paddlepaddle

令狐少侠2011

python之安装PaddlePaddle和PaddleX解析pdf表格源码下载：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/installation/paddlepaddle_install.md

蹦蹦跳跳真可爱589

Python----PaddlePaddle（深度学习框架PaddlePaddle，概述，安装，衍生工具）PaddlePaddle（PArallel Distributed Deep LEarning）是由百度开发并开源的深度学习框架。凭借高性能、易用性和灵活性，它在AI社区中获得了广泛关注。PaddlePaddle 支持多平台部署，包括 Linux、Windows 和 macOS，并能够在 CPU、GPU 及多机多卡环境下运行，适应不同规模和类型的训练需求。

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飞浆PaddlePaddle 猫狗数据大战在训练模型之前的时候我们需要提前准备数据集数据集下载链接首先：我们需要制定一个函数来解压zip文件。然后：通过python中的库中的文件操作函数ZipFile()来解压最后：把解压好的文件在通过extractall()函数放在target_dir目录下

本地化部署DeepSeek-R1蒸馏大模型：基于飞桨PaddleNLP 3.0的实战指南在大模型时代的浪潮中，开源框架与推理优化的深度融合，正推动人工智能从“可用”走向“高效可部署”。飞桨（PaddlePaddle）作为国内领先的自主深度学习平台，在3.0版本中重构了模型开发与部署链路，面向大模型时代提供了更智能的编译调度、更高效的资源利用与更统一的训推体验。

基于飞桨框架3.0本地DeepSeek-R1蒸馏版部署实战深度学习框架与大模型技术的融合正推动人工智能应用的新一轮变革。百度飞桨（PaddlePaddle）作为国内首个自主研发、开源开放的深度学习平台，近期推出的3.0版本针对大模型时代的开发痛点进行了系统性革新。其核心创新包括“动静统一自动并行”，“训推一体设计”，“科学计算高阶微分”，“神经网络编译器”，“异构多芯适配”等技术，显著降低大模型训练与推理的成本，并支持多硬件适配与高效部署。本文将过实际基于PaddleNLP 3.0框架本地部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，并结合架

飞桨PaddlePaddle

飞桨PP系列新成员PP-DocLayout开源，版面检测加速大模型数据构建，超百页文档图像一秒搞定背景介绍文档版面区域检测技术通过精准识别并定位文档中的标题、文本块、表格等元素及其空间布局关系，为后续文本分析构建结构化上下文，是文档图像智能处理流程的核心前置环节。随着大语言模型、文档多模态及RAG（检索增强生成）等技术快速发展，高质量结构化数据已成为模型训练与文档知识库构建的关键需求。基于版面检测模型定位识别文档图像的布局，结合如文本识别、公式识别、表格识别及信息抽取等下游任务，能够为大模型产出丰富的结构化训练数据，增强大模型的公式理解、表格解析以及对文档层次结构的理解能力。然而，当前版面检测模型

深度学习篇---模型参数调优本文简单介绍了深度学习中的epoch、batch、learning-rate参数大小对模型训练的影响，以及怎样进行适当调优。

深度学习篇---模型GPU训练本文简单介绍了paddlepaddle、pytorch框架下使用GPU进行模型训练的步骤以及注意事项，同时介绍了Openmp以及相应问题的解决。

深度学习篇---PaddleOCR本文简单介绍一下PaddleOCR这款百度旗下的PaddlePaddle框架下的文本识别工具包。支持80+语言，通过lang参数指定：

冲上云霄的Jayden

基于CPU使用paddlex OCR识别图片内容paddlex CPU版本使用avx指令加速，需要确保系统和CPU支持avx指令（centos 7不支持）。

使用 PaddlePaddle 官方提供的 Docker 镜像在 Windows 系统上使用 Docker 镜像运行 PaddlePaddle 或其他应用程序非常简单。以下是详细步骤：

【深度学习】使用飞桨paddle实现波士顿房价预测任务由于开始学习深度学习，因此每次开始都熟悉一下深度学习模型的基本步骤：在之前的学习中，我们学习了使用Python和NumPy实现波士顿房价预测任务的方法，本章我们将尝试使用飞桨paddle重写房价预测任务，体会二者的异同。在数据处理之前，需要先加载飞桨框架的相关类库。

[AI]docker封装包含cuda cudnn的paddlepaddle PaddleOCR封装,启动时需要在GPU服务器上显卡驱动 cuda等下载需要注册账号CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 显卡支持cuda版本为12.5 cuda-toolkit降低一个版本12.4

爬虫案例-爬取某度文档利用飞桨ch_pp-ocrv3模型提高对图片的识别下载VC_redist.x64: 点击这里在开发者选项，打开开发人员模式下载的图片>通过ch_pp-ocrv3模型识别文字，效果相当好

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【自动化办公】批量图片PDF自定义指定多个区域识别重命名，批量识别铁路货物运单区域内容改名，基于WPF和飞桨ocr深度学习模型的解决方案铁路货运企业需要对物流单进行长期存档，以便后续查询和审计。不同的物流单可能包含不同的关键信息，通过自定义指定多个区域进行识别重命名，可以使存档的图片文件名具有统一的规范和明确的含义。比如，将包含货物运单车种车号、批次号等重要信息的区域进行识别，并将这些信息融入文件名中。这样，在需要查找某一份特定的物流单时，只需通过文件名即可快速定位，大大提高了存档管理的效率和准确性。

深度学习篇---计算机视觉任务&模型的剪裁、量化、蒸馏以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了计算机视觉任务以及模型的剪裁、量化、蒸馏。在深度学习领域，图像分类、图像识别、目标检测和图像分割是几种常见的计算机视觉任务，它们各自有不同的应用场景和任务目标。以下是这些应用的区别：

使用 PaddlePaddle 实现逻辑回归：从训练到模型保存与加载在机器学习中，逻辑回归是一种经典的分类算法，广泛应用于二分类问题。今天，我们将通过一个简单的例子，使用 PaddlePaddle 框架实现逻辑回归模型，并展示如何保存和加载模型，以便进行后续的预测。

深度学习篇---二维码&预训练模型以上就是今天要讲的内容，本文简单介绍了二维码原理、Paddlepaddle、pytorch、tensorflow中的各种预训练模型。

深度学习篇---深度学习框架以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了Pytorch、TensorFlow、Paddlepaddle三个深度学习框架以及其基本操作。

自定义数据集使用paddlepaddle框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测自定义数据集：通过继承 paddle.io.Dataset 类创建自定义数据集，并重写 __getitem__ 和 __len__ 方法。