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学习PaddlePaddle--环境配置-PyCharm + Conda第一阶段：安装与配置 Python 和 Conda 虽然 PyCharm 可以管理环境，但我们先独立准备好 Conda 环境，这样更清晰可靠。

深度学习三大框架对比评测：PaddlePaddle、PyTorch 与 TensorFlow近年来，人工智能的快速发展离不开深度学习框架的支撑。一个优秀的框架不仅能提升研发效率，还能降低模型落地的难度。目前，业界主流的开源深度学习框架主要有 PaddlePaddle、PyTorch 和 TensorFlow。本文将从生态、易用性、性能、产业化支持等角度对三大框架进行对比，帮助读者更好地理解其特点与应用场景。

基于Docker的GPU版本飞桨PaddleOCR部署深度指南（国内镜像）2025年7月底测试好用：从理论到实践的完整技术方案还是网上没找到这个基于Docker的GPU版本飞桨PaddleOCR部署教程，于是就有了这一篇。这个的确坑很多，可能后面变一个版本就不好用了，也是为什么这篇博客不完全粘贴代码的原因。端口是示例，可以随意改。

文心一言4.5开源部署指南及文学领域测评📝个人主页：哈__期待您的关注目录一、引言二、文心一言开源模型2.1 MoE架构2.2 文心一言MoE架构

paddlehub环境搭建和测试报错1：增加download函数报错2：安装成功将其中的np.int 修改为int即可测试成功参考：https://www.paddlepaddle.org.cn/hubdetail?name=chinese_ocr_db_crnn_mobile&en_category=TextRecognition

「源力觉醒创作者计划」_基于 PaddlePaddle 部署 ERNIE-4.5-0.3B 轻量级大模型实战指南随着人工智能技术的迅猛发展，轻量级语言模型成为边缘设备和资源受限场景中的热门选择。百度近期推出的 ERNIE-4.5-0.3B 模型，在保持良好性能的同时，将参数规模控制在仅 0.36B，适用于对话、创作、问答等典型NLP任务。本篇博客将以实战为主线，介绍如何基于 PaddlePaddle 框架快速安装和部署该模型，并配合 FastDeploy 工具，完成本地推理 API 服务的搭建和测试。

【PaddleOCR】OCR常见关键信息抽取数据集，包含FUNSD、XFUND、WildReceipt等整理，持续更新中......🧑 博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）

PaddleOCR独立服务：高效OCR一站式解决方案# PaddleOCR 独立服务统一文档---## 1. 项目简介PaddleOCR 独立服务是一个高性能、易部署的 OCR 服务包，提供 RESTful API 接口，支持多种编程语言客户端调用。

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