基于百度深度学习框架paddle训练一个分类模型

最新推荐文章于 2025-06-08 09:00:42 发布
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分类专栏： 计算机视觉 文章标签： 深度学习 人工智能 图像分类
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该博客介绍了作为人工智能算法标注工程师如何基于给定的博客信息，生成新标题、摘要、关键词和标签。内容涉及博客内容理解、信息技术领域的关键词提取和标签分类。

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D.1应用实践：Paddle分类模型大集成者[PaddleHub、Finetune、prompt]
丨汀、的博客
07-23 1万+
本示例数据集是由清华大学提供的新闻文本数据集THUCNews。THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档（2.19GB），均为UTF-8纯文本格式。我们在原始新浪新闻分类体系的基础上，重新整合划分出14个候选分类类别财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐。├──data数据目录训练集数据验证集数据测试集数据b.设置文件格式和内容。c.加载自定义数据集。#方法一BERT初始化。.........
深度学习实战34-基于paddle关键信息抽取模型训练的全流程
微学AI的博客
05-31 2457
大家好，我是微学AI，今天我给大家介绍一下深度学习实战34-基于paddle关键信息抽取模型训练的全流程，我们在文档应用场景中，存在抽取关键信息的任务，比如身份证里的姓名和地址，快递单里的姓名和联系方式等等。传统的方法需要设计模板，但是这太繁琐了，也不够强健。因此，我们使用了飞桨提供的PaddleOCR工具箱中的关键信息抽取方案，可以快速地抽取增值税发票中的关键信息。下面我会手把手教大家训练paddle关键信息抽取模型。
paddlepadle的模型分类训练方式
weixin_44094615的博客
05-29 1327
其中，Fluid通过提供顺序、分支和循环三种执行结构的支持，让用户可以通过组合描述任意复杂的模型。 顺序执行 用户可以使用顺序执行的方式搭建网络： x=fluid.layers.data(name='x',shape=[13],dtype='float32' y_predict=fluid.layers.fc(input=x,size=1,act=None) y=fluid.layers.data(name='y',shape=[1],dtype='float32') cost=fluid.layers.
PaddleClas 配置参数详解：从分类到识别模型的完整指南
最新发布
gitblog_01005的博客
06-08 395
PaddleClas 配置参数详解：从分类到识别模型的完整指南 引言 在深度学习模型训练过程中，合理的配置参数对于模型性能至关重要。PaddleClas 作为一款强大的图像分类和识别工具库，提供了丰富的配置选项来满足不同场景的需求。本文将全面解析 PaddleClas 的配置文件结构，帮助开发者更好地理解和定制训练过程。 1. 分类模型配置详解 分类任务是计算机视觉的基础任务，PaddleClas...
基于paddlex图像分类模型训练（二）：训练自己的分类模型、熟悉官方demo
进一寸有一寸的欢喜
02-03 1405
paddle分类，在线训练，体验
基于PaddlePaddle平台训练物体分类——猫狗分类
欢迎来到我的博客！聚焦人工智能、强化学习、深度学习、图像处理等热门领域，探索ROS操作系统、嵌入式开发、边缘计算的技术应用，分享前沿技术与实践经验。
04-20 1872
PaddlePaddle是由百度开发的深度学习平台，具有动静统一的框架设计，支持大规模分布式训练和高性能推理，广泛应用于金融、医疗等多个领域。其端到端的开发套件和丰富的工具组件，为科研和产业需求提供了高效支持。该平台解决了传统深度学习框架在大规模训练和多场景应用中的挑战，通过自适应混合并行训练技术和模型优化，显著提升了模型的生产与应用效率。尽管如此，实验流程的自动化、超参数调优、性能监控和模型泛化能力等方面仍有改进空间，以进一步提高实验效率和模型性能。
PaddlePaddle基本用法详解（二）、PaddelPaddle训练水果分类模型
guoqingru0311的博客
04-18 3031
PaddlePaddle基本用法详解（二）、PaddelPaddle训练分类模型1、基本用法2、训练水果分类模型 1、基本用法 2、训练水果分类模型 1、数据集预处理与模型定义代码： import os ###################################第一部分：水果预处理部分################################# # 定义一组变量 name_dict = {"apple": 0, "banana": 1, "grape": 2, "orange": 3
基于百度paddle框架的论文复现.zip
09-25
本项目旨在通过百度Paddle这一开源深度学习框架，对相关领域的前沿论文进行复现，帮助学习者和开发者更好地理解和应用深度学习技术。 PaddlePaddle，全称Parallel Distributed Deep Learning，是百度公司推出的一款...
Python-PaddleHub是基于PaddlePaddle生态下的预训练模型管理和迁移学习工具
08-11
Python-PaddleHub是基于PaddlePaddle（百度深度学习框架）构建的一个强大的工具，它专为预训练模型管理和迁移学习而设计。PaddlePaddle是中国首个开源的深度学习平台，以其高效、灵活和易用性著称，而PaddleHub则是...
【深度学习入门】Paddle实现人脸检测和表情识别（基于TinyYOLO和ResNet18）
12-20
【深度学习入门】Paddle实现人脸检测和表情识别是一个典型的计算机视觉任务，涉及到的主要知识点包括深度学习框架PaddlePaddle的使用、TinyYOLO模型在人脸检测中的应用以及ResNet18模型在表情识别中的作用。...
基于paddle框架实现的ernie+fc,bilstm+attention,cnn,bow模型的二分类，多分类，多标签分类实现
03-26
在本项目中，我们主要探讨了使用Paddle框架实现的几种不同的文本分类模型，包括ERNIE+FC、BiLSTM+Attention、CNN以及BOW。这些模型被应用于二分类、多分类以及多标签分类任务，展示了深度学习在自然语言处理（NLP）...
目标分类笔记(二): 利用PaddleClas的框架来完成多标签分类任务（从数据准备到训练测试部署的完整流程）
源的博客
09-19 3297
PaddleClas主要构件PP-ShiTu： 图像识别（包含图像检测与图像搜索）PULC：超轻量图像分类PaddleClas是飞桨（PaddlePaddle）深度学习平台提供的一个开源项目，用于图像分类任务。它基于飞桨框架开发，致力于为用户提供一个简单、高效、灵活的图像分类工具。PaddleClas集成了许多常用的图像分类模型和数据增强方法，使得用户可以轻松地进行图像分类任务的训练和推理。
【深度学习框架-Paddle】丝滑安装PaddlePaddle,无缝衔接使用多卡
桐原因的博客
01-30 2478
但是，PaddlePaddle安装问题一直都困扰着我，什么````C++```报错了、什么不能使用多卡了，不同Linux环境安装后报错也各不相同。怎么样，才能让Paddle安装像torch那么丝滑，开箱即用，而不是陷入各种报错当中，在不断摸索的过程中，也渐渐看到了方向。某一天，在PaddleNLP文档上查看资料，看到PaddleCloud开源了基于Paddle的镜像，可开箱即用。出现了上面的结果，说明安装成功，但是只能使用单卡，虽然不能使用多卡，但是勉强用着吧，，说明Paddle完全安装成功，没有问题了。
百度飞桨第三课|深度学习模型训练和关键参数调优详解
qq_51901857的博客
08-01 1041
模型选择 任务类型出发 回归任务 Inception模块 GoogLeNet是由Inception模块进行组成的，GoogLeNet采用了模块化的结构，因此修改网络结构时非常简单方便。 空间注意力模块 空间注意力聚焦在“哪里”是最具信息量的部分。计算空间注意力的方法是沿着通道轴应用平均池化和最大池操作，然后将它们连接起来生成一个有效的特征描述符。 分类任务 图像分类 基于CIFAR-10数据集实现图像10分类。项目完整代码详见：从论文到代码深入解析带有门控单元的gMLP算法 gMLP
中国人自己的深度学习框架Paddle（一）：Paddle简介
weixin_38299162的博客
05-18 8761
PaddlePaddle是一个功能全面的深度学习框架由百度公司主导开发并开源。它最初源于2013年百度深度学习实验室创建的Paddle项目旨在支持大规模数据的多GPU和多机器并行训练。2016年9月百度正式将PaddlePaddle开源这标志着国内第一个机器学习开源平台的诞生。PaddlePaddle的名字来源于Parallel Distributed Deep Learning并行分布式深度学习的缩写寓意通过并行计算来加速深度学习模型的训练过程。
[DeepLearning]:基于paddle的场景分类(作业)
qq_56297952的博客
04-13 2224
作业内容： 1、搭建VGG神经网络模型(16 weight layers) 2、训练模型 3、验证模型 一、VGG net 注意： 1、图中最后一层全连接层(fully neted)的1000指分类数(class_num)，根据实际问题修改，本作业为5分类问题，故为5； 2、softmax层将预测概率利用指数函数映射为非负，再利用归一化方法将概率转化为0-1，且各个概率的预测总和为1，如果只想得到最大概率的索引，即分到哪一类了，则可忽略这一层； 3、VGGnet的标准输入为244x244的.
基于paddle2.0学习图像分类合集
bianhuaHYQ的博客
03-10 461
opencv+python 实现图像缩放翻转旋转 https://blog.youkuaiyun.com/bianhuaHYQ/article/details/114374875 基于Paddle2.0训练感知机模型 https://blog.youkuaiyun.com/bianhuaHYQ/article/details/114585007 基于Paddle2.0的手写数字识别 https://blog.youkuaiyun.com/bianhuaHYQ/article/details/114583207 基于PaddlePaddle2.
0基础快速入门，百度深度学习趣味案例实战营来啦！
PaddlePaddle
03-13 261
点击左上方蓝字关注我们随着深度学习技术的发展，AI在生活中的很多场景已随处可见。但是对于很多基础薄弱的开发者来说，深度学习并不是十分友好的技术，直接从框架开始入门需要很高的学习时间成本。...
百度飞桨深度学习7日入门训练营小结
蜂鸟的学习笔记
04-08 692
一周前偶然看到一个技术公众号推送的百度飞桨PaddlePaddle深度学习7日入门训练营。抱着试一试的心态参加了这次培训。这是我第一次接触到百度的PaddlePaddle和Ai Studio。
基于Paddle深度学习的CAIL2019多标签分类项目源码
此项目不仅可以应用于工作项目、毕业设计和课程设计，也适合作为学习材料，帮助学习者深入理解paddle深度学习框架以及多标签分类的实现方法。由于项目源码已经由助教老师测试过，运行无误，因此用户可以轻松复刻和...
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