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…

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…

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…

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…

我做的百度飞桨PaddleOCR .NET调用库 .NET Conf 2021中国我做了一次<.NET玩转计算机视觉OpenCV>的分享,其中提到了一个效果特别好的OCR识别引擎--百度飞桨PaddleOCR,可离线部署,后来我逐步把它封装了一下,代码全部开源(可点击查看原文跳转到Github):https://github.com/sdcb/paddlesharp,可以直接安装NuGet包使用,支持.NET Framework/.NET Core.支持Linux.支持GPU调用,支持14种语…

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,…

tensorflow的命名来源于本身的运行原理,tensor(张量)意味着N维数组,flow(流)意味着基于数据流图的计算,所以tensorflow字面理解为张量从流图的一端流动到另一端的计算过程. tensorflow中的所有数据如图片.语音等都是以张量这种数据结构的形式表示的.张量是一种组合类型的数据类型,表示为一个多维数组,通用的表示形式为 [T1,T2,T3,-Tn]  ,其中 T  可以是在tensorflow中指定类型的单个数字,也可以是一个矩阵.张量(tensor)的属性--维数(…

上篇(飞桨paddlespeech 语音唤醒初探)初探了paddlespeech下的语音唤醒方案,通过调试也搞清楚了里面的细节.因为是python 下的,不能直接部署,要想在嵌入式上部署需要有C下的推理实现,于是我就在C下把这个方案的部署实现了.需要说明的是目前完成的是浮点实现,真正部署时要用的是定点实现,后面要做的是从浮点到定点的转换.浮点实现也做了两个版本.一是跟python下的实现完全一致的版本,做这个版本的目的是方便与python版本的结果比较,确保每个模块的实现完全正确.二是将模型中的…

对于大部分已经熟练的数学和物理工作者, 这实在是一个极为基础的问题. 但这个问题在我刚接触张量时也困扰了我很久. 张量的那么多定义, 究竟哪些是对的? (显然都是对的. ) 它们的关系是什么? 我尽可能简单地用我自己的话把我对它粗浅的理解讲得明白些. A View from Physics 张量的概念早在19世纪末就被数学家提出了, 但这个概念真正发扬光大, 还是在相对论出现以后. 原因是, 在相对论中, 在不同的参考系下看同一个物理系统, 它"看起来"是不一样的: 比如粒子的动量和能…