paddle

qq_wuqingdefeng

paddle 打包代码 ocr1，部署开发环境2，准备代码91.py3,准备91.spec文件4，运行5,复制文件复制完成后如下图所示：

【paddle】常见的数学运算根据提供的 PaddlePaddle 函数列表，我们可以将它们按照数学运算、逻辑运算、三角函数、特殊函数、统计函数、张量操作和其他操作等类型进行分类。以下是根据函数功能进行的分类：

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

隐形喷火龙

paddle ocr本地化部署进行文字识别Paddle（全称 PaddlePaddle，飞桨）是百度开发的开源深度学习平台，也是中国首个自主研发、功能丰富、技术领先的工业级深度学习平台。它覆盖了深度学习从数据准备、模型训练、模型部署到预测的全流程，旨在帮助开发者快速实现 AI 应用。

我变成了柴犬

PaddleClas 车辆属性模型vehicle_attribute_model转onnx并部署下载paddlepaddle3.0.0下载paddleclas 2.6.0实验：运行前输入：export FLAGS_enable_pir_api=0

令狐少侠2011

ai之paddleOCR 识别PDF python312和paddle版本冲突 GLIBCXX_3.4.30根据你的报错信息，libstdc++.so.6: version 'GLIBCXX_3.4.30' not found 表示当前 Conda 环境中的 libstdc++.so.6 版本过低，无法满足 PaddlePaddle 的依赖需求。以下是完整的解决方法：

闻道且行之

Paddle Serving|部署一个自己的OCR识别服务器之前使用C++部署了自己的OCR识别服务器，Socket网络传输部分是自己写的，回过头来一看，自己犯傻了，PaddleOCR本来就有自己的OCR服务器项目，叫PaddleServing，这里记录一下部署过程。

就是一顿骚操作

Linux 部署以paddle Serving 的方式部署 PaddleOCR CPU版本强烈建议您在Docker内构建Paddle Serving，更多镜像请查看Docker镜像列表。提示-1：Paddle Serving项目仅支持Python3.6/3.7/3.8/3.9，接下来所有的与Python/Pip相关的操作都需要选择正确的Python版本。

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。

猿界零零七

执行paddle.to_tensor得到全为0环境说明：paddle 版本2.6.1（CPU）版在执行paddle.to_tensor方法做数据转换时，不管是常量，还是数组，转换后得值都是0，在网上搜了好多解决方法，什么指定数据类型，使用numpy创建数据都不管用，最后在github中找到了解决方案，地址：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/issues/66371

paddle ocr下载模型，或者直接使用python跑一下并且把本地模型拿过来用，一共三个模型：文本检测，文本方向校准，文字识别模型

冲上云霄的Jayden

PaddleNLP UIE 通过OCR识别银行回执信息UIE(Universal Information Extraction)：Yaojie Lu等人在ACL-2022中提出了通用信息抽取统一框架UIE。

程序员柒叔

制作PaddleOCR/PaddleHub的Docker镜像在落地RAG知识库过程中，遇到了图文识别、图片表格内容识别的需求。但那时（2024年4月）各开源RAG项目还没有集成成熟的解决方案，经调研我选择了百度开源的PaddleOCR。支持国产！

love you joyfully

生成对抗网络——pytorch与paddle实现生成对抗网络本文将深入探讨生成对抗网络的理论基础，并通过PyTorch和PaddlePaddle两个深度学习框架来展示如何实现生成对抗网络模型。我们将首先介绍生成对抗网络的基本概念，这些理论基础是理解和实现生成对抗网络的基础。通过PyTorch和PaddlePaddle的代码示例，我们将展示如何设计、训练和评估一个生成对抗网络模型，从而让读者能够直观地理解并掌握这两种框架在计算机视觉问题中的应用。

【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。

PaddlePaddle的OCR模型转onnx-转rknn模型_笔记4（我的cuda版本是11.8,根据你电脑装合适版本）首先要克隆paddleocr项目，项目地址。（老是有地址不能用多备几个）

pdf-extract-kit paddle paddleocr pdf2markdown.py（效果不佳）GitHub - opendatalab/PDF-Extract-Kit: A Comprehensive Toolkit for High-Quality PDF Content Extraction

[paddle] 矩阵的分解设 A A A 是一个 n × n n \times n n×n 的方阵， λ \lambda λ 是一个标量， v \mathbf{v} v 是一个非零向量。如果满足以下方程： A v = λ v A\mathbf{v} = \lambda\mathbf{v} Av=λv 则称 λ \lambda λ 为矩阵 A A A 的一个特征值（Eigenvalue），而 v \mathbf{v} v 称为对应于特征值 λ \lambda λ 的特征向量（Eigenvector）。行列式 ∣ A − λ I

PaddleOCR 截图自动文字识别春节假期在家无聊，撸了三个小工具：PC截图+编辑/PC录屏(用于meeting录屏)/PC截屏文字识别。因为感觉这三个小工具是工作中常常需要用到的，github上也有很多开源的，不过总有点或多或少的小问题，不利于自己的使用。脚本的编写尽量减少对三方库的使用。