PaddlePaddle学习笔记（一）安装

最新推荐文章于 2025-05-07 07:15:00 发布
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分类专栏： 飞桨PaddlePaddle 文章标签： python 深度学习
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本文提供了飞桨PaddlePaddle的快速安装步骤，包括使用清华大学镜像源下载和安装，以及如何验证安装是否成功。通过本文，读者可以轻松地在自己的环境中设置并运行飞桨。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

飞桨已经有比较详细的安装文档了，挺好。网址：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick

重点发布些安装的效果图：
1、各种校验

2、下载安装
python -m pip install paddlepaddle -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
效果如下

3、验证

本来想研究更多，有事没整，明天继续

PaddlePaddle学习笔记1
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PaddlePaddle学习笔记1人工智能、机器学习、深度学习的关系神经网络使用飞桨构建波士顿房价预测模型数据处理模型设计训练配置训练过程保存并测试模型保存模型测试模型 跟着飞桨平台零基础学习深度学习，目前是第二天学习，我先梳理一下两天的学习成果。 人工智能、机器学习、深度学习的关系 以前我对三者关系的认识存在一定的误区，以为机器学习和深度学习分别是人工智能的分支。通过学习，明白了三者之间的正确关系：人工智能>机器学习>深度学习。 - 人工智能(Artificial Intelligence
paddlepaddle学习笔记之梯度下降法
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paddlepaddle学习笔记之梯度下降法 本文基于ai-studio使用nmumpy构建神经网络模型项目 引入 波士顿房价预测：   众所周知，房价会受到多方面的影响，这就使得人们有机会从外部信息中提取出对房价信息的预测值，那么诸多的外部信息如：位置、交通、是否学区房等如何影响房价，影响房价的程度如何这些信息我们该如何确定呢？   现规定预测值与实际值的偏差为Loss函数： L=12N∑i=1N(yi−zi)2 L= \frac{1}{2N}\sum_{i=1}^N{(y_i - z_i)^2} L=2
基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现（一）
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基于 PaddleOCR 技术实现车牌识别系统
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基于 PaddleOCR 技术实现车牌识别系统基于 PaddleOCR 技术实现，结合 OpenCV 和 Python Tkinter 构建了一个简洁高效的图形化界面，支持车牌区域的自动检测、文字识别与车牌格式验证。精准识别：采用先进的 PaddleOCR 技术，结合高效的图像预处理算法，能够精准定位车牌区域并识别车牌文字。无论是蓝牌、黄牌，还是特殊车牌，都能轻松应对，识别准确率远超行业平均水平。
基于PaddleOCR实现车牌识别
weixin_38029956的博客
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CCPD车牌数据集来源于Git里面。https是采集人员在合肥停车场采集、手工标注得来，采集时间在早730到晚1000之间。且拍摄车牌照片的环境复杂多变，包括雨天、雪天、倾斜、模糊等。类别说明ccpd_base正常车牌ccpd_db光线较暗或较亮比较有挑战性的车牌ccpd_fn距离摄像头较远或较近ccpd_np没上牌的新车水平倾斜20%-50%，垂直倾斜-10%-10%ccpd_tilt水平倾斜15%-45%，垂直倾斜15%-45%雨天、雪天或者雾天的车牌注和。...
基于PaddleOCR史上最全车牌号识别实现（二）
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上一章讲了检测模型的实现，这一章将一下识别模型的实现，PaddleOCR提供的通用字符集有6623个，但是车牌号就不需要这么多，我们只需要识别这些车牌，蓝牌、黄牌（单行）、绿牌、大型新能源（黄绿）、领使馆车牌、警牌、武警牌（单行）、军牌（单行）、港澳出入境车牌，只用提取极少部分字符即可，下面我们来接着将代码如何实现的。......
Day03 使用paddle进行车牌识别
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PaddlePaddle学习笔记（一）
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开始学习PaddlePaddle，平时太忙，学习时间不固定。记录下心得。 这是预习课程的学习。 从普及知识开始，到PaddlePaddle的工具AI Studio基本操作，包括Python基础，仔细看下来还不算难，除了其中的数学基础外，呵呵，太久了，都还给老师了。 讲真，预习资料里面的东西还是比较全面的，也比较浅显，容易理解，看起来比较生动。 以前没有接触过Python，一开始使用还不习惯，估计还得做一段时间的小白。 PaddlePaddle的安装也不难，按照提示一步一步还是很方便。mark下：
PaddlePaddle学习笔记 ——BATCH_SIZE、paddle.reader.shuffle
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看这个文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/io_cn/batch_cn.html#batch paddle.reader.shuffle ：可修改读取数据集大小 fluid.nets.simple_img_conv_pool：官网文档 img = fluid.layers.data(name='img', shape=[1, 28, 28], dtype='float32') conv_pool = fluid.ne
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Python、PaddlePaddle、OCR、车牌检测、文本识别
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对于首先是需要转换为yolo detection格式的标签 也就是.txt文件，然后划分数据集，为了方便 我直接把处理好的可供直接训练的数据集附在下面百度网盘链接。划分数据集是按8：2训练集，验证集。在使用YOLO检测完车牌号以后 使用PaddleOCR识别检测出来的内容。本文使用了CCPD2020的版本，里面主要是一些新能源汽车的车牌，选取CCPD2020的原因是此数据集的数据量小，训练方便。这里自行选择使用的模型进行训练即可，也可多个模型训练比较哪个精度更高。下面是我训练时候使用的代码，供参考。
paddle第十九期3天训练营3.14-day0~1
kewei chen
03-15 1317
**step1:**进入BML主页，点击立即使用 🔗：https://ai.baidu.com/bml/ 第一步：配置Notebook 1.找到昨天创建的Notebook任务，点击配置 开发语言：Python3.7 AI框架：PaddlePaddle2.0.0 资源规格：GPU V100 2.打开Notebook 3.创建一个Notebook，选择Python3 第二步：上传数据集至Notebook 1.下载数据集至本地 https://aistudio.baidu.com/aistudio/d
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