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一、简要介绍经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。本示例简要介

飞桨PaddlePaddle的安装一、环境准备1.1如何查看您的环境可以使用以下命令查看本机的操作系统和位数信息：uname-m&&cat/etc/*release确认需要安装PaddlePaddle的Python是您预期的位置，因为您计算机可能有多个Python使用以下命令输出Python路径，根据的环境您可能需

训练模型时候发现的问题：1.ValueError:PretrainedConfiginstancenotfoundinthearguments,youcansetitasargsorkwargswithconfigfield2:ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘paddle.fluid.layers.utils‘对于第一个问题的发生，我先是检查uie-base，但是没

前言这不是高支模项目需要嘛，他们用传统算法切那个横杆竖杆流程复杂耗时很长，所以想能不能用机器学习完成这些工作，所以我就来整这个工作了。基于上文的数据集切分，现在来对切分好的数据来进行正式的训练。本系列文章所用的核心骨干网络代码主要来自点云处理：实现PointNet点云分割

在PaddlePaddle中指定使用GPU进行运行非常简单。首先，确保你的机器上已经安装了CUDA和cuDNN，并且正确配置了GPU环境。然后，按照以下步骤进行操作：导入PaddlePaddle库：importpaddle设置使用的设备为GPU：paddle.set_device('gpu')如果你有多块GPU，你可以选择指定使用的GPU编号：paddle.set_de

目标用paddlepaddle来重写之前那个手写的梯度下降方案，简化内容流程实际上就做了几个事：数据准备：将一个批次的数据先转换成nparray格式，再转换成Tensor格式前向计算：将一个批次的样本数据灌入网络中，计算出结果计算损失函数：以前向计算的结果和真是房价作为输入，通过算是函数sqare

百度图像增强与特效SDK实验了解百度图像增强与特效相关功能并进行总结百度图像增强与特效相关的功能主要涉及到百度的PaddlePaddle深度学习框架和一些相关的图像处理技术。以下是百度图像增强与特效相关的功能概述：PaddlePaddle深度学习框架：百度的深度学习框架PaddlePaddle

问题1ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementpaddlepaddle-gpu2.4.2.post117解决方案:python3-mpipinstallpaddlepaddle-gpu2.4.2.post117-fhttps://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/mkl/avx/stable.html问题2ImportError:libssl.so.1.1

 Datawhale干货 本文由阿水、鱼佬、致Great和周远哲四位小伙伴，针对正在进行以及往期的经典赛事，提供了完整的竞赛方案和线上运行环境，涉及到CV、NLP、推荐系统、数据挖掘及语音合成5个方向。计算机视觉比赛科大讯飞-人脸关键点检测挑战赛基础思路（CNN）https://aistudio.baidu.com/ais

之前在安装PaddleHub导入的时候遇到各种错误，不是这个包没这个模块，就是哪个包没这个属性。。。很头痛，网上也没有PaddleHub和PaddlePaddle对应的版本，只能自己慢慢试，查错误。安装paddlepaddle和paddlehub目前测试下来，最新兼容版本是：paddlehub2.3.1、paddlepaddle-gpu

检查安装paddlepaddle-gpu版本为cuda11.5没有对应的版本报错信息RunningverifyPaddlePaddleprogram...I080216:31:52.487021271111interpretercore.cc:237]NewExecutorisRunning.W080216:31:52.487298271111gpu_resources.cc:119]PleaseNOTE:device:0,G

如何安装PaddlePaddle作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何安装PaddlePaddle，一个强大的Python深度学习框架。PaddlePaddle为开发者提供了丰富的工具和库，帮助他们构建和训练深度学习模型。安装步骤下面是安装PaddlePaddle的步骤，我将用一个表格展示每个步骤的概要。步骤

这是给大家准备的paddlepaddle与visualdl速成例子这一次我们讲讲paddlepadle这个百度开源的机器学习框架，一个图像分类任务从训练到测试出结果的全流程。将涉及到paddlepaddle和visualdl，git如下：https://github.com/PaddlePaddle相关的代码、数据都在我们Git上，希望大家Follow一下

PaddleOCR环境安装，遇到了很多问题，根据系统不同问题也不同，不要盲目看别人的教程，有的教程也过时了，根据实际情况自己调整。我这边目前是使用windows10系统+CPU+python3.7搭建。熟悉OCR的人应该知道，最好用GPU，性能差距不是一点点，但是普通人没有那个条件怎么办，只能退而求其次，好在

paddleOcr训练自定义数据文章目录paddleOcr训练自定义数据前言一、创建环境二、安装环境三、使用ppocrlabel标注图片1.打开图片目录2.导出标记结果、导出识别结果四、训练1.切分数据2.修改训练的模型yml3.开始训练五、已经训练的模型，有了新数据需要继续训练1.使用恢复训练2.使

百度飞桨(PaddlePaddle)-PP-OCRv3文字检测识别系统预测部署简介与总览百度飞桨(PaddlePaddle)-PP-OCRv3文字检测识别系统PaddleInference模型推理（离线部署）百度飞桨(PaddlePaddle)-PP-OCRv3文字检测识别系统基于PaddleServing快速使用（服务化部署）1.预测部署简介

1、首先确认Paddlepaddle的安装位置是预期位置wherepython2、检查python版本（保证为3.6/3.7/3.8/3.9/3.10）python--version3、检查pip版本（保证为20.2.2+）python-mensurepippython-mpip--version4、使用下面这个语句，确认python和pip是64bit（很重要--如果是32bit，找不到

PaddleInference模型推理流程分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型，基于PaddleInference的推理过程。PaddleInference的Python离线推理离线推理，即在特定机器上部署的代码只能在这台机器上使用，无法通过其他机器进行访问使用whl包预测推理“WHL”是“WHeeL”的英文

PaddleInference模型推理流程分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型，基于PaddleInference的推理过程。PaddleInference的Python离线推理离线推理，即在特定机器上部署的代码只能在这台机器上使用，无法通过其他机器进行访问使用whl包预测推理“WHL”是“WHeeL”

问题描述按照教程输入相关代码语句，然后一直出现这个错误问题解决发现是自己的Python版本不太对，32bit的python并没有对应的Paddlepaddle源，需要改换成64bit源的才行！

百度飞桨(PaddlePaddle)安装OCR文字检测（DifferentiableBinarization---DB）OCR的技术路线PaddleHub预训练模型的网络结构是DB+CRNN,可微的二值化模块（DifferentiableBinarization，简称DB）CRNN（ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork）即卷积递归神经网络,是DCNN和RNN的

系统：linuxcentosdocker-v#Dockerversion23.0.3,build...参考链接：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/install/docker/linux-docker.htmldockerhub:https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/拉取镜像：dockerpullpaddlepaddle/paddl

注意：32位pip没有PaddlePaddle源#如果报下列错误，检查Python版本，不能过高也不要太低，并且不能是32位的。ERROR:Couldnotfindaversionthatsatisfiestherequirementpaddlepaddle=-2,4,2(fromversions:none)ERROR:Nomatchingdistributionfoundforpaddlepaddle

飞桨使用张量（Tensor）来表示神经网络中传递的数据，Tensor可以理解为多维数组，类似于Numpy数组（ndarray）的概念。与Numpy数组相比，Tensor除了支持运行在CPU上，还支持运行在GPU及各种AI芯片上，以实现计算加速；此外，飞桨基于Tensor，实现了深度学习所必须的反向传播功能和多种多样