使用百度飞桨 API 例如:Resize Normalize,处理数据的时候. Resize:如果输入的图像是 PIL 读取的图像这个数据格式是 HWC ,Resize 就需要 HWC 格式的数据. Normalize:有 data_format 参数,把数据格式设为 data_format="HWC". 当数据处理完后把数据输入到网络模型的时候,网络模型一般都是 CHW,需要把数据格式转换一下,这样才能正常运行程序 C 通道数 H 高 W 宽 代码举例: import numpy a…

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO…

Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 1.简介 本文主要是 Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 系统:Ubuntu 20.04 百度飞桨:2.2 为例 2.百度飞桨安装 访问百度飞桨 进入"安装" 版本:2.2 稳定版 操作系统:Linux 安装方式:pip 计算平台:CUDA11.2 如果你想安装CPU版本计算平台选择 CPU # 百度 paddlepaddle gpu cuda 11.2 python3 -m pip install paddlepaddle-gp…

前言: 当前准备重新在树莓派4B8G 上面搭载训练模型进行识别检测,训练采用了百度飞桨的PaddleX再也不用为训练部署环境各种报错发愁了,推荐大家使用. 关于在树莓派4B上面paddlelite的文章很多,特别是 诺亚方包 还有 耐心的小黑    的教程给了我很多指导,再此对他们表示感谢. 这次将采用最新的包进行部署,希望能将全过程记录下来跟大家做个分享 linux系统采用了官方最新的Raspberry Pi 64位系统   :Raspberry Pi OS with desktop http…

从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S…

​ 参考文章: 深度剖析知识增强语义表示模型--ERNIE_财神Childe的博客-CSDN博客_ernie模型 ERNIE_ERNIE开源开发套件_飞桨 https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md 1.背景介绍 近年来,语义表示(language representation)技术的发展,使得 "预训练-微调" 作为解决NLP任务的一种新的范式开始出现.一个通用的表示能力强的模型被选择为语义表示模型,…

目录 概述 功能 如何使用 参考帮助 概述 源代码主要包含三个项目,BMap.NET.BMap.NET.WindowsForm以及BMap.NET.WinformDemo. BMap.NET 对百度地图Web Service API 的一些封装,每个接口返回的都是JObject类型(参见Json.NET): BMap.NET.WindowsForm(开始少写了一个s ,后来一直没改) 提供一系列可以在Winform中使用的控件,包括地图显示控件.导航控件.POI查找控件等等: BMap.NET.…

最近公司项目中需要根据两个地点的交通路径和距离做一些数据推荐,为了程序的稳定和用户体验所以想从百度地图 API 采集数据保存到数据库中,经过一翻研究之后选定了百度地图 Web 服务 API 中的 Direction API ,最后写了个服务去定时采集. 关于 Direction API 的相关说明这里不做详细阐述了,大家可以去百度地图 API 的页面去详细了解,地址:http://developer.baidu.com/map/direction-api.htm. 一.准备工作 1.首先要去申请…

百度AI开放平台- API实战调用 一.      前言 首先说一下项目需求. 两个用户,分别上传了两段不同的文字,要计算两段文字相似度有多少,匹配数据库中的符合条件的数据,初步估计列出来会有60-100条左右,不会更多,只会更少.最终的需求是:从这些匹配结果中找到相似度较高的那些条目. 自己编写算法来实现是一个很大的工程,涉及到自然语言处理的一些方面,比较复杂.于是上网搜了搜,发现百度开放平台的自然语言处理可以免费调用,而且每天有10W的调用次数,对我的小项目来说正好满足.但是,在往下翻的时候…

最近公司项目中需要根据两个地点的交通路径和距离做一些数据推荐,为了程序的稳定和用户体验所以想从百度地图 API 采集数据保存到数据库中,经过一翻研究之后选定了百度地图 Web 服务 API 中的 Direction API ,最后写了个服务去定时采集. 关于 Direction API 的相关说明这里不做详细阐述了,大家可以去百度地图 API 的页面去详细了解,地址:http://developer.baidu.com/map/direction-api.htm. 一.准备工作 1.首先要去申请…