Paddle学习
![利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装—免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）[通俗易懂]](/scriptcss/images/75.png)
利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装—免额外安装CUDA和cudnn（适合小白的保姆级教学）[通俗易懂]
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。前言一、英伟达驱动安装与更新二、Anaconda 的安装三、Pytorch环境安装四、paddlepaddle环境安装五、pycharm安装–验证CUDA和cudnn版本前言 之前我们在利用GPU进行深度学习的时候，都要去NVIDIA的官网下载CUDA的安装程序和cudnn的压缩包，然后再进行很繁琐的系统环境配置。不仅环境配置麻烦，而且还特别容
日期 2023-06-12 10:48:40![Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]](/scriptcss/images/71.png)
Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]
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
日期 2023-06-12 10:48:40
paddle深度学习基础之训练调试与优化
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。paddle深度学习基础之训练调试与优化前言上一节咱们讨论了四种不同的优化算法，这一节，咱们讨论训练过程中的优化问题。本次代码修改模型全是在卷积神经网络 文章目录paddle深度学习基础之训练调试与优化前言网络结构优化思路一、计算模型的分类准确率二、检查模型训练过程三、加入校验或者测试，更好的评价模型四、加入正则化项，避免模型过拟合过拟合现象导致过拟合原因正
日期 2023-06-12 10:48:40![Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]](/scriptcss/images/74.png)
Paddle Graph Learning (PGL)图学习之图游走类deepwalk、node2vec模型[系列四]
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（
日期 2023-06-12 10:48:40百度飞桨PaddleRobotics新升级！一套强化学习算法解决四足机器人多地形行走难题
机器之心发布机器之心编辑部近日，百度强化学习团队发布了四足机器人控制上的最新研究进展，采用自进化的步态生成器与强化学习联合训练，从零开始学习并掌握多种运动步态，一套算法解决包括独木桥、跳隔板、钻洞穴等多种场景控制难题。百度已开源全部仿真环境和训练代码，并公开相关论文。 足式机器人的控制一直是机器人控制领域的研究热点，因为相比于常见的轮式机器人，足式机器人可以像人类一样灵活地跨越障碍，极大地扩展机器
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 26 同时具备周期性与衰减性的学习率调度器
在我们熟知的学习率调度器中，有周期性调度器（单周期，多周期），也由衰减式调度器（按性能衰减，按epoch衰减）和预热式（学习率变化为低->高->缓慢变低）的。 周期性调度器对学习率比较敏感，可以通过学习率的周期性变化跳出局部最小值（在局部最小值时，学习率上升，有一定概率跳出最小值），尽可能找到鞍点；衰减式调度器，对学习率敏感度较低，但很难越过
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 24 实现余弦退火重启动学习率CosineAnnealingLRRestart
实现代码基于pytorch官方给出的CosineAnnealingLRRestart进行改写，从而实现paddle版的代码 余弦退火重启动学习率的公式如下所示 pytorch官网给出的详细说明 CosineAnnealingWarmRestarts — PyTorch 1.11.0 documentationhttps:/
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 23 paddle内置的12种学习率调度器+OneCycleLR的调度曲线
目前在paddle中基于该基类，已经实现了12种策略，分别为：CosineAnnealingDecay, ExponentialDecay, InverseTimeDecay, LambdaDecay, LinearWarmup, MultiStepDecay, NaturalExpDecay, NoamDecay, PiecewiseDecay, Pol
日期 2023-06-12 10:48:40
paddlepaddle 17 迁移学习-图像分类实战四 基于paddle2（paddlehub2）实现静态图的训练与测试
基于对paddle.io和paddle.vision两库的探索，发现他们是支持在paddle2静态图模式（paddle.enable_static()）下调用的，因此对paddlehub模型获取，paddle.io数据加载，paddle.vision数据增强进行封装，最终实现用paddle2按照自己的需求训练paddlehub中的静态图。 封装后的训练与
日期 2023-06-12 10:48:40
paddlepaddle 16 迁移学习-图像分类实战三 基于paddle2（paddlehub2）api实现静态图的基本使用
在paddlehub中存在大量的模型库，只有少部分是动态图模型，大部分是静态图模型。paddle官方在paddle1.x的体系下是提供了paddlehub静态模型迁移学习训练功能的API，具体可见paddlepaddle 15 迁移学习-图像分类实战二_a486259的博客-CSDN博客 但是，楼主并不满足于此，因为 paddle1
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 15 迁移学习-图像分类实战二 基于paddle1（paddlehub1）api实现迁移学习
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_animals模型可以轻松将精
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 14 迁移学习-图像分类实战一 基于paddle2（paddle.hub）实现动态图的迁移学习
本案例基于paddle2.0+实现，以aistudio的比赛数据为实操数据，基于paddle.hub实现迁移学习，并且实现了百度团队在论文中所述RIFLE方法（重复初始化全连接层）。常规赛：猫十二分类体验赛 - 飞桨AI Studio - 人工智能学习实训社区 (baidu.com) 具体的代码已经上传到了CSDN上，目前可以0积分下载（paddle.h
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 13 迁移学习中的卷积基加强训练方法-RIFLE
预训练模型作为当下迁移学习的一种主流方法，让“从零开始训练一个新模型”的时代一去不复返。这类在大型数据集上训练好的模型进行微调后，便能够较好地适配类似的新目标任务，可以极大地节约时间和成本。不过，天下没有免费的午餐，这种方法看似“一劳永逸”，也需要付出一定的代价，其中的一大问题便是，由于反向传播带给深层卷积层的更新较小，微调得到的模型往往被“吸引”在预训练
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 7 面向语义分割的迁移学习
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，因此面向语义分割的迁移学习基于paddlese
日期 2023-06-12 10:48:40paddlepaddle 6 面向图像分类的迁移学习
迁移学习的核心是加载已经训练好的模型，调整其分类器结构，进行二次训练。虽然百度推出了PaddleCls框架，可以无脑的进行迁移学习。但这不符合AI工程师的风格，反倒像给小白使用的。因此，对paddle框架内置的模型进行挖掘，努力用原生代码实现迁移学习。所挖掘出的可迁移模型共有'ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet
日期 2023-06-12 10:48:40DL之paddlepaddle：百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略
DL之paddlepaddle：百度深度学习框架paddlepaddle飞桨的简介、安装、使用方法之详细攻略 目录 paddlepaddle百度深度学习框架的简介 1、飞桨全景图与四大领先技术 2、丰富的工具组件 1.PaddleHub 2.PARL 3.AutoDL 4.VisualDL 5.PALM 6.P
日期 2023-06-12 10:48:40【飞桨PaddlePaddle】迁移学习快速入门，完整源码+讲解演示
一.安装 环境依赖 安装gpu版本的PaddlePaddle pip install paddlepaddle-gpu -U 或者安装cpu版本的paddlepaddle pip install paddlep
日期 2023-06-12 10:48:40PaddlePaddle框架学习（二）MNIST手写数字识别
之前运用pytorch实现了MINST手写数字识别，本篇内容将详细记录使用Paddle框架实现手写数字识别的全过程，大体脉络如下图所示。主要步骤分为五步：数据处理、模型设计、训
日期 2023-06-12 10:48:40PaddlePaddle框架学习（一）波士顿房价预测
听说百度的Paddle是个集成度很高挺好用的框架，从本篇开始，来进行PaddlePaddle的学习。 文章目录 1.数据集展示2.程序实现3.输出结果 1.数据
日期 2023-06-12 10:48:40PaddlePaddle学习历程记录分享
1、遇见 21年3月份某天刷到夕小瑶的卖萌屋公众号，关于李宏毅老师机器学习课程的介绍，有百度飞桨教师的全程作业指导和带打比赛，然后进去详细看了课程相关的介绍，感觉发现
日期 2023-06-12 10:48:40paddlehub迁移学习
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/619615?channelType=0&channel=0 迁移学习 概述 迁移学习 (Tran
日期 2023-06-12 10:48:40PaddlePaddle学习路线
PaddlePaddle学习路线： 优先用paddlehub先跑起来 然后用PaddleNLP，应用模型压缩 压缩后可以用paddleslim了
日期 2023-06-12 10:48:40Paddle学习
从paddlehub里面的demo运行成功开始，把相关的库安装上去
日期 2023-06-12 10:48:40text_matching-paddle-pytorch-tf-度量学习
PaddlePaddle simnet # Reads data and generates mini-batches. batchify_fn = lambda samples, fn=Tupl
日期 2023-06-12 10:48:40paddle深度学习框架中的FFT
简 介： 介绍了在深度学习框架Paddle下的FFT相关函数。 关键词： FFT，paddle #mermaid-svg-SMNHXdbBEkL4Cs3U
日期 2023-06-12 10:48:40计算机视觉 --opencv 及 paddlepaddle 学习环境搭建
1. 介绍 计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 想要搭建一个计算机视觉的开发环境，则需要安装多个图像处理模块及深度学习框架. 1.1. opencv介绍 OpenCV是计算机视觉中经典的
日期 2023-06-12 10:48:40