------------恢复内容开始------------ 默认学习率是四卡的配置，由于此时是单卡训练，学习率需要在默认的学习率上除以四倍。学习率可以通过 -o Optimizer.lr.learning_rate 来改变； 配置默认是从第10epoch开始做eval，此处为了展现效果，设置了从1epoch开始做eval，可以通过-o Global.
WARNING:root:PaddlePaddle meets some problem with 8 GPUs. This may be caused by: 1. There is not enough GPUs visible on your system 2. Some GPUs are occupied by other process now 3. NVIDIA-NCCL2 is not installed correctly on your system. Please follow ins
**step1:**进入BML主页，点击立即使用
参考：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台 Tensor（张量）介绍 同Pytorch一样，PaddlePaddle用Tensor来表示数据，在神经网络中传递的数据均Tensor。Tensor可以将其理解为多维数组，其可以具有任意多的维度，不同Tensor可以有不同的数据类型 (dtype) 和形状 (shape)。同一Tens
最近在玩paddleClas时候，根据官方文档： 欢迎使用PaddleClas图像分类库！ — PaddleClas 文档https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/ 但是里边有一步骤：30分钟玩转PaddleClas 制作train/val/test标签文件的时候，代码里死活找不到 generate_flowers102_list.py 这个文件。
本案例基于paddle1.7实现，以aistudio的比赛数据为实操数据，基于paddlehub实现迁移学习。特别说明，该操作仅适用于比赛，对于科研无任何实际帮助，因为在paddlehub库的约束下，用户可以操作的东西是在太少了。不过幸运的是，paddlehub里面有及其丰富的预训练模型。通过使用其中的resnet50_vd
MC Dropout是指蒙特卡罗Dropout，其可以在不改就网络结构与增加训练的情况下在测试阶段提升模型的性能，本质就是在测试时将dropout一直处于激活阶段。对网络进行多次前向传播，由于dropout每一次激活的神经元都不同，使得每次的结果都会不一样。将多次输出的结果取平均值，可以在一定程度
简介 本项目旨在帮助大家在Windows10环境中安装PaddlePaddle-GPU 包括: vs环境 N卡显卡驱动 Anaconda CUDA CUDNN PaddlePaddle-GPU 欢迎大家遇到什么问题，在评论留言。记录解决后收入错误总结中，帮助大家更少的踩坑。 0前言 目前windows下飞桨支持的环境： Windows 7/8/10 专业
ImportError: /home/tux/conda/envs/real_sem/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/core_avx.so: undefined symbol: _dl_sym, version GLIBC_PRIVATE github已经提问，大家随时关注paddle ImportError，大佬救命 · Issue #1756 · PaddlePaddle/PaddleSeg · GitHubhttp
正常的迁移学习（迁移自建网络）使用方法如paddlepaddle 6 使用迁移学习对图像进行分类_a486259的博客-CSDN博客，但需要使用Deeplab、HRNet、UNET，FCN等知名的开源语义分割模型得要有相应的模型结构文件和模型权重文件，才可以进行迁移学习。幸好paddleseg中内置了这些模型，因此面向语义
NV驱动下载安装https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx多卡的话，安装 NCCL https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-download配置 pip 源 vim ~/.pip/pip.conf [global] index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装virtualenv包pip install virtualenv
项目地址 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/3389378?contributionType=1 项目可fork一键运行。 赛题介绍 在众多大规模视频分析情景中，从冗长未经修剪的视频中定位并识别短时间内发生的人体动作成为一个备受关注的课题。当前针对人体动作检测的解决方案在大
简 介： 关键词： Paddle，静态，动态 定义张量
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
北京时间12月12日，百度WAVE SUMMIT+2021深度学习开发者峰会在上海举办。这场属于AI的科技盛会之上，英特尔OpenVINO联手百度PaddlePaddle为开发者带来了一系列的技术内容，为开源生态构建持续合作，为产业进步提供新的动力。 OpenVINO是英特尔公司一款开源的工具包，它可以很好的对包括Pa
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...
使用paddlepaddle训练模型时，存在模型训练已结束，但GPU显存依然占用，影响下一次训练的问题。为了能够在模型训练结束后自动释放GPU显存，参考Tensorflow借助多进程释放内存的方法，可以将paddlepaddle的模型训练放到多进程中进行，从而让训练进程结束后GPU资源自动的释放。 但是在使用 mult
正常人谁他妈飞桨啊
概要 【零基础-1】PaddlePaddle学习Bert_ 一只博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_42276781/article/details/121488335 Cell 3 # 调用bert模型用的tokenizer tokenizer = ppnlp.transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') inputs_1 = tokenizer('今
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
安装说明 1. 安装PaddlePaddle # CUDA10.1 python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.1.0.post101 -f https://paddlepaddle.org.cn/whl/mkl/stable.html 或 # CPU python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple 更多CUDA版本或环境快速安装
简介 一年一度的双十一剁手节又来了，电商玩法淘箩也越来越复杂，你还在重拾丢掉多年的数学算到手价么？尤其是电商小伙伴们，还在为了算竞对到手价头疼么？！ 不用怕，paddlepaddle开源模型库教你一键识别到手价 前面写过一篇飞桨的ocr识别 《PaddleHub一键OCR中文识别（超轻量8.1M模型，火爆）
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__) device = paddle.
2 万字全面测评深度学习框架 PaddlePaddle、TensorFlow 和 Keras | 程序员硬核评测_CSDN资讯-CSDN博客【CSDN 编者按】人工智能想入门深度学习？却苦恼网上的入门教程太零碎，不知道用什么框架好？本文作者用两万字手分别从百度的PaddlePaddle深度学习框架、Googl...https://blog.csdn
简介 情感分析旨在自动识别和提取文本中的倾向、立场、评价、观点等主观信息。 它包含各式各样的任务，比如句子级情感分类、评价对象级情感分类、观点抽取、情绪分类等。本次百度在Senta中开源了基于SKEP的情感预训练代码和中英情感预训练模型。SKEP是百度研究团队提出的基于
