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百度飞桨（PaddlePaddle）案例分享：基于 PaddleOCR 的图像文字提取系统在实际教学、办公及政务系统中，纸质材料（如手写作文、表格、试卷等）仍广泛存在。为提升信息处理效率，采用 OCR（Optical Character Recognition）技术将图像中的文字提取为可编辑文本已成为刚需。

一颗红心丶

Windows系统上离线部署Python运行飞桨(PaddlePaddle) OCR服务将下载的 .whl 文件和 Python 安装包复制到离线机器。运行 Python 安装包（如 python-3.8.10-amd64.exe），勾选 Add to PATH。

红酒暖心也暖胃

PaddleOCR环境安装-踩坑记录最近有搞OCR的心，调研了一下最新的开源代码，发现还是paddleOCR做的最好，那就先从这个开始部署一下环境吧 github paddleOCR PaddlePaddle 3.0

第一篇：Liunx环境下搭建PaddlePaddle 3.0基础环境（Liunx Centos8.5安装Python3.10+pip3.10）根据官方技术栈要求，PaddlePaddle 3.0深度学习框架的部署需以Python环境为前置条件。在系统环境搭建阶段，建议优先完成Python运行环境的配置工作。具体而言，该框架兼容Python 3.8至3.12版本范围，我将以3.10版本为例进行环境搭建配置。

百度飞桨PaddleOCR 3.0开源发布 OCR精度跃升13%2025 年 5 月 20 日，百度飞桨团队正式发布了 PaddleOCR 3.0 版本，并将其开源。这一新版本在文字识别精度、多语种支持、手写体识别以及高精度文档解析等方面取得了显著进展，进一步提升了 PaddleOCR 在 OCR 领域的技术实力和应用价值。

米饭咔咔吃

飞桨paddle import fluid报错【已解决】跟着飞桨的安装指南安装了paddle之后有一个验证：报错情况如下，但是我在pip list中，确实看到了paddle安装上了我import paddle别的包，确实可以使用，这时候我就没管这个验证。直到使用的一个代码里需要导入fluid，还是没逃过这个报错

米饭咔咔吃

飞桨paddle ‘ParallelEnv‘ object has no attribute ‘_device_id‘【已解决】书借上回，自从我反复重装paddle之后，我发现了，只要pip list中有库，但是代码报错，那就是飞桨没把代码更新完全，只能自己去改源代码

百度飞桨OCR（PP-OCRv4_server_det|PP-OCRv4_server_rec_doc）文本识别-Java项目实践OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）是一种通过技术手段将图像或扫描件中的文字内容转换为可编辑、可搜索的文本格式（如TXT、Word、PDF等）的技术。它广泛应用于文档数字化、信息提取、自动化处理等领域。

PaddleNLP框架训练模型：使用SwanLab教程PaddleNLP 是一款基于飞桨深度学习框架的大语言模型(LLM)开发套件，支持在多种硬件上进行高效的大模型训练、无损压缩以及高性能推理。PaddleNLP 具备简单易用和性能极致的特点，致力于助力开发者实现高效的大模型产业级应用。

令狐少侠2011

PaddlePaddle 和PyTorch选择与对比互斥你遇到的错误信息如下：这个错误表明 PaddlePaddle 在执行一个 scale 操作时，试图访问一个维度为 8 的张量，但它的内存大小是 0。也就是说，这个张量没有实际数据，却在进行计算操作。

飞桨PaddlePaddle

Wan2.1和HunyuanVideo文生视频模型算法解析与功能体验丨前沿多模态模型开发与应用实战第六期多模态生成大模型是一类能够同时创造和合成多种数据形式的人工智能系统。这类模型基于前沿的生成式深度学习架构，不仅能理解跨模态信息，还能实现多形式内容的高质量生成与融合。近些年来，文生视频多模态大模型展现出强大的表现力，通过跨模态对齐与协同创作，可生成更丰富、连贯且符合场景逻辑的视频内容，极大拓展了创造性AI的应用边界。通过大规模Transformer架构与扩散式生成机制，这类模型实现了对视频生成质量，动态性，一致性的全面提升，广泛应用于虚拟场景合成，跨模态艺术设计、个性化内容生成等场景，为创意产业和智能化工

PaddlePaddle线性回归详解：从模型定义到加载，掌握深度学习基础目录书接上文PyTorch与TensorFlow模型全方位解析：保存、加载与结构可视化-CSDN博客文章浏览阅读479次，点赞6次，收藏17次。本文深入探讨了PyTorch和TensorFlow中模型管理的关键方面，包括模型的保存与加载以及网络结构的可视化。涵盖了PyTorch中模型和参数的保存与加载，以及使用多种工具进行模型结构分析。同时，详细介绍了TensorFlow中模型的定义方式、保存方法、加载流程以及模型结构的可视化技术，旨在帮助读者全面掌握两大深度学习框架的模型管理技巧。https://blo

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。

cccccc语言我来了

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。