用户可以上传、分享和下载预训练模型，涵盖文本分类、生成、翻译等多种任务。：提供丰富的公开数据集，支持用户上传和分享数据集，便于模型训练和评估。：开源库，支持BERT、GPT等模型的训练和推理，广泛应用于NLP领域。：允许用户创建和分享AI应用，支持交互式演示。：拥有活跃的开发者社区，提供教程、文档和论坛，帮助用户解决问题。

在文本检测算法中，基于分割的检测算法可以更好的处理弯曲等不规则形状的文本，因此往往能取得更好的检测效果。但是分割法后处理步骤中将分割结果转化为检测框的流程十分复杂，而且耗时严重，因此有人提出了一个可微的二值化模块（Differentiable Binarization），然而，标准的二值化函数是不可微的，我们提出了一个近似的二值化函数，称为可微二值化(DB)，当它与分割网络一起训练时是完全可微的。

最近在编程的时候遇到这个问题，双击错误之后，就会跳转到Microsoft.Common.targets里的下面命令行：Exec WorkingDirectory = “ $（OutDir）” Command = “ $（PostBuildEvent）” /> 在网上找了很多答案都没有解决，最后很荣幸的终于功夫不负有心人，我找到了解决的方案，其实很简单，就是在项目窗口里找到工程项目性质管

如果电脑没有GPU，如何利用cpu来运行呢，没有gpu的时候运行会报这个错误RuntimeError: Attempting to deserialize object on a CUDA device buttorch.cuda.is_available() is False. If you are running on a CPU-only machine,plea...

经过各种百度都没解决，后来在官网找到了答案，我把网址放在这里，大家可以自己查看，https://arnon.dk/matching-sm-architectures-arch-and-gencode-for-various-nvidia-cards/截图是解决问题的描述部分，因为我cuda安装的是11.0版本的，命令输入 export TORCH_CUDA_ARCH_LIST="8.0"...

如果需要切换成CPU运算，可以调用tf.device(device_name)函数，其中device_name格式如/cpu:0其中的0表示设备号，TF不区分CPU的设备号，设置为0即可。在TensorFlow中，如果你安装的TensorFlow版本是GPU版本的，并且你的电脑配置符合gpu运行的条件，那么系统就默认使用gpu进行训练，不用单独去指明用GPU。run() 函数的运作计制是：先加载f

tensorflow-gpu==2.6对应的 transformers 版本

实现了一些功能来可视化人脸坐标检测结果。

OCR技术的实现，总体上可以分为五步：预处理图片、切割字符、识别字符、恢复版面、后处理文字。

如果需要切换成CPU运算，可以调用tf.device(device_name)函数，其中device_name格式如/cpu:0其中的0表示设备号，TF不区分CPU的设备号，设置为0即可。在TensorFlow中，如果你安装的TensorFlow版本是GPU版本的，并且你的电脑配置符合gpu运行的条件，那么系统就默认使用gpu进行训练，不用单独去指明用GPU。run() 函数的运作计制是：先加载f