本文目录
- 人工智能 Python深度学习库有哪些
- 如何评价百度开源的深度学习框架paddlepaddle
- PaddlePaddle只支持CPU运算,不支持 GPU运算
- paddlepaddlegpu最低要求
- python深度学习框架学哪个
- 如何到载百度网议
- paddleDetection可以用作毕设吗
人工智能 Python深度学习库有哪些
由于Python的易用性和可扩展性，众多深度学习框架提供了Python接口，其中较为流行的深度学习库如下：第一：CaffeCaffe是一个以表达式、速度和模块化为核心的深度学习框架，具备清晰、可读性高和快速的特性，在视频、图像处理方面应用较多。Caffe中的网络结构与优化都以配置文件形式定义，容易上手，无须通过代码构建网络;网络训练速度快，能够训练大型数据集与State-of-the-art的模型，模块化的组件可以方便地拓展到新的模型与学习任务上。第二：TheanoTheano诞生于2008年，是一个高性能的符号计算及深度学习库，被认为是深度学习库的始祖之一，也被认为是深度学习研究和应用的重要标准之一。其核心是一个数学表达式的编译器，专门为处理大规模神经网络训练的计算而设计。Theano很好地整合了Numpy，可以直接使用Numpy的Ndarray，使得API接口学习成本大为降低;其计算稳定性好，可以精准地计算输出值很小的函数;可动态地生成C或者CUDA代码，用来编译成高效的机器代码。第三：TensorFlowTensorFlow是相对高阶的机器学习库，其核心代码使用C++编写，并支持自动求导，使得用户可以方便地设计神经网络结构，不需要亲自编写C++或CUDA代码，也无须通过反向传播求解梯度。由于底层使用C++语言编写，运行效率得到了保证，并简化线上部署的复杂度。TensorFlow不只局限于神经网络，其数据流式图还支持非常自由的算法表达，也可以轻松实现深度学习以外的机器学习算法。第四：KerasKeras是一个高度模块化的神经网络库，使用Python实现，并可以同时运行在TensorFlow和Theano上。Keras专精于深度学习，其提供了到目前为止最方便的API，用户仅需将高级的模块拼在一起便可设计神经网络，大大降低了编程开销与理解开销。
如何评价百度开源的深度学习框架paddlepaddle
大概看了paddle, 和caffe真的很像，估计对caffe熟悉的人也会很快上手paddle的。layer层比caffe多支持了不少操作，应该是对百度业务的定制，大家可以重点关注这些Layer, 应该会避免再造不少的轮子。另外不得不赞下百度的cuda工程师，cuda代码写的非常有效率简洁漂亮。
PaddlePaddle只支持CPU运算,不支持 GPU运算
是的。PaddlePaddle是百度提供的国内首个开源深度学习框架，是基于深度学习编程语言的新一代深度学习框架，在兼具性能的同时，极大的提升了框架对模型的表达能力。PaddleHub目前支持CPU和GPU计算，PaddlePaddle支持CPU运算，不支持GPU运算。
paddlepaddlegpu最低要求
最低要求适用版本三点半以上。飞桨是百度2016年宣布开源的一款深度学习平台，同时也是国内最先开源开放和功能完备的深度学习框架。框架本身更是同时支持稠密参数和稀疏参数场景的超大规模深度学习并行训练，支持千亿规模参数和数百节点的高效并行训练，提供强大的深度学习并行技术。对于很多的开发者来说，本身并不了解GPU之间的通信技术，因为我们在使用深度学习框架的时候，框架本身就会提供这样的高级接口以供使用。当然，目前使用多个GPU训练神经网络也已经成为所有深度学习框架的普遍做法。
python深度学习框架学哪个
Python 深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳。pylearn2，已经不再被积极地开发或者维护，大量的深度学习库开始接替它的位置。这些库每一个都各有千秋。我们已经在 indico 的产品或者开发中使用了以下列表中的大部分的技术，但是对于剩下一些我们没有使用的，我将会借鉴他人的经验来帮助给出 Python 深度学习生态系统的清晰的、详尽的理解。确切地说，我们将会关注：TheanoLasagneBlocksTensorFlowKerasMXNetPyTorch下面是对这 7 大 Python 深度学习框架的描述以及优缺点的介绍。Theano描述：Theano 是一个 Python 库，允许你定义、优化并且有效地评估涉及到多维数组的数学表达式。它与 GPUs 一起工作并且在符号微分方面表现优秀。概述：Theano 是数值计算的主力，它支持了许多我们列表当中的其他的深度学习框架。Theano 由 Frédéric Bastien 创建，这是蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)背后的一个非常优秀的研究团队。它的 API 水平较低，并且为了写出效率高的 Theano，你需要对隐藏在其他框架幕后的算法相当的熟悉。如果你有着丰富的学术机器学习知识，正在寻找你的模型的精细的控制方法，或者想要实现一个新奇的或者不同寻常的模型，Theano 是你的首选库。总而言之，为了灵活性，Theano 牺牲了易用性。优点：灵活正确使用时的高性能缺点：较高的学习难度低水平的 API编译复杂的符号图可能很慢Lasagne描述：在 Theano 上建立和训练神经网络的轻量级库概述：因为 Theano 致力于成为符号数学中最先且最好的库，Lasagne 提供了在 Theano 顶部的抽象，这使得它更适合于深度学习。它主要由当前 DeepMind 研究科学家 Sander Dieleman 编写并维护。Lasagne 并非是根据符号变量之间的函数关系来指定网络模型，而是允许用户在层级思考，为用户提供了例如「Conv2DLayer」和「DropoutLayer」的构建块。Lasagne 在牺牲了很少的灵活性的同时，提供了丰富的公共组件来帮助图层定义、图层初始化、模型正则化、模型监控和模型训练。优点：仍旧非常灵活比 Theano 更高级的抽象文档和代码中包含了各种 Pasta Puns缺点：社区小Blocks描述：用于构建和训练神经网络的 Theano 框架概述：与 Lasagne 类似，Blocks 是在 Theano 顶部添加一个抽象层使深度学习模型比编写原始的 Theano 更清晰、更简单、定义更加标准化。它是由蒙特利尔大学机器学习研究所(MILA)编写，其中一些人为搭建 Theano 和第一个神经网络定义的高级接口(已经淘汰的 PyLearn2)贡献了自己的一份力量。比起 Lasagne，Blocks 灵活一点，代价是入门台阶较高，想要高效的使用它有不小的难度。除此之外，Blocks 对递归神经网络架构(recurrent neural network architectures)有很好的支持，所以如果你有兴趣探索这种类型的模型，它值得一看。除了 TensorFlow，对于许多我们已经部署在 indico 产品中的 API，Blocks 是其首选库。优点：仍旧非常灵活比 Theano 更高级的抽象易于测试缺点：较高的学习难度更小的社区TensorFlow描述：用于数值计算的使用数据流图的开源软件库概述：TensorFlow 是较低级别的符号库(比如 Theano)和较高级别的网络规范库(比如 Blocks 和 Lasagne)的混合。即使它是 Python 深度学习库集合的最新成员，在 Google Brain 团队支持下，它可能已经是最大的活跃社区了。它支持在多 GPUs 上运行深度学习模型，为高效的数据流水线提供使用程序，并具有用于模型的检查，可视化和序列化的内置模块。最近，TensorFlow 团队决定支持 Keras(我们列表中下一个深度学习库)。虽然 TensorFlow 有着自己的缺点，但是社区似乎同意这一决定，社区的庞大规模和项目背后巨大的动力意味着学习 TensorFlow 是一次安全的赌注。因此，TensorFlow 是我们今天在 indico 选择的深度学习库。优点：由软件巨头 Google 支持非常大的社区低级和高级接口网络训练比基于 Theano 配置更快的模型编译完全地多 GPU 支持缺点：虽然 Tensorflow 正在追赶，但是最初在许多基准上比基于 Theano 的慢。RNN 支持仍不如 TheanoKeras描述：Python 的深度学习库。支持 Convnets、递归神经网络等。在 Theano 或者 TensorFlow 上运行。概述：Keras 也许是水平最高，对用户最友好的库了。由 Francis Chollet(Google Brain 团队中的另一个成员)编写和维护。它允许用户选择其所构建的模型是在 Theano 上或是在 TensorFlow 上的符号图上执行。Keras 的用户界面受启发于 Torch，所以如果你以前有过使用 Lua 语言的机器学习经验，Keras 绝对值得一看。由于部分非常优秀的文档和其相对易用性，Keras 的社区非常大并且非常活跃。最近，TensorFlow 团队宣布计划与 Keras 一起支持内置，所以很快 Keras 将是 TensorFlow 项目的一个分组。优点：可供选择的 Theano 或者 TensorFlow 后端直观、高级别的端口更易学习缺点：不太灵活，比其他选择更规范MXNet描述：MXNet 是一个旨在提高效率和灵活性的深度学习框架。概述：MXNet 是亚马逊(Amazon)选择的深度学习库，并且也许是最优秀的库。它拥有类似于 Theano 和 TensorFlow 的数据流图，为多 GPU 配置提供了良好的配置，有着类似于 Lasagne 和 Blocks 更高级别的模型构建块，并且可以在你可以想象的任何硬件上运行(包括手机)。对 Python 的支持只是其冰山一角—MXNet 同样提供了对 R、Julia、C++、Scala、Matlab，和 Javascript 的接口。如果你正在寻找最佳的性能，选择 MXNet 吧，但是你必须愿意处理与之相对的一些 MXNet 的怪癖。优点：速度的标杆非常灵活缺点：最小的社区比 Theano 更困难的学习难度PyTorch描述：Python 中的张量(Tensors)和动态神经网络，有着强大的 GPU 加速。概述：刚刚放出一段时间，PyTorch 就已经是我们 Python 深度学习框架列表中的一个新的成员了。它是从 Lua 的 Torch 库到 Python 的松散端口，由于它由 Facebook 的 人工智能研究团队(Artificial Intelligence Research team (FAIR))支持且因为它用于处理动态计算图(Theano，TensorFlow 或者其他衍生品没有的特性，编译者注：现在 TensorFlow 好像支持动态计算图)，它变得非常的有名。PyTorch 在 Python 深度学习生态系统将扮演怎样的角色还不得而知，但所有的迹象都表明，PyTorch 是我们列表中其他框架的一个非常棒的选择。优点:来自 Facebook 组织的支持完全地对动态图的支持高级和低级 API 的混合缺点：比其他选择，PyTorch 还不太成熟
如何到载百度网议
不久之前，机器之心联合百度推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过PaddlePaddle框架之后，从这篇文章开始上手，安装 PaddlePaddle。目录环境Windows 系统的安装在 Windows 上安装 Docker 容器在 Windows 上安装 Ubuntu使用 pip 安装使用 Docker 安装从源码编译生成安装包在本地编译生成安装包在 Docker 编译生成安装包编译 Docker 镜像测试安装环境最后提示项目代码参考资料环境系统：Ubuntu 16.0.4（64 位）处理器：Intel(R) Celeron(R) CPU内存：8GWindows 系统的安装PaddlePaddle 目前还不支持 Windows，如果读者直接在 Windows 上安装 PaddlePaddlePaddle 的话，就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在 Windows 上工作的话，笔者提供两个建议：一、在 Windows 系统上使用 Docker 容器，在 Docker 容器上安装带有 PaddlePaddle 的镜像；二、在 Windows 系统上安装虚拟机，再在虚拟机上安装 Ubuntu。在 Windows 上安装 Docker 容器首先下载 Docker 容器的工具包 DockerToolbox，笔者使用这个安装包不仅仅只有 Docker，它还包含了 VirtualBox 虚拟机，使用者工具包我们就不用单独去安装 VirtualBox 虚拟机了，DockerToolbox 的官网下载地址：if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi项目代码GitHub 地址:https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle参考资料http://paddlepaddle.org/https://pip.pypa.io/en/stable/http://www.runoob.com/http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138489.htmhttps://www.jianshu.com/p/c6264cd5f5c7
paddleDetection可以用作毕设吗
可以的 可以作为论文的模型处理_山?(PaddlePaddle)是集深度学习核心框架、工具组件和服务平台为一体的技术先进、功能完备的开源深度学习平台，已被中国企业广泛使用，深度契合企业应用需求，拥有活跃的开发者社区生态。提供丰富的官方支持模型集合，并推出全类型的高性能部署和集成方案供开发者使用。?0PaddleDetection简介_addleDetection 是PaddlePaddle推出的物体检测统一框架。支持现有的RCNN、SSD、YOLO等系列模型、支持 ResNet、ResNet-VD、ResNeXt、ResNeXt-VD、SENet、MobileNet、DarkNet等主干网络。针对不同的业务场景（性能、目标大小、准确率等）可以调用框架下的不同参数（或者是参数文件），实现任务。相比于tensorflow的Object_Detection,优势之一就是将YOLO这一目标检测的快速算法融合到了框架下。_恼陆砸桓隼游得鳎刺溉绾卫_addleDetection完成一个项目，本文介绍（1-6章节）_钅坑玫降墓ぞ? 硬件：Win10(RTX2060)笔记本、某品牌服务器（4*T4）工业相机（Hikvision）软件：pycharm、VS2019?1、环境部署?2、数据集准备?3、训练?4、训练过程可视化?5、模型导出?6、python进行单张/多张图片的预测?7、python+qt（给客户的演示demo）?8、C++进行单张预测（含编译简介）?9、C++预测代码封装成DLL、配合C#完成一个整体项目?10、扩展：关于PaddlePaddle代码数据读取的方式。