建议的API设计 为了满足这一需求,建议为Paddle的C API增加一个设置日志回调的函数,具体API设计如下(示例): typedef void (*PD_LogCallback)(int level, const char* message); PADDLE_CAPI_EXPORT extern void PD_SetLogCallback(__pd_keep PD_LogCallback callback); 其中: PD_LogCallback:是用户定义的回...
print("train data shape:",train_dataset[0][0].shape)print("eval data shape:",eval_dataset[0][0].shape)# train_dataset[3][0]训练集大小:50000,测试集大小:10000traindatashape:[3,224,224]evaldatashape:[3,224,224]importmatplotlib.pyplotaspltidx=np.random.randint(0,50000,size=10)foriinid...
C:\Users\HUYM\anaconda3\python.exe D:\jet\python\lenet5\main.py W0515 13:19:57.830591 26288 gpu_resources.cc:61] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 8.6, Driver API Version: 12.0, Runtime API Version: 11.7 W0515 13:19:57.835393 26288 gpu_resources.cc:91] device: 0, ...
paddle编译的c 库与libtorch库冲突的问题 : Paddle库与libtorch库都是自己编译的。 运行到pytorch的api: torch::jit::load(model)就会出错。 编译库所生成的version文件: WITH_MKL: ON WITH_MKLDNN: ON WITH_GPU: ON WITH_MKL=OFF CUDA version: 9.2 CUDNN version: v7.6 CXX compiler version: 4.8.5 错...
前面的文章(飞桨paddlespeech语音唤醒推理C浮点实现)讲了飞桨paddlespeech语音唤醒推理的C浮点实现。但是嵌入式设备通常CPU频率低和memory小,在嵌入式设备上要想流畅的运行语音唤醒功能,通常用的是定点实现。于是我就在浮点实现(把卷积层和相应的batchNormal层合并成一个卷积层)的基础上做了定点实现。需要说明的是目前完...
如果说Paddle2.0的高层API可以让开发者零基础快速上车深度学习,那么掌握Callbacks则可以让开发者从一个新手成长为一个老司机。 本项目以蜜蜂黄蜂分类问题为例,讲解Paddle2.0中Callbacks的使用方法。 主要讲解如何使用Paddle2.0中已有的Callbacks和如何自定义Callbacks。 什么是Callbacks 首先我们了解下什么是Callbacks,以及如何...
[0, 1], #使用最邻近差值或者双线性差值 #cval=(0), #全白全黑填充 #), #50%的概率水平翻转 iaa.Fliplr(0.5), #50%的概率垂直翻转 iaa.Flipud(0.5), #锐化图像 iaa.Sharpen(alpha=(0, 0.75), lightness=(1.0, 1.0)), # Add a value of -10 to 10 to each pixel.向每个像素添加-10到10...
paddle.sparse.*,支持稀疏计算主流场景,已应用于3D点云目标检测、Sparse Transformers等任务的稀疏训练和推理部署,高稀疏度场景下相比使用DenseTensor提速105.75%,相比同类产品稀疏计算提速4.01%~58.55%;支持多种稀疏Tensor(SparseCoo 和 SparseCsr等)的计算,极致节省显存;同时保持了一致的使用体验,和稠密Tensor的API使用...
Finetune API：超快完成图像分类 优势 PaddleHub作为飞桨生态下的预训练模型应用工具，具有以下优势：丰富...
PaddleHub是飞桨预训练模型应用工具,集成了最优秀的算法模型,旨在帮助开发者使用最简单的代码快速完成复杂的深度学习任务,另外,PaddleHub提供了方便的Fine-tune API,开发者可以使用高质量的预训练模型结合Fine-tune API快速完成模型迁移到部署的全流程工作。