一、安装https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?

科学计算的容器：1.Numpyarray数组2.TensorFlow,PyTorch,PaddlePaddledtensor张量科学计算的算法：统计学指标#随机数importrandom#标准写法scores

前言随着国产服务器发展，部署项目需要用在国产服务器上，官方教程里面很多没有讲解到，安装过程中出现了各种各样的问题，以下是对官方教程的补充，有什么问题，欢迎指正！一、环境准备gcc:8.2版本以上，可参考该文章进行编译【centos7arm服务器编译安装gcc8.2】cmake：版本>=3.15patchelf：推荐选择0.14.5版本python环境：版本>=3.7，可参考该文章进行编译【cent

1.准备工作下载paddle源码gitclonehttps://github.com/paddlepaddle/paddle速度慢可以去gitee建议使用gitcheckout切换到Paddle稳定的版本

该项目使用PaddlePaddle框架，并以PaddleSeg训练的图像分割模型为例。1.1模型部署模型训练完成后，需要进行模型的部署。

文章目录源码配置环境（Windows环境安装CUDA11.2的PaddlePaddle）源码https://github.com/yeyupiaoling/PP-YOLOE配置环境（Windows环境安装

着急的，可以到GitHub直接去看源码传送门：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub啥也不说，带着大家看一些项目Readme截图1.先看简介首先，“无需深度学习背景

背景:什么是OCR二、在线调用百度api接口1.注册百度智能云账号，创建应用获取key2.调用api发送请求，获取文字识别结果2.1构造请求2.2识别结果展示三、百度开源模型：PaddleOCR1.安装paddlepaddle2

安装装paddlehub后使用hubinstall报错：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed'paddle.nn.layer.layers'解决方法：paddlepaddle2.4.2

步骤如下：第一步：首先需要安装好paddleocr环境已经paddlehub环境第二步：下载paddleocr源码：gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git【算法介绍】PaddleOCR表格识别是PaddlePaddle开源项目中的一个强大功能，它利用深度学习技术实现了对各类表格的高精度识别

1.先将paddlepaddle训练模型转为推理模型paddlepaddle的训练模型包含.pdparams文件和.pdopt文件，.pdparams文件为模型权重，.pdopt文件存放用于断点训练的参数

LeNet模型量化参考文档一.下载项目地址：https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleSeg/tree/release%2F2.5/特别注意下载版本：二.paddlepaddle-gpu

深度学习模型在硬件加速器上的部署常常要用到ONNX（OpenNeuralNetworkExchange，开放神经网络交换）格式，也可以通过ONNX实现不同AI框架（如Pytorch、TensorFlow、Caffe2、PaddlePaddle

主要过程包括：①PaddleOCR的编译，②VS2019的属性配置，③cpp文件修改用来显示图像一、PaddleOCR编译官方给出在VS中cmake，https://gitee.com/paddlepaddle

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git【算法介绍】PaddleOCR是由百度公司推出的一款开源光学字符识别（OCR）工具，它基于深度学习框架

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg【算法介绍】PP-MattingV2是一种先进的图像和视频抠图算法，由百度公司基于PaddlePaddle

paper：PP-LiteSeg:ASuperiorReal-TimeSemanticSegmentationModelofficialimplementation：https://github.com/PaddlePaddle

在PaddlePaddle中指定使用GPU进行运行非常简单。首先，确保你的机器上已经安装了CUDA和cuDNN，并且正确配置了GPU环境。

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git【算法介绍】PaddleOCR是一个基于PaddlePaddle框架的开源光学字符识别（OCR）

官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git【算法介绍】PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle（飞桨）深度学习框架的开源目标检测工具库

虽然PaddlePaddle安装文档指明pip版本9X+以上就行，但是在实际安装当中还是提示Youareusingpipversion10.0.1,howeverversion20.2.2isavailable

百度PaddlePaddle在疫情期间专门开设了一个7日CV特辑。

JetsonAGXOrin64GB软件gcc/g++>=5.4(推荐8.2)cmake>=3.10.0jetpack>=4.6.1opencv=4.2.0FastDeploy编译gitclonehttps://github.com/PaddlePaddle

paddleinfer官方目前没有发布基于cuda12的c++库，为此参考https://www.paddlepaddle.org.cn/inference/user_guides/source_compile.html

【官方框架地址】https://github.com/sdcb/PaddleSharp【算法介绍】PaddleOCR，全称为PaddlePaddleOCR，是PaddlePaddle深度学习平台下的一款强大的光学字符识别工具

PaddlePaddle飞桨FAQ合集-训练问题13Question:保存模型时报错ValueError:Thetargetvariablemusthaveanassociatedoperatorthatgeneratesit.Answer

前言大伙既然都来做这个了，那配个CUDA环境肯定是必不可少的了吧（笑）最前面的最前面，流程确定当前设备支持的CUDA版本安装CUDAToolkit和GPU版的Paddlepaddle下载cuDNNArchive

【官方框架地址】https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git【算法介绍】PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle（飞桨）

参考：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub/tree/develop/modules/image/text_recognition/chinese_text_detection_db_serverimportpaddlehubashubimportcv2

环境准备：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/tree/release/2.7/deploy/hubserving#24-%E5%90%AF%E5%8A%

【官方框架地址】github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection【算法介绍】关键点检测算法往往需要部署在轻量化、边缘端设备上，因此长期以来都存在一个难题：精度高、速度则慢、

【官方框架地址】github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection【算法介绍】关键点检测算法往往需要部署在轻量化、边缘端设备上，因此长期以来都存在一个难题：精度高、速度则慢、

模型导出与预测#-c后面设置训练算法的yml配置文件#-o配置可选参数#Global.pretrained_model参数设置待转换的训练模型地址，不用添加文件后缀.pdmodel，.pdopt或.pdparams。#Global.save_inference_dir参数设置转换的模型将保存的地址。python3tools/export_model.py-cconfigs/rec/PP-OCRv3

利用LangChain和ChatGLM-6B系列模型制作的Webui,提供基于本地知识的大模型应用.环境安装项目依赖PaddlePaddledevelolop版本和最新的PaddleNLP（更推荐在终端里安装

前言第一次写卷积神经网络，也是照着paddlepaddle的官方文档抄，这里简单讲解一下心得。

昨天，师兄问我：PaddlePaddle支持动态图吗？我才知道，模型还可以是动态的！孤陋寡闻了呀。

https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558

PaddlePaddle飞桨FAQ合集-安装配置15Question:安装PaddlePaddle后怎么测试是否安装成功？

首先毫无疑问就是环境配置，附上链接→开始使用_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台(paddlepaddle.org.cn)https://www.paddlepaddle.org.cn/install

基于PaddleClas实现猫的十二分类项目背景介绍飞桨PaddlePaddle大赛：猫的十二种分类问题。本场比赛要求参赛选手对十二种猫进行分类，属于CV方向经典的图像分类任务。

Tensorflow和pytorch、PaddlePaddle都是非常优秀的深度学习框架，它们各自有着独特的优势和特点。

paddlepaddle-gpu-2.2.2版本太高了，许多模块在高版本没有了解决办法：卸载原来的版本安装对应版本卸载paddlepaddle-gpu-2.2.2，打开飞桨的终端，在里面执行下面的命令python-mpipuninstallpaddlepaddle-gpu

查看需要的paddlepaddle和python的对应环境我原本所用的环境是python3.11，它的paddlepaddle包的版本是2.5，然后我去paddle官网上看我要用的代码的配置环境（我在官网上可以跑通

paper：PP-YOLOE:AnevolvedversionofYOLOofficialimplementation：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

论文地址：https://arxiv.org/abs/2304.08069代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection中文翻译：https:/

PaddlePaddle飞桨FAQ合集-模型类问题2Question：在模型库中的Demo，我想使用CPU训练，需要修改哪些代码呢？

安装参考github的官网就可以：github链接简单的说，就是两句话：python3-mpipinstallpaddlepaddle-gpu-ihttps://mirror.baidu.com/pypi

查看当前源pipconfiggetglobal.index-url临时变更源pipinstallpaddlepaddle-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple永久变更源清华

uiautomator2版本错误信息：uiautomator22.16.23requirespackaging~=20.3,butyouhavepackaging23.1whichisincompatible.paddlepaddle2.5.0requiresprotobuf