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目标检测与R-CNN——pytorch与paddle实现目标检测与R-CNN本文将深入探讨目标检测与R-CNN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R-CNN模型。我们将首先介绍目标检测与R-CNN的基本概念，这些理论基础是理解和实现目标检测与R-CNN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R-CNN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。

paddle查看虚拟环境创建一个名叫paddle的虚拟环境激活打开paddlepaddle官网选择window+conda+cpu复制代码

在paddle中安装python-bidi出错翻看网上解决方式，是由于系统中缺少 Rust 及其包管理器 Cargo。python-bidi 依赖 Rust 来编译其扩展，如果没有安装 Rust 和 Cargo，安装过程将无法继续。解决方式

Paddle Inference部署推理（十八）注意：在 CPU 型号允许的情况下，进行预测库下载或编译试尽量使用带 AVX 和 MKL 的版本可以尝试使用 Intel 的 MKLDNN 进行 CPU 预测加速，默认 CPU 不启用 MKLDNN

Paddle Inference部署推理（七）API定义如下：代码示例：

Paddle Inference部署推理（十六）Config 类为用于配置构建 Predictor 对象的配置信息，如模型路径、是否开启gpu等等。构造函数定义如下：

Paddle Inference部署推理（二）模型训练后，训练好的模型参数保存在内存中，通常需要使用模型保存（save）功能将其持久化保存到磁盘文件中，并在后续需要训练调优或推理部署时，再加载（load）到内存中运行。详细介绍不同场景下模型保存与加载的方法。

杰哥技术分享

百度飞浆：paddle 线性回归模型学习引用参考视频： https://www.bilibili.com/video/BV1oRtkeVEVx?spm_id_from=333.788.player.switch&vd_source=c7739de98d044e74cdc74d6e772bed5f&p=2

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批量规范化与ResNet——pytorch与paddle实现批量规范化与ResNet本文将深入探讨批量规范化与ResNet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批量规范化与ResNet模型。我们将首先介绍批量规范化与ResNet的基本概念，这些理论基础是理解和实现批量规范化与ResNet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ResNet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。

守望↪星空

paddle表格识别数据制作数据格式其中主要数据有两个一个表格结构的检测框，一个是tokens，注意的地方是 1、只能使用双引号，单引号不行 2、使用带引号的地方是tokens里面

Paddle分布式训练报NCCL错应该是没有装NCCL，但是通过NVIDIA官网方式用apt安装报错，说nccl签名有问题打开官网查找对应版本的nccl：https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads

是小果果蛋儿啊

安装paddle网址：飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台或者找对应python和cuda版本的paddle下载后安装：

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批量规范化与ResNet-paddle本文部分为paddle框架以及部分理论分析，torch框架对应代码可见批量规范化与ResNet批量规范化（Batch Normalization，简称BN）是一种在深度学习中广泛使用的技术，旨在加速深层神经网络的训练过程，同时提高模型的稳定性和泛化能力。其基本原理是在网络训练过程中，对每个小批量（mini-batch）的数据进行标准化处理，使得每一层的输入数据具有固定的均值和方差。这样做可以有效缓解内部协变量偏移问题，即网络层之间输入数据分布的变化，从而帮助网络更容易学习和收敛。

ModuleNotFoundError: No module named ‘paddle.fluid‘No module named 'paddle.fluid' · Issue #60628 · PaddlePaddle/Paddle · GitHub

诗句藏于尽头

基于百度飞桨paddle的paddlepaddle2.4.2等系列项目的运行必看！！！安装jupyter notebook注意jupyter7.x以后不支持插件可以选择安装6.x

车牌识别算法demo

paddle的一些有用的方法import os from paddlenlp.data import DataCollatorWithPadding import random import numpy as np import paddle import json from paddlenlp.utils.log import logger from paddlenlp.transformers import (AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer) from padd

从零开始使用最新版Paddle【PaddleOCR系列】——第二部分：自建数据集 + 模型微调训练目录一、自建数据集1.官方数据集格式参考2.自建数据集txt文件编写代码3.数据集检验二、模型训练1.模型配置yaml文件

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权重衰减与暂退法——paddle部分本文部分为paddle框架以及部分理论分析，torch框架对应代码可见权重衰减与暂退法torch当我们谈论机器学习模型的性能时，经常会提到两个关键指标：训练误差和泛化误差。这两个误差度量有助于我们了解模型的学习效果和预测未知数据的能力。下面，我将结合一个简单的例子来详细介绍这两个概念。

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权重衰减与暂退法——pytorch与paddle实现模型正则化在深度学习中，模型正则化是一种至关重要的技术，它有助于防止模型过拟合，提高泛化能力。过拟合是指在训练数据上表现良好，但在测试数据或新数据上表现不佳的现象。为了缓解这一问题，研究者们提出了多种正则化方法，其中权重衰减和暂退法（Dropout）是两种常用的技术。