版本与报错信息完整的系统、显卡等环境如下：系统：win10显卡：GeForce GTX 1060 6GBpython 3.7.16cuda：cuda 11.2.0cudnn：cudnn 8.2.1paddlepaddle：pip安装 版本：gpu==2.5.1.post112安装指令为：python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.5.1.post112 -f
溢出原因近期一直被溢出问题困扰，明明之前在熟悉paddledetection过程时的训练非常正常，可是换成自己的数据集就总是溢出，在调整过 训练圈数，batch-size数（为最小：1），以及大家所说的将schedulers中的milestones数值改小皆无法奏效，如果还没有踩过坑的这些参数可以再试着调整调整，至少在本人的数据集中是不奏效的。究其根本，溢出是在训练过程中缓存爆满才导致的，由于是在
tts style control参考在 FastSpeech2 中，我们可以控制 duration、pitch 和 energy。duration/speed：表示音素的持续时间，当我们减少持续时间时，音频的速度会增加，当我们增加持续时间时，音频的速度会降低。简称音频速度。音频速度，该值应设置在 0 到 3 之间。 默认值：1.0pitch：
当我们将一个句子的音高设置为平均值并将音素设置为 1
# 用PaddlePaddle实现GPU加速
## 介绍
在深度学习领域中，GPU 加速是非常重要的一部分，它可以大大提升训练模型的速度。在PaddlePaddle中，也可以很方便地使用GPU来加速计算，本文将介绍如何在PaddlePaddle中实现GPU加速。
## 步骤概览
下面是实现PaddlePaddle GPU加速的步骤概览：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
|
目录三.下载模型四.训练前的准备1.在源代码文件夹里创造一个自己放东西的文件2.准备数据2.1数据标注2.2数据划分3.改写yml配置文件4.安装anaconda五.开始训练六.报错（1） libGL.so.1（2）Polygon(3) lanms（4）报错UnicodeDecodeError: ‘utf-8’ codec can’t decode byte 0xbc in position 2
综述爬坑一天，整出来一套还行的方案，特此分享爬坑心得~因为整体代码结构和上篇手写数字的文章里代码结构比较相似，所以这里只贴出部分代码 网络结构目前采用的两套模型是普通cnn以及vgg，效果不错，其他模型可能后续还会尝试。CNN# cnn
def convolutional_neural_network(image, type_size):
# 第一个卷积--池化层
con
前言本系列教程中，前面介绍的都没有保存模型，训练之后也就结束了。那么本章就介绍如果在训练过程中保存模型，用于之后预测或者恢复训练，又或者由于其他数据集的预训练模型。本章会介绍三种保存模型和使用模型的方式。训练模型在训练模型的过程中我们可以随时保存模型，当时也可以在训练开始之前加载之前训练过程的模型。为了介绍这三个保存模型的方式，一共编写了三个Python程序进行介绍，分别是save_infer_m
目录1 准备数据2 网络配置 目录首先导入必要的包numpy---------->python第三方库，用于进行科学计算 PIL------------> Python Image Library,python第三方图像处理库 matplotlib----->python的绘图库 pyplot:matplotlib的绘图框架 os------------->提供了丰富的方
1 Paddle模式简介jieba中的paddle模式是指使用飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架加速分词的一种模式。相对于传统的分词算法，paddle模式采用了深度学习模型，可以获得更高的分词准确度和更快的分词速度。paddle模式是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）实现的。在训练过程中，使用了中文Wikipedia语料库和自动标注语料
v1.2 2023-05-18隐藏部分log增加模型config说明其他描述优化v1.1 2023-05-15由于文件数量限制，公开部分训练数据由于文件大小限制，公开部分模型序【队名】：megemini【GitHub id】megemini【测试集指标】：暂无【重点环节的准确度】：模型评价指标ScorePaddleSegmIoU0.9805PaddleClastop11.0PaddleOCRacc
PaddleDetection学习（一）安装GitHub地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection1、安装PaddlePaddle框架# CUDA 10.1
python -m pip install paddlepaddle-gpu==2.2.0.post101 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl
关键字：Fluid版本 预训练问题描述：Fluid版本的PaddlePaddle在模型保存上与旧版的PaddlePaddle差异较大，文档中也没有对这方面的详细描述，所以存有疑惑，可以简单解释一下？背景知识： 预训练模型加载时深度学习中很常见的需求，特别是在图像识别、图像分割领域，这是因为图像处理方面，模型结构通常都比较深，如VGG、GoogleNet等都有比较深的结构，而且图像模型的训练数据集量
前言记录下如何用paddle2.0搭建一个网络，在动态图模式下用容易上手的高层api复现多种网络 使用paddle2.0动态图搭建网络(超简易)环境Aistudio项目 Notebook线上环境 paddle版本 : 2.0 使用动态图模式(默认)参考•多层感知机模型 •卷积网络 •学习目录 •以上均来自课程: https://aistudio.baidu.com/aistudio/course
图神经网络7日打卡营常见问题整理安装版本问题：Paddle 版本：1.8.5Python: 3.x，目前PGL暂不支持3.8PGL安装：pip install pgl建议新建conda虚拟环境，注意设置好对应的python版本。Paddle具体安装说明4.答疑时间：QQ群每天晚上9:30-11:00答疑老师会集中为大家解答问题安装过程中的常见错误1.No moudle named pgl.grap
0 前言以下针对最近使用PaddleClas和PaddleServing在华为云GPU服务器上训练和部署一个车辆类型识别模型过程进行记录，以供日后自己参考和其他有需要的朋友一些帮助，接触这方面东西时间较短，如有问题欢迎批评指正。如何在华为云服务器上搭建GPU版本的PaddlePaddle环境请参考以下文章： 1 环境准备需要准备PaddleClas的运行环境和Paddle Serving的运行环境
Libgdx正式推出1.0版本，其中最重要的一个变化就是正式启用Gradle模板支持。
填写必要信息后会自动生成Gradle配置文件，通过Gradle可以创建Idea和Eclipse的项目文件，更可以快速升级和添加依赖。
但是很多人再使用的时候，特别是第一次接触Gradle，会遇到很多问题，最关键的一个就是速度慢。本文会介绍这个问题的原因和解决方法。
Gradle Wrapper Gr
线性回归模型：本文是学习博客，转载自百度paddle框架的学习文档，代码自己敲了一遍，会有一点改动。线性回归代码示例：import paddle
import paddle.fluid as fluid
import numpy
import math
import sys
from paddle.utils.plot import Ploter
def train_test(executor
使用新框架PaddelPaddle进行深度学习的入门学习。第一例：uci房价预测系统：ubuntu18.04 python版本：python2.7 目录直接使用paddle提供的模型进行预测用自己的数据搭建网络进行计算并预测用官方提供的数据集进行计算并预测 直接使用paddle提供的模型进行预测'''
created on February 1 16:00 2019
@author:lhy
''
买回新本本，感觉内存和硬盘不够用想要自己升级一下？老本本越用性能越觉得不够，考虑买条内存跟硬盘换上？很多笔记本用户都有这样的想法，但是一想到需要拆机更换，自己又不会，于是就打退堂鼓了。可实际上拆机换内存跟硬盘是非常容易的事情，韩博士小编今天的文章就来手把手教小白用户如何更换内存和硬盘，以及过程中的一些注意事项。 要想更换内存和硬盘，首先要做的自然是拆机，但是因为品牌不同型号不同，所以拆
一、tensorflow-gpu无法调用GPU检查请通过以下语句来进行检查:import tensorflow as tf
tf.test.is_gpu_available()
tf.config.list_physical_devices('GPU')报错且返回False是不成功的：这样是成功的，返回True：二、版本检查1. 检查tensorflow-gpu版本与CUDA版本对应关系官网中检查
