目录目的准备工作插件开发1、项目结构对比 2、插件SDK集成3、删除无用的Activity文件 4、修改AndroidManifest.xml5、修改Predictor文件6、修改cpp包名 7、新建OCRApi接口类8、打包插件9、在easy click应用中编写js代码总结目的 &n
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2023-12-18 15:48:00
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概要Cell 3# 调用bert模型用的tokenizer
tokenizer = ppnlp.transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
inputs_1 = tokenizer('今天天气真好')
print(inputs_1)
inputs_2 = tokenizer('明天会下雨吗')
print(inpu
1）人工智能＼机器学习和深度学习的概念及关系人工智能、机器学习和深度学习的概念在近些年十分火热，但很多从业者也难以说清它们之间的关系，外行人更是雾里看花。学习深度学习，需要先从三个概念的正本清源开始。三者覆盖的技术范畴是逐层递减的，人工智能是最宽泛的概念，机器学习则是实现人工智能的一种方式，也是目前较有效的方式。深度学习是机器学习算法中最热的一个分支，在近些年取得了显著的进展，并代替了多数传统机器
Android NNAPI - Paddle - TensorFlow - PyTorch ArgMax and ArgMin 的定义与计算过程
1. Android NNAPIAndroid NDKhttps://developer.android.com/ndkNeural Networks APIhttps://developer.android.com/ndk/guide
继两个月前发布v1.4之后，今天，飞桨（PaddlePaddle）终于迎来了大更新。在下文中，我们将为大家详解Paddle Fluid v1.5的新功能。一、重要更新训练性能在数据读取、执行调度优化、OP计算逻辑及底层cudnn、CUDAKernel、MKLDNN等方面进行了大量优化，训练性能大幅提升；进一步优化显存占用，整体具备领先优势。新增基于Padding方式实现的LSTM、GRU，更方便用
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2023-11-16 15:43:02
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学习深度学习之前，我们需要先了解一些概念一. 基本框架1.框架全世界最为流行的深度学习框架有PaddlePaddle、Tensorflow、Caffe、Theano、MXNet、Torch和PyTorch，关于这些框架的对比网上有很多很详细的讲解，这里我只说说我所涉及的三个框架：（1）TensorFlow 这是一个非常底层的框架，但是他要重复写的
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2023-10-18 18:41:05
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目录1. 利用Anaconda安装pytorch和paddle深度学习环境+pycharm安装---免额外安装CUDA和cudnn2. 用Anaconda安装TensorFlow(Windows10+Linnux) 3. PyQt5+Anaconda+PyCharm安装、配置和使用4. torch.cuda.is_avai
Windows安装GPU版本的pytorch、tensorflow、paddlepaddle 文章目录Windows安装GPU版本的pytorch、tensorflow、paddlepaddle安装anaconda查看电脑的CUDA支持版本创建虚拟环境安装tensorflow-GPU版本安装paddlepaddle-GPU版本安装pytorch-GPU版本完结 写在前面：每次更换显卡或设备都得重
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2023-08-11 11:32:33
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AI/CV重磅干货，第一时间送达本文作者：Peter潘欣 |和深度学习框架打交道已有多年时间。从Google的TensorFlow, 到百度的PaddlePaddle，再到现在腾讯的无量。很庆幸在AI技术爆发的这些年横跨中美几家公司，站在一个比较好的视角看着世界发生巨大的变化。在这些经历中，视角在不断切换，从最早的算法研究，到后来的框架开发，到机器学习平台和更多基础架构，每一段都有不同的
paddle、pytorch学习笔记安装conda安装教程详见 安装Pycharm安装教程详见 安装pytorch安装教程详见 安装paddlepaddle安装教程详见 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/index_cn.html常用指令pip list pip3 install --upgrade nump
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2023-10-28 23:43:11
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最近在新买的笔记本上装Paddleocr遇到很多奇葩问题，花了一天一夜才搞定，记录一下，下次再装就知道怎么搞了。现状paddlepaddle在装之前必须把python升级到3.8之后，我一开始是3.7，后面遇到了很多问题，都不支持3.7，所以建议先把Python升级到3.8之后，切记！检查处理器架构。需要确认Python和pip是64bit，并且处理器架构是x86_64（或称作x64、Intel
我是 雪天鱼，一名FPGA爱好者，研究方向是FPGA架构探索和数字IC设计。操作系统：Window11专业版 显卡：NVIDIA RTX 3060 Laptop GPU一、Anaconda安装之前已经写过对应的安装教程：PyTorch深度学习入门笔记（一）PyTorch环境配置及安装 二、CUDA安装NVIDIA 控制面板 -> 左下角系统信息 ->组件 查看驱动所支持的 CUDA版本
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2023-12-11 21:48:54
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文章目录PaddleOCR简介环境配置PaddleOCR2.0的配置环境Docker数据集文本检测使用自己的数据集文本识别使用自己的数据集字典自定义字典添加空格类别文本角度分类文本检测训练模型准备启动训练断点训练指标评估测试检测效果文本识别启动训练评估预测文本角度分类训练启动训练数据增强训练评估预测配置文件说明GlobalOptimizer ([ppocr/optimizer](https://
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2023-08-24 21:14:11
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Hub是什么？Hub本意是中心，docker有docker Hub，大家可以把自己创建的镜像打包提交到docker hub上，需要的时候再pull下来，非常方便，那么模型是不是也可以这样玩呢？完全可以啊！很多时候我们不需要从头开始训练模型，如果有预训练好的模型，直接做迁移学习就可以，但是传统的方式基本上都需要从各个官网上去下载，模型比较大
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2023-10-18 21:22:56
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PaddleHub介绍
目 录
Contents
PaddleHub简介
对比PytorchHub
与PaddleHub
Model与Module
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2023-12-12 16:56:34
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# Java Paddle：深度学习框架的前沿探索
## 引言
在当今快速发展的机器学习领域，深度学习框架的选择对推动科研与商业应用起着至关重要的作用。Java，作为一种广泛应用的编程语言，配合高性能的深度学习框架，能够为研究人员和开发者提供强有力的工具。在本文中，我们将探讨Java Paddle，一个基于PaddlePaddle的Java接口，并通过代码示例深入了解它的功能和用法。
##
目录 定位使用构成分布式实现参考文献 从深度学习开始流行，到深度学习框架的迭代，到各类实际应用的出现，不过短短几年时间。TensorFlow刚出的那段时间，简单对比过TensorFlow、MXNet、caffe三个框架，有些看法可能也不够准确，到了今天，TensorFlow、MXNet作为国内风头很盛的框架迭代了多个版本， caffe几乎没怎么更新了， 因此就不再讨论caffe了，而是看看百度
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2023-12-21 21:47:23
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简介 为什么使用一键服务部署 使用PaddleHub能够快速进行模型预测，但开发者常面临本地预测过程迁移线上的需求。无论是对外开放服务端口，还是在局域网中搭建预测服务，都需要PaddleHub具有快速部署模型预测服务的能力。在这个背景下，模型一键服务部署工具——PaddleHub Serving应运而生。开发者通过一行命令即可快速启动一个模型预测在线服务，而无需关注网络框架选择和实现。下载安装命令
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2023-11-12 15:55:41
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李睿，北京邮电大学学生，人工智能和移动开发爱好者。随着桌面端Electron技术逐步崛起，基于Electron开发的代码编辑器、聊天软件、游戏等层出不穷。对于习惯使用Node.js进行后端开发的朋友来说，开发一套漂亮的桌面UI客户端还是有一定难度的；而Electron开发不要太简单，只要会写HTML，就能写客户端，剩下的交给时间慢慢打磨即可。而且，这款开源的技术允许开发者使用JavaS
安装完Anaconda后，也配好了框架的环境，接下来就需要在pycharm里面写代码了。Anaconda里面的一些命令1.新建环境，pytorch 是自己命的名（新建虚拟环境）
conda create -n pytorch python=3.8
2.看conda 环境中，新建的 pytorch 环境（查看所有环境）
conda info --envs
3.在 pytorch 环境中，安装
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2023-06-14 20:50:08
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