随笔分类 - PaddlePaddle
摘要：PaddlePaddle、PyTorch和TensorFlow都是非常流行的深度学习框架，各自有着自己的优势和适用场景。下面是它们的对比： 功能和易用性：PaddlePaddle是由百度开发的开源深度学习框架，它的功能比较全面，支持分布式训练、模型压缩、自动求导等高级功能，同时也提供了较为简单易用的
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摘要：PaddleDetection 检测跟踪 PP-Human检测跟踪模块 行人检测与跟踪在智慧社区，工业巡检，交通监控等方向都具有广泛应用，PP-Human中集成了检测跟踪模块，是关键点检测、属性行为识别等任务的基础。我们提供了预训练模型，用户可以直接下载使用。 任务算法精度预测速度(ms)下载链接
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摘要：paddleDetection train log [04/02 14:10:27] ppdet.engine INFO: Epoch: [99] [14520/14658] learning_rate: 0.000001 loss_xy: 12.273930 loss_wh: 3.473294 l
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摘要：配置PaddleDetection 激活环境 (base) bim@bim-PowerEdge-R730:~$ (base) bim@bim-PowerEdge-R730:~$ (base) bim@bim-PowerEdge-R730:~$ conda activate wind_paddle (
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摘要：大服务器bim-PowerEdge-R730，显卡型号： Tesla P100-PCIE (base) bim@bim-PowerEdge-R730:~$ conda create -n wind_paddle python==3.7 Collecting package metadata (cur
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摘要：PaddleDetection配置记录 启动环境： (base) C:\Users\BIM>conda activate wind_paddle (wind_paddle) C:\Users\BIM> 下载程序(从github上下载)，进入目录： (wind_paddle) F:\> (wind_p
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摘要：win10 cuda11.1 paddlepaddle-gpu (base) F:\> (base) F:\> (base) F:\> (base) F:\>conda create -n wind_paddle python==3.7 Collecting package metadata (cu
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摘要：飞浆测试日志 Configuration Arguments MASK_ON: 1 anchor_sizes: [32, 64, 128, 256, 512] aspect_ratios: [0.5, 1.0, 2.0] batch_size_per_im: 512 class_num: 81 da
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摘要：在本次实验中我们将使用PaddlePaddle来搭建一个简单的线性回归模型，并利用这一模型预测你的储蓄（在某地区）可以购买多大面积的房子。并且在学习模型搭建的过程中，了解到机器学习的若干重要概念，掌握一个机器学习预测的基本流程。 线性回归的基本概念 线性回归是机器学习中最简单也是最重要的模型之一，其
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