飞桨框架昆仑XPU版训练示例 ResNet50下载并运行示例： 飞桨框架昆仑XPU版训练示例 使用XPU训练与cpu/gpu相同，只需要加上-o use_xpu=True, 表示执行在昆仑设备上。 ResNet50下载并运行示例： 模型文件下载命令： cd path_to_clone_PaddleClas git clone - b ...

使用飞桨探索自然语言处理 思考一下 引用 使用飞桨探索自然语言处理 接下来，让我们一起探索几个经典的自然语言处理任务，包括： 计算词语之间的关系（如同义词）：word2vec 理解一个自然语言句子：文本分类和相似度计算 一般来说，使用飞桨完成自然语言处理任务时，都可以遵守一个相似的套路，如 图10 所示。 图10：使用飞桨框架...

手写数字识别任务 MNIST数据集 构建手写数字识别的神经网络模型 飞桨各模型代码结构一致，大大降低了用户的编码难度 教程采用"横纵式"教学法，适用于深度学习初学者 手写数字识别任务 数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广...

昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化A...

飞桨框架昆仑XPU版安装说明 安装方式一：通过Wheel包安装 下载安装包 验证安装 安装方式二：从源码编译支持昆仑XPU的包 环境准备 源码编译安装步骤： 如何卸载 飞桨框架昆仑XPU版安装说明 飞桨框架支持基于python的训练和原生预测，当前最新版本为2.1，提供两种安装方式： 1. 预编译的支持昆仑XPU的wheel包 目...

昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化A...

10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 一、安装飞桨 二、导入飞桨 三、实践：手写数字识别任务 3.1 加载内置数据集 3.2 模型搭建 3.3 模型训练 3.4 模型评估 10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 本示例通过一个基础案例，带你快速了解如何使用飞桨框架。 一、安装飞桨 如果你已经安装好飞桨那么可以...

10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 一、安装飞桨 二、导入飞桨 三、实践：手写数字识别任务 3.1 加载内置数据集 3.2 模型搭建 3.3 模型训练 3.4 模型评估 10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 本示例通过一个基础案例，带你快速了解如何使用飞桨框架。 一、安装飞桨 如果你已经安装好飞桨那么可以...

飞桨框架昇腾NPU版训练示例 Mnist运行示例： 下载模型和运行脚本 执行训练 配置说明 飞桨框架昇腾NPU版训练示例 Mnist运行示例： 下载模型和运行脚本 # 下载模型和数据 wget https : //fleet.bj.bcebos.com/ascend/npu.tar.gz tar xzvf npu . tar ...

使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 数据处理 网络定义 1. 定义长短时记忆模型 2. 定义情感分析模型 模型训练 使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 接下来让我们看看如何使用飞桨实现一个基于长短时记忆网络的情感分析模型。在飞桨中，不同深度学习模型的训练过程基本一致，流程如下： 数据处理：选择需要使用的数据，并做好必要的预处理工...