今天长沙出了个通知——《关于做好常态化便民新冠病毒核酸检测工作的通知》,规定以7天为一个周期至少完成一次核酸检测。这边建议大家做核酸排队的时候别玩手机,可以闭目养神,把本来用于休息的时间来尝试编译一下Paddle。
机器之心发布 来源:百度PaddlePaddle 不久之前,机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏,为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过 PaddlePaddle 框架之后,从这篇文章开始上手,安装 PaddlePaddle。 环境 系统:Ubuntu 16.0.4(64 位) 处理器:Intel(R) Celeron(R) CPU 内存:8G Windows 系统的安装 PaddlePaddle 目前还不支持 Windows,如果读者直接在 Windows 上安装 Pa
和哪个版本的PaddlePaddle可以牵手成功,首先对自己的“英雄”要足够了解,尤其是这三个硬性条件
本周我们在社区问答中精选出开发者在使用Linux安装时遇到的技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏上寻求解决方案,更好的帮助新用户在安装过程中答疑解惑。
PaddlePaddle还可以迁移到Android或者Linux设备上,在这些部署了PaddlePaddle的设备同样可以做深度学习的预测。在这篇文章中我们就介绍如何把PaddlePaddle迁移到Android手机上,并在Android的APP中使用PaddlePaddle。
编写|paddle 排版|wangp 使用Docker安装和运行PaddlePaddle可以无需考虑依赖环境即可运行。并且也可以在Windows的docker中运行。 您可以在 Docker官网获得基本的Docker安装和使用方法(官网网址:https://docs.docker.com/get-started/) 如果您在使用Windows,可以参考教程,完成在Windows上安装和使用Docker(教程网址:https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 1 需要的软硬件 为了开发PaddlePaddle,我们需要: A: 一台电脑,可以装的是 Linux, BSD, Windows 或者 MacOS 操作系统,以及 B: Docker 不需要依赖其他任何软件了。即便是 Python 和 GCC 都不需要,因为我们会把所有编译工具都安装进一个 Docker image 里 2 总体流程 A:获取源码 git clone https://github.com/paddlepaddle/paddle B:
PaddlePaddle目前还不支持Windows,如果读者直接在Windows上安装PaddlePaddlePaddle的话,就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在Windows上工作的话,笔者提供两个建议:一、在Windows系统上使用Docker容器,在Docker容器上安装带有PaddlePaddle的镜像;二、在Windows系统上安装虚拟机,再在虚拟机上安装Ubuntu。
安装 安装介绍页面:https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/docker
我从上学期开始逐渐接触飞桨深度学习框架,当时的飞桨逐步为广大开发者熟知。半年过去,生态不完善不再是扣在飞桨框架上的一顶帽子。如果你仍怀偏见,那么建议从现在开始深入地了解和使用它。
编写|PaddlePaddle 排版|wangp Part1 安装编译问题汇总 $ export CUDA_SO="$(\ls usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo
Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
继两周前(2017年3月11日)PaddlePaddle社区发布新的PythonAPI之后,最近又发布了对应的新版Docker镜像,并优化了镜像的体积和组织方式。
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
【新智元导读】 本文来自PaddlePaddle团队,介绍了PaddlePaddle与众不同的基于Docker的编译、开发、测试、调试、发布、部署、和运行的全流程及其背后的设计思路。
听说,AI研究生毕业前就被企业50万年薪挖走了?三五年后,还很有可能涨至百八十万??EXO me???看来,是贫穷限制了我的想象力。 于是,作为没基础、没经验、没背景、也没颜值的一只AI小白,我也定下了一个小目标,那就是玩转AI大法,坐拥百万年薪,走上人生巅峰。嗯,毕竟梦想还是要有的,万一就和马云爸爸一样犯下大错了呢?/严肃脸 当然,面对满屏的人工智能、机器学习,来自各个专业的人员无不蠢蠢欲动。那如何才能在这场AI盛会里分得一杯羹呢?难道要从高等数学、线性代数、Linux系统、C++、JAVA一步步学过来?
前言:PaddlePaddle运行时出现No module named ‘paddle.fluid.core_noavx‘错误
本周我们在社区中精选出开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到的技术难题,希望能帮助广大用户在Linux安装过程中解答疑惑。
腾讯云GPU服务购买地址:https://cloud.tencent.com/product/gpu ,选择安装系统时推荐安装市场镜像里的公共镜像,里面有已经安装好的 CUDA 驱动, 推荐选择 ”CentOS 7.6 NVIDIA GPU基础镜像(预装驱动和CUDA 10.2)“ 这个镜像,因为安装使用 PaddlePaddle 需要 显卡驱动 10.1 及以上。另外服务器需要一个完整的显卡,不能是共享的显卡,因为系统会识别不到。
在工业级深度学习实践领域中,我们经常能听到一种说法 —— 模型部署是打通 AI 应用的最后一公里!想要走通这一公里,就好比打赢得一场焦灼篮球赛,困难重重,相信广大开发者们对此一定深有体会。
本项目搭建的表情识别系统,是包含了多门学科知识的深度学习应用。在实际生活中,表情识别在人机交互、安全、机器人制造、无人驾驶和医疗都有着一定的作用。本项目实践的是基于嵌入式系统的表情识别系统的设计方法,将图像采集、人脸检测、表情识别和结果输出整合到树莓派中。
最近百度飞桨在业内率先开源了口罩检测模型,并且在北京地铁实际上线。该模型能够准确地对未戴口罩以及错误佩戴口罩的情况进行识别和检测,辅助一线地铁工作人员进行防疫工作。口罩模型的上线应用,主要是借助了百度飞桨推理库Paddle Inference。之前我们已经对口罩检测模型做过报导(点击此处查看)。
这一章我们介绍如何安装新版本的PaddlePaddle,这里说的新版本主要是说Fluid版本。Fluid 是设计用来让用户像Pytorch和Tensorflow Eager Execution一样执行程序。在这些系统中,不再有模型这个概念,应用也不再包含一个用于描述Operator图或者一系列层的符号描述,而是像通用程序那样描述训练或者预测的过程。也就是说PaddlePaddle从Fluid版本开始使用动态图机制,所以我们这个系列也是使用Fluid版本编写的教程。
本文主要针对中文语音识别问题,选用常用的模型进行 离线 demo 搭建及实践说明。
作者 | 王鹤麟、于洋、王益 责编 | 何永灿 基于深度学习的AI系统是由深度学习框架、AI应用以及服务部署组成的一个闭环。在PaddlePaddle的开发与使用过程中,我们发现框架和AI应用的开发及服务部署,都可以基于Docker完成,让流程简化。 开发痛点 编译工具难配置 编译AI系统需要安装很多工具(PaddlePaddle需要40个工具,TensorFlow需要51个),编译环境很难配置。作为一个开源项目,PaddlePaddle的编译环境必须非常容易配置,这样才会有更多的开发者加入进来。 编译工具
官网下载链接,可能需要登录 清华下载地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/linux-64/cudnn-7.6.5-cuda10.2_0.tar.bz2
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架,面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统,使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询,而不是关键字匹配。
编写|PaddlePaddle 排版|wangp 本文将介绍如何使用PaddlePaddle在不同的集群框架下完成分布式训练。分布式训练架构如下图所示: B.计算节点(Trainer): 每个trai
现在越来越多的手机要使用到深度学习了,比如一些图像分类,目标检测,风格迁移等等,之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好,首先是速度问题,图片上传到服务器需要时间,客户端接收结果也需要时间,这一来回就占用了一大半的时间,会使得整体的预测速度都变慢了,再且现在手机的性能不断提高,足以做深度学习的预测。其二是隐私问题,如果只是在本地预测,那么用户根本就不用上传图片,安全性也大大提高了。所以本章我们就来学如何包我们训练的PaddlePaddle预测模型部署到Android手机上。
Paddle Lite是飞桨基于Paddle Mobile全新升级推出的端侧推理引擎,在多硬件、多平台以及硬件混合调度的支持上更加完备,为包括手机在内的端侧场景的AI应用提供高效轻量的推理能力,有效解决手机算力和内存限制等问题,致力于推动AI应用更广泛的落地。
【飞桨开发者说】吴瀚,武汉理工大学本科在读,人工智能技术爱好者、飞桨开发者,希望能将AI技术更好地落地实践、服务生活。感兴趣的方向有:计算机视觉、迁移学习、推理部署。
面对人工智能算法在端侧落地的需求,安霸在芯片产品线、工具链和软件开发包上都提供了完整成熟的解决方案。人工智能芯片CV2x系列提供了丰富多样的算力平台,完美适配从消费领域的智能门铃,工业安防领域的智能交通到智能汽车自动驾驶领域的感知、识别等不同使用场景。负责模型转换,优化和部署的安霸CV工具链全面支持飞桨等多种主流框架,给开发者提供了简单易用的算法部署体验。高效本土化的支持团队已协助各行各业众多公司使用CV2x系列芯片实现了量产落地。
我是来自山区、朴实、不偷电瓶的AI算法工程师阿chai,给大家分享人工智能、自动驾驶、机器人、3D感知相关的知识
现在越来越多的手机要使用到深度学习了,比如一些图像分类,目标检测,风格迁移等等,之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好,首先是速度问题,图片上传到服务器需要时间,客户端接收结果也需要时间,这一来回就占用了一大半的时间,会使得整体的预测速度都变慢了,再且现在手机的性能不断提高,足以做深度学习的预测。其二是隐私问题,如果只是在本地预测,那么用户根本就不用上传图片,安全性也大大提高了。现在的手机深度学习会计有很多,比如百度的paddle-mobile、小米的MACNE、腾讯的NCNN、谷歌的TensorFlow lite,而我们在本章使用的是百度的paddle-mobile。
pip install jieba (window环境) pip3 install jieba (Linux环境)
参考: paddle安装指导 torch安装指导 TensorFlow 2.x GPU版在conda虚拟环境下安装步骤 pip/conda导出 requirements.txt 注意事项 pip安装pytorch1.10.1+paddlepaddle-gpu2.2.1+cuda10.2+cudnn7.6.5
Paddle是一个比较高级的深度学习开发框架,其内置了许多方便的计算单元可供使用。
当使用PaddlePaddle训练大量深层的神经网络时,开发者希望跟踪整个神经训练过程的信息,例如loss的变化趋势,迭代过程中参数的变化、分布及背后的原因、模型的网络结构等。PaddlePaddle推出的可视化工具VisualDL,只需要以下两个简单步骤,即可更好的调试和优化神经网络的训练过程:
为什么难呢?因为调参就像厨师根据食材找到了料理配方,药剂师根据药材找到了药方,充满了玄幻色彩。
自深度学习以分层逐步学习的奇思妙想崛起以来,深度学习框架就在不停地发展。在 AlexNet 还没有携带深度学习亮相 ImageNet 之前,由蒙特利尔大学 LISA 实验室所编写的 Theano 框架就已经开源,它可用来支持高效机器学习算法。Theano 是目前 DL 框架中的元老,它开启了深度神经网络高效编程的先河,后来开源的框架都受益于 Theano 的先行探索。
本周我们精选出社区问答进行整理汇总,各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题,可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏(点击主菜单中”定制服务“后可见)上寻求解决方案,希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
为了让开发者可以快速复现顶尖的精度和超高的性能,NVIDIA与飞桨团队合作开发了基于ResNet50的模型示例,并将持续开发更多的基于NLP和CV等领域的经典模型,后续陆续发布的模型有BERT、PP-OCR、PP-YOLO等,欢迎持续关注。
AI 科技评论按:日前,百度 PaddlePaddle 更新至 Fluid v1.3 版本,一如既往地, Fluid v1.3 版本在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向上都实现了多项更新,而其中比较重要的更新包括:
在上一篇文章中介绍了验证码的识别,但是使用的传统的验证码分割,然后通过图像分类的方法来实现验证码的识别的,这中方法比较繁琐,工作量比较多。在本篇文章会介绍验证码端到端的识别,直接一步到位,不用图像分割那么麻烦了。好吧,现在开始吧!
参考: 语音识别系列︱用python进行音频解析(一) 语音识别系列︱paddlehub的开源语音识别模型测试(二)
paddle_upgrade_tool支持单文件的转化,你可以通过下方的命令直接转化单独的文件
自从飞桨框架 2.0 发布以来,一直有用户期待什么时候能够帮助 Java 用户更便捷高效完成他们的部署任务。在过去,我们往往需要自己部署一台 Model Server 来做这个事情。但是,无论是维护方面,还是速度方面,很多时候都没有办法达到预期。现在,我们联手 DeepJavaLibrary(以下简称为 DJL)—— 一个基于 Java 的深度学习开发包,提供了一套飞桨 Java 推理 API。
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/advanced/gradient_clip_cn.html
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云