从完成一个简单的『手写数字识别任务』开始,快速了解飞桨框架 API 的使用方法. 模型开发 『手写数字识别』是深度学习里的 Hello World 任务,用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类,即输入手写数字的图片,可识别出这个图片中的数字. 本任务用到的数据集为 MNIST 手写数字数据集,用于训练和测试模型.该数据集包含 60000 张训练图片. 10000 张测试图片.以及对应的分类标签文件,每张图片上是一个 0 ~ 9 的手写数字,分辨率为 28 * 28. 环境配置 直接去飞桨AI S…

使用百度飞桨 API 例如:Resize Normalize,处理数据的时候. Resize:如果输入的图像是 PIL 读取的图像这个数据格式是 HWC ,Resize 就需要 HWC 格式的数据. Normalize:有 data_format 参数,把数据格式设为 data_format="HWC". 当数据处理完后把数据输入到网络模型的时候,网络模型一般都是 CHW,需要把数据格式转换一下,这样才能正常运行程序 C 通道数 H 高 W 宽 代码举例: import numpy a…

​ 参考文章: 深度剖析知识增强语义表示模型--ERNIE_财神Childe的博客-CSDN博客_ernie模型 ERNIE_ERNIE开源开发套件_飞桨 https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/README.zh.md 1.背景介绍 近年来,语义表示(language representation)技术的发展,使得 "预训练-微调" 作为解决NLP任务的一种新的范式开始出现.一个通用的表示能力强的模型被选择为语义表示模型,…

Environment 类版本: 本文所描述的 Environment 类对应于 Jinja2-2.7 版本.   Environment 类功能: Environment 是 Jinja2 中的一个核心类,它的实例用来保存配置.全局对象,以及从本地文件系统或其它位置加载模板. 多数应用会在初始化时创建 Environment 实例,然后用它来加载模板.当然,如果系统有必要使用不同的配置,也可以创建多个 Environment 实例一起使用. Environment 作为 Jinja2 模板引擎…

提速1000倍,预测延迟少于1ms,百度飞桨发布基于ERNIE的语义理解开发套件 11月5日,在『WAVE Summit+』2019 深度学习开发者秋季峰会上,百度对外发布基于 ERNIE 的语义理解开发套件,旨在为企业级开发者提供更领先.高效.易用的 ERNIE 应用服务,全面释放 ERNIE 的工业化价值,其中包含 ERNIE 轻量级解决方案,提速 1000倍! 今年 7 月,百度发布持续学习语义理解框架 ERNIE 2.0,在共计 16 个中英文任务上超越BERT.XLNET,取得了 SO…

Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 1.简介 本文主要是 Ubuntu 百度飞桨 和 CUDA 的安装 系统:Ubuntu 20.04 百度飞桨:2.2 为例 2.百度飞桨安装 访问百度飞桨 进入"安装" 版本:2.2 稳定版 操作系统:Linux 安装方式:pip 计算平台:CUDA11.2 如果你想安装CPU版本计算平台选择 CPU # 百度 paddlepaddle gpu cuda 11.2 python3 -m pip install paddlepaddle-gp…

我做的百度飞桨PaddleOCR .NET调用库 .NET Conf 2021中国我做了一次<.NET玩转计算机视觉OpenCV>的分享,其中提到了一个效果特别好的OCR识别引擎--百度飞桨PaddleOCR,可离线部署,后来我逐步把它封装了一下,代码全部开源(可点击查看原文跳转到Github):https://github.com/sdcb/paddlesharp,可以直接安装NuGet包使用,支持.NET Framework/.NET Core.支持Linux.支持GPU调用,支持14种语…

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.…

上篇(飞桨paddlespeech 语音唤醒初探)初探了paddlespeech下的语音唤醒方案,通过调试也搞清楚了里面的细节.因为是python 下的,不能直接部署,要想在嵌入式上部署需要有C下的推理实现,于是我就在C下把这个方案的部署实现了.需要说明的是目前完成的是浮点实现,真正部署时要用的是定点实现,后面要做的是从浮点到定点的转换.浮点实现也做了两个版本.一是跟python下的实现完全一致的版本,做这个版本的目的是方便与python版本的结果比较,确保每个模块的实现完全正确.二是将模型中的…

之前写过一篇Yii2框架RESTful API教程(一) - 快速入门,今天接着来探究一下Yii2 RESTful的格式化响应,授权认证和速率限制三个部分 一.目录结构 先列出需要改动的文件.目录如下: web ├─ common │ └─ models │ └ User.php └─ frontend ├─ config │ └ main.php └─ controllers └ BookController.php 二.格式化响应 Yii2 RESTful支持JSON和XML格式,如果想指定…