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

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

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

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,

http://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299 声明: 本文部分内容来自网络.由于知识有限,有错误的地方还请指正.本帖为自己学习过程的记录帖,如果对您有帮助,我将荣幸之至.欢迎和我一起讨论,联系方式:新浪微博 @躺在草原看夕阳.   什么是显卡?     显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置.最重要的配件之一.就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需

AI框架外部用户贡献代码 概述 飞桨是百度自主研发的一款开源的深度学习框架,是主流深度学习框架中首个完全国产化的产品,已经在农业.医疗.林业.科研.服务等领域成功应用.无论是已入职场的深度学习从业者.爱好者,亦或是在校学生,百度飞桨非常欢迎大家能够在开源生态Github中贡献代码,与实时分享项目的成功应用和的奇思妙想.贡献的代码可以是模型.框架的算子.框架新增功能或者飞桨平台优化建议等.一旦贡献的代码被飞桨接受,将有机会让更多的深度学习用户受益.同时,为了促进深度学习快速发展和应用,飞桨会定期组

介绍 PaddleOCR 是一个基于百度飞桨的OCR工具库,包含总模型仅8.6M的超轻量级中文OCR,单模型支持中英文数字组合识别.竖排文本识别.长文本识别.同时支持多种文本检测.文本识别的训练算法. 本教程将介绍PaddleOCR的基本使用方法以及如何使用它开发一个自动搜题的小工具. 项目地址: https://gitee.com/puzhiweizuishuai/OCR-CopyText-And-Search OR https://github.com/PuZhiweizuishuai/OC

编辑 | 于斌 出品 | 于见(mpyujian) 很多人只看到了舞台上3秒钟的事故,却没有看到李彦宏在台上30分钟的专注. 7月3号,百度AI开发者大会上,李彦宏遭遇了3秒钟的突然袭击,他表现的沉着冷静,以及30分钟精彩的演讲,获得网友的点赞.那一句"在AI前进的道路上还是会有各种各样想不到的事情发生.我们前行的决心不会改变,我们坚信AI能改变每一个人的生活."不仅化解了现场的尴尬,也彰显了百度在AI方面的决心. 有人会好奇,为什么李彦宏会这么快地回复到演讲状态,这样好地呈现一场最科

整理了NLP领域的比赛.数据集.模型 比赛 网站 主办方(作者) decaNLP http://decanlp.com/ Salesforce CLUE https://github.com/CLUEbenchmark/CLUE 中文任务基准 GLUE https://gluebenchmark.com/tasks BioBERT https://github.com/dmis-lab/biobert 生物医学领域的NLP任务 ERNIE https://github.com/PaddlePad

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者:小栗子 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun python凭借其简洁的代码,赢得了许多开发者的喜爱.因此也就促使了更多开发者用python开发新的模块,从而形成良性循环,python可以凭借更加短的代码实现许多有趣的操作.下面我们来看看,我们用不超过10行代码能实现什么有趣的功能. 1.生成二维码

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Python10行以内代码能有什么高端操作 Python凭借其简洁的代码,赢得了许多开发者的喜爱.因此也就促使了更多开发者用Python开发新的模块,从而形成良性循环,Python可以凭借更加简短的代码实现许多有趣的操作.下面我们来看看,我们用不超过10行代码能实现些什么有趣的功能. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免

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

一款免费且离线的.NET使用的OCR,爱你又恨你!恨你来的太晚了. PaddleOCRSharp 本项目是一个基于百度飞桨的PaddleOCR的C++代码修改并封装的.NET的类库.包含文本识别.文本检测.基于文本检测结果的统计分析的表格识别功能,同时针对小图识别不准的情况下,做了优化,提高识别准确率.项目封装极其简化,实际调用仅一行代码,极大的方便了中下游开发者的使用和降低了PaddleOCR的使用入门级别,同时提供不同的.NET框架使用,方便各个行业应用开发与部署. 其中PaddleOCR.

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.

(已禁用集显,禁用方法可自行百度) 驱动在线安装方式进入tty文本模式ctrl+alt+F1关闭显示服务sudo service lightdm stop卸载原有驱动sudo apt-get remove --purge nvidia* # 提示有残留可以接 sudo apt autoremove添加nvidia驱动源sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppasudo apt-get update寻找适合的驱动版本ubuntu-drivers

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考. GPU型号含义 参考[GPU编程系列之一]从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA

安装环境:hp-Z440工作站.64位Ubuntu14.04(64位Ubuntu16.04).Cuda8.0.Cudnn5.1.Nvidia GeForce GT 705.Tesla K40c 本文可解决的问题:如何完全清空硬盘数据.Ubuntu系统启动U盘的制作.Ubuntu14.04系统安装.Ubuntu系统无线上网环境配置.NVIDIA驱动的安装.Cuda8.0环境安装与配置.Cudnn 5.1的安装及配置. 经过:由于项目需要,我们需要在Ubuntu系统上搭建tensorflow版的fa