PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,…

paddle 简单介绍 paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架. 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐,情感分析,词向量,语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测,文本生成,图像分类,ctr预估等等,可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看,训练的速度相比于调用keras,在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少.当然也是因为keras本身也是基于在tensorf…

Use Docker 1. Install Docker sudo apt-get install -y docker.io a) pull repository from server in China, here is a faster mirror: sudo docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle b)run an interactive terminal sudo docker run -i -t docker.paddlepaddle.o…

1. Install Docker sudo apt-get install -y docker.io a) pull repository from server in China, here is a faster mirror: sudo docker pull docker.paddlepaddle.org/paddle b)run an interactive terminal sudo docker run -i -t docker.paddlepaddle.org/paddle /…

Docker image阅读:https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book 在Docker中执行PaddlePaddle训练程序: 更正: docker run -it -v $PWD:/work paddlepaddle/paddle python /work/train.py…

Implement C++ Class The C++ class of the layer implements the initialization, forward, and backward part of the layer. It needs to derive the base class paddle::Layer, and it needs to override the following functions: constructor and destructor. init…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28871960 深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩,CNN直接利用图像像素信息作为输入,最大程度上保留了输入图像的所有信息,通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象,模型输出直接是图像识别的结果.这种基于”输入-输出”直接端到端的学习方法取得了非常好的效果,得到了广泛的应用. 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层…

问题描述: 使用Pycharm编程,导入paddlepaddle库出错.即:import paddle.fluid出错:DLL load failed: 找不到指定的模块 解决方法: 补上缺失的DLL的文件,DLL文件位数需对应.本人电脑为Windows7 64bit,所以对应DLL文件需找64位的补全. 参考: http://ai.baidu.com/forum/topic/show/943038https://blog.csdn.net/cskywit/article/details/815…

问题 win10笔记本,安装了paddlepadde,但是仍然报错,No module named 'paddle.fluid'. 解决 在py文件中,我先下载并且引入了paddle,后来又安装.引入了paddlepaddle模块.引入不报错,运行报错.之后在解决报错时以为是paddle和paddlepaddle冲突,所以卸载了paddle,然后引入paddle.fluid,竟然没有报错.[也就是说,只进行了paddlepaddle的安装]. 但是,并不代表paddle确实和paddlepadd…

安装基础包 yum -y install epel-release yum -y install kernel-devel yum -y install dkms 编辑文件 /etc/default/grub 修改 “GRUB_CMDLINE_LINUX”rd.driver.blacklist=nouveau nouveau.modeset=0 grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg 重启 安装显卡驱动 下载显卡驱动 https://www.nvidia.c…

安装百度的paddle paddle时很慢,后来采用国内的源,速度嗖嗖滴 pip3 install -U paddlepaddle -i https://pypi.douban.com/simple/ 下其他内容时,在后面加上 -i https://pypi.douban.com/simple/即可…

一.概述 一个机器学习的框架,提供了深度学习需要的神经网络,激活函数等主要功能. 基础概念 Program 一次模型训练就是一个program,通过执行器执行,默认环境下是执行fluid.default_startup_program(),用户对计算的描述都将写入一段Program.Fluid 中的 Program 替代了传统框架中模型的概念,通过对顺序执行.条件选择和循环执行三种执行结构的支持,做到对任意复杂模型的描述. import paddle.fluid as fluid import…

今天在服务器上安装paddle的GPU版时报错 报错截图如下: 其实报错已经提示的很明显了,就是要添加一个环境变量.但我想到我之前并没有在全局环境下安装cudnn,以为是这个原因.因为之前安装pytorch环境时,cudnn可以直接在conda中安装.但是明显paddle不行,我为paddle单独新建了一个conda虚拟环境,在虚拟环境中安装cudnn还是报了这样的错误. 所以我重新在全局环境中安装了cudnn,这里安装教程参考了一些博客. 1.cudnn安装 首先去官网下载cudnn的安装包,…

前言 在深度学习模型训练中,每次迭代过程中都涉及到Tensor的创建和销毁,伴随着的是内存的频繁 malloc和free操作,可能对模型训练带来不必要的 overhead. 在主流的深度学习框架中,会借助 chunk 机制的内存池管理技术来避免这一点.通过实事先统一申请不同 chunk size 的内存,并记录到内存池中.创建一个Tensor时,若内存池中存在满足需求的可用内存,则直接分配.销毁一个Tensor时,并不马上free掉还给系统,而是标记为可用状态,放在内存池供下个Tensor使用.…

Paddle Inference推理部署 飞桨(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架.工具组件和服务平台为一体的技术先进.功能完备的开源深度学习平台,已被中国企业广泛使用,深度契合企业应用需求,拥有活跃的开发者社区生态.提供丰富的官方支持模型集合,并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用. 技术优势 开发便捷的深度学习框架 飞桨深度学习框架基于编程一致的深度学习计算抽象以及对应的前后端设计,拥有易学易用的前端编程界面和统一高效的内部核心架构,对普通开发者而言更容易上手并具备领先的…

Paddle Release Note 重要更新 飞桨paddle框架2.0.0版本有如下重要更新: 编程范式:默认开启动态图模式进行模型开发和训练,通过动转静的方式进行模型部署和训练加速.如果需要使用静态图编程范式,可以通过paddle.enable_static()来切换到静态图模式. API体系:对API进行了补充,对目录结构进行了调整,使得更加易用,详情请见:API文档,同时,提供高层API简化使用流程:详情请见:飞桨paddle高层API使用指南. 框架功能:对数据加载.动态图执行,O…

Paddle Lite端侧部署 端侧推理引擎的由来 随着深度学习的快速发展.特别是小型网络模型的不断成熟,原本应用到云端的深度学习推理,就可以放到终端上来做,比如手机.手表.摄像头.传感器.音响,也就是端智能.此外,可用于深度学习计算的硬件也有井喷之势,从Intel到Nvidia.ARM.Mali,再到国产的寒武纪等等. 相比服务端智能,端智能具有低延时.省云端资源.保护数据隐私等优势.目前端智能正逐渐变为趋势,从业界来看,它已经在AI摄像.视觉特效等场景发挥了巨大价值.深度学习推理场景中,多样…

服务化部署框架Paddle Serving 概述 常见的深度学习模型开发流程需要经过问题定义.数据准备.特征提取.建模.训练过程,以及最后一个环--将训练出来的模型部署应用到实际业务中.如图1所示,当前用户在训练出一个可用的模型后,可以选择如下四种部署应用方式: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端,请求发送需要推理的输入内容,服务器或者云通过响应报文将推理结果返回给用户.…

Paddle Inference原生推理库 深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络"学习"的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型.有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署.用户可以选择如下四种部署应用方式之一: 服务器端高性能部署:将模型部署在服务器上,利用服务器的高性能帮助用户处理推理业务. 模型服务化部署:将模型以线上服务的形式部署在服务器或者云端,用户通过客户端请求发送需要推理的…

Paddle预训练模型应用工具PaddleHub 本文主要介绍如何使用飞桨预训练模型管理工具PaddleHub,快速体验模型以及实现迁移学习.建议使用GPU环境运行相关程序,可以在启动环境时,如下图所示选择"高级版"环境即可. 如果没有算力卡资源可以点击链接申请. 概述 首先提个问题,请问十行Python代码能干什么?有人说可以做个小日历.做个应答机器人等等,用十行代码可以成功训练出深度学习模型,飞桨的PaddleHub可以轻松实现. PaddleHub是飞桨生态下的预训练模型的管理工…

Paddle概述 本文结合深度学习理论与实践,使用百度飞桨平台实现自然语言处理.计算机视觉及个性化推荐等领域的经典应用. 实践部分使用飞桨深度学习开源框架,适配最新的2.0版本,默认使用动态图编程范式. 图1:零基础实践深度学习 内容特色 特色一:理论和代码结合.实践与平台结合,帮助快速掌握深度学习基本功. 目前在市面上,关于人工智能和深度学习的图书和课程已经汗牛充栋,但大多偏重理论,对于AI实践应用的介绍涉猎较少.需要一本理论和代码结合.实践与平台结合的课程,因为多数开发者更习惯通过实践代码来…

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生.人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle,所以特写此文章,默认使用者已有基本的深度学习概念.数据集概念. 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx 1.9.0 onnxruntime-gpu 1.9.0 数据准备 MNIST数据集csv文件是一个42000x785的矩阵 42000表示有42000张图片 785中第一列是图片的类别(0,1,2,..,9),…

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…

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.…

引言 我之前参加了一个中文文本智能校对大赛,拿了17名,虽然没什么奖金但好歹也是自己solo拿的第一个比较好的名次吧,期间也学到了一些BERT应用的新视角和新的预训练方法,感觉还挺有趣的,所以在这里记录一下这期间学到的知识,分享一下自己的比赛过程.这个赛题任务大概就是,选择网络文本作为输入,从中检测并纠正错误,实现中文文本校对系统.即给定一段文本,校对系统从中检测出错误字词.错误类型,并进行纠正. 任务定义 系统/模型的输入为原始序列\(X=(x1,x2,..,xn)\),输出为纠错后的序列 \…

关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph Learning (PGL)) 欢迎fork本项目原始链接:关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(Paddle Graph L)https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4982973?contributionType=1 因为篇幅关系就只放了部分程序在第三章,如有需求可自行fork项目原始链接. 0.1图计算基本概念 首先看到百度百科定义: 图…

Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类模型[系列四] 更多详情参考:Paddle Graph Learning 图学习之图游走类模型[系列四] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5002782?contributionType=1 相关项目参考: 关于图计算&图学习的基础知识概览:前置知识点学习(PGL)[系列一] https://aistudio.baidu.com/aistudio/projec…

Docker image阅读:https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/README.cn.md docker run -d -p 8888:8888 paddlepaddle/book…

http://spaces.ac.cn/archives/4122/   关于词向量讲的很好 上边的形式表明,这是一个以2x6的one hot矩阵的为输入.中间层节点数为3的全连接神经网络层,但你看右边,不就相当于在$w_{ij}$这个矩阵中,取出第1.2行,这不是跟所谓的字向量的查表(从表中找出对应字的向量)是一样的吗?事实上,正是如此!这就是所谓的Embedding层,Embedding层就是以one hot为输入.中间层节点维数为字向量维数的全连接层(每一列对应一个中间层节点)!而这个全连…

Softmax回归(Softmax Regression) 最简单的Softmax回归模型是先将输入层经过一个全连接层得到的特征,然后直接通过softmax 函数进行多分类 输入层的数据$X$传到输出层,在激活操作之前,会乘以相应的权重$W$,并加上偏置变量 $b$,具体如下: $ y_i = {softmax}(\sum_j W_{i,j}x_j + b_i)$ 其中 $ {softmax}(x_i) = \frac{e^{x_i}}{\sum_j e^{x_j}}$ 对于有 N 个类别的多分…