大模型为通用.
paddledecton文件中ppdet-utils-visualizer文件中更改，如图所示。总共检测了7个目标，不同的目标对应不同的颜色（rgb值显示）
飞桨 -PaddleX 是一套更加简明易懂的API，并配套一键下载安装的图形化开发客户端。用PaddleX实现图像分类训练非常快速，代码量也小。第一步：安装paddlex, 参考《在windows10下安装飞桨2.0.2和PaddleX》第二步：下载并解压蔬菜分类数据集，用迅雷直接下载https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/vegetables_cls.tar
paddlenlp安装报错
本文档介绍ImageNet1k和flowers102数据准备过程。数据集训练集大小测试集大小类别数备注flowers1021k6k102ImageNet1k1.2M50k1000
paddlenlp学习笔记，思维导图
目录一、项目背景二、项目环境三、思路3.1 输入训练数据三级目录一、项目背景之前的短文本分类的项目是基于paddlepaddle1的，但我现在的机器的cuda版本为11.2，不能装paddle1了，我对paddlepaddle不是很了解，也不想重写代码（成本太高了），故想着改一改paddlenlp给的example，来达到文本分类的目的。二、项目环境版本ubuntu5.4.0cuda11.2pad
波士顿房价预测项目已经放置在Ai studio，欢迎fork三连从手写到基于paddle2.0的波士顿房价预测https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2079294文章目录波士顿房价预测线性回归模型介绍线性回归模型的神经网络结构完整代码编写流程详解第一步 数据处理1.1 数据读取1.2 数据形状变换1.3 数据集划分1.4 数据归一化处理
安装好opencv后，paddle需要执行部署会经常遇到一个报错：ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory，解法：yum install mesa-libGL.x86_64
大宗商品行业市场规模巨大、关系国计民生，它的三个核心类别——能源商品、基础原材料、农副产品均在我国经济发展进程中起着举足轻重的作用。这其中，大宗商品供应链的顺畅运行和稳定发展对整个产业链的运作至关重要。然而传统大宗商品供应链普遍存在交易环节不透明、业务流程不标准两大问题。
本文将基于飞桨AI开发框架，走完一个完整的人体姿态估计项目，从基础的数据准备到模型训练，再到应用开发和部署，旨在帮助初学者快速入门并掌握关键技能。首先了解了如何使用PaddlePaddle框架和COCO数据集来构建和训练一个高效的人体关键点检测模型，其次采用PP-TinyPose模型通过Gradio创建了一个交互式的前端应用。
12月26日，百度与南京市鼓楼区人民政府正式签约，双方共同建设飞桨（南京）人工智能产业赋能中心（下称“飞桨南京中心”），这是江苏省内首个飞桨人工智能产业赋能中心。鼓楼区委副书记、区政府区长方靖，百度飞桨总架构师于佃海出席签约仪式并签约，百度技术委员会理事长陈尚义，百度AI技术生态副总经理周奇出席签约仪式。本次合作既是鼓楼区推动科技创新发展的重要举措，又是鼓楼区建设“算法名区”的阶段性成果。鼓楼区政
文章目录问题描述解决方法参考资料问题描述想安装 PaddleOCR 的标注工具用,系统环境 ubuntu20.04/18.04 都试过, 按照教程,在conda环境里面直接:pip install pyqt5cd ./PPOCRLabel# 切换到PPOCRLabel目录python PPOCRLabel.py --lang ch结果报错显示:QObject::moveToThread: Curr
paddle领航团基础python课程飞桨领航团领航团简介第一题（30分）第二题（30分）飞桨领航团领航团简介飞桨领航团是飞桨开发者的兴趣社区，为开发者们提供丰富的本地技术沙龙、Meetup、及线上交流平台，面向所有对人工智能及深度学习领域感兴趣的开发者开放。在各个城市/高校领航团团长及成员的热情支持下，飞桨领航团已建立132个社群，覆盖28个省级行政区，108个高校，并且在持续增长中。欢迎开发者
前言本文以介绍 nlp 常见分词方法为目的，具体效果请大家自行辨别中文分词jieba代码jieba.enable_paddle()# 启动paddle模式。 0.40版之后开始支持，早期版本不支持seg_list = jieba.cut(data, use_paddle=True)# 使用paddle模式print("Paddle Mode: " + '/'.join(list(seg_list)
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、模型训练得出Model1. 准备模型库网络上查找吸烟图片利用工具手动标识制作数据集三、 总结 多实践尝试，一步一个脚印解决BUG，会越开越熟练。 详细的做法请查看下面参
转自AI Studio，原文链接：基于PP-PicoDet的【车辆检测系统】 - 飞桨AI Studio一、基于PP-PicoDet的【车辆检测系统】1.模型训练可看1-6节。车辆检测使我们工业中经常遇到的，现使用1.3GB的 VOC中车辆数据进行训练，下面简单看看过程。为提升效果，可 多轮训练，目标检测训练时长大，要有心理准备。2.模型演示模型演示可直接看第七节。二、数据处理1.解压缩数据In
一、百度神经网络7日打卡营课节课节1：预习课节2: 图学习初印象课节3: 图游走类模型课节4: 图神经网络算法（一） 课节5: 图神经网络算法（二）课节6:图神经网络进阶模型课程网页链接：二、资源列表直播回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1rf4y1v7cU...
想说爱你不容易啊，前文在rk3588中编译安装FastDeploy。出现 ImportError: libopencv_flann.so.3.4: cannot open shared object file: No such file or directory
今天做nlp作业时遇到错误AttributeError: module 'resource' has no attribute 'error'首先这个ResourceError就拼错了吧？原理目前还没搞明白，也请各位大佬指点，不过是可以运行了。
用paddle实现一个CNN神经网络https://www.iteye.com/blog/mxdxm-2425026https://www.iteye.com/blog/mxdxm-2425026
训练百度飞桨 paddleOCR模型。发现是手欠，多按了下回车，多了个 -数据集没有问题，但报以上错误。
把cuda\bin中的下面文件复制到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2\bin 目录下.python集成环境Anaconda工具包，安装完Anaconda后，可以安装python环境，以及numpy等所需的工具包环境。基于以上步骤，paddleocr本地环境就搭建好了，如果后续实验中提示缺少组件，则根据提供进行pip i
最近由于需要图像文字识别的简单业务，研究了一下，一是用大厂的文字识别api，如百度腾讯等，但这种免费版只有有限的调用次数，如百度只有每月只有1000次调用额度，个人也够用，但由于业务量大，所以再看看其他本地识别的模型，现在做的比较完善的就是paddleocr，于是开始了一段折磨之旅paddleocr官方github：我的安装在云服务器win10 server2022版，在此之前已经安装了pytho
引言文本从PaddlePadle和Tensorflow2的入门项目Mnist识别开始，对比一下两者在写法的不同安装安装方面都是基于pip或者conda的安装，没有可比性！PaddlePaddle的安装直接参考PaddlePaddle安装Tensorflow的安装直接在命令行输入即可pip install tensorflow相比之下，两者的安装都比较轻便，只是PaddlePaddle做了一个比较人
本文介绍了如何在LabVIEW环境中通过OpenVINO快速部署PP-OCRv5模型，解决工业场景中的文字识别难题。AIVT-OV支持低代码可视化操作，兼容多种AI框架模型，并提供检测、分类、识别全流程范例。
【代码】配置paddleocr及paddlepaddle解决报错 GLIBCXX_3.4.30 FreeTypeFont。
VisualDL是飞桨(PaddlePaddle)推出的一个强大的深度学习可视化分析工具。它提供了丰富的可视化功能,可以帮助开发者更直观地理解训练过程、优化模型性能。易于使用,API设计简洁功能丰富,支持参数曲线、数据样本、模型结构等多种可视化兼容性强,支持主流深度学习框架与飞桨生态深度集成VisualDL是一款功能强大、简单易用的深度学习可视化工具。它可以帮助开发者更直观地理解模型训练过程、分析
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