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  • paddle-源码

    2021-03-14 21:46:48
    paddle
  • Paddle Paddle安装加速

    2019-11-06 10:00:31
    问题描述 Paddle Paddle安装特别慢。 问题描述 pip3 install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post97 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 加一个阿里云的镜像数度会快很多!!! ...

    问题描述

    Paddle Paddle安装特别慢。

    问题描述

    下面的安装命令版本针对CUDA 9.0:
    pip install paddlepaddle-gpu==1.5.1.post97 -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

    加一个阿里云的镜像数度会快很多!!!

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  • paddle paddle使用GPU

    万次阅读 2018-03-15 23:42:53
    安装GPU版本paddlepaddle  pip install paddlepaddle-gpu   2.设置使用GPU  使用GPU需要将use_gpu参数置为true: ...paddle.v2 as paddle   # Initialize PaddlePaddle. paddle.init(use_gpu=tr
    1. 安装GPU版本paddlepaddle   
       pip install paddlepaddle-gpu     

           2.设置使用GPU

           使用GPU需要将use_gpu参数置为true:

    import paddle.v2 as paddle
     
    # Initialize PaddlePaddle.
    paddle.init(use_gpu=true, trainer_count=1)
     
    # Configure the neural network.
    x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
    y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
     
    # Infer using provided test data.
    probs = paddle.infer(
        output_layer=y_predict,
        parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),
        input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])
     
    for i in xrange(len(probs)):
        print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)

         3.GPU和CPU的混合使用

    可以设置parallel_nn来混合使用GPU和CPU计算网络层的参数。也就是说,你可以将网络配置成某些层使用GPU计算,而其他层使用CPU计算。另一种方式是将网络层划分到不同的GPU上去计算,这样可以减小GPU内存,或者采用并行计算来加速某些层的更新。如果想在网络配置中指定设备的ID号(表示为deviceId),并且加上的命令行参数:--parallel_nn=true

    #command line:
    paddle train --use_gpu=true --parallel_nn=true --trainer_count=COUNT
     
    #network:
    fc2=fc_layer(input=l1, layer_attr=ExtraAttr(device=0), ...)
    fc3=fc_layer(input=l1, layer_attr=ExtraAttr(device=1), ...)
    fc4=fc_layer(input=fc2, layer_attr=ExtraAttr(device=-1), ...)

    在本例中,我们假设一台机器上有4个GPU。

    • trainer_count=1:
    • 使用0号GPU计算fc2层。
    • 使用1号GPU计算fc3层。
    • 使用CPU计算fc4层。

    • trainer_count=2:

    • 使用0号和1号GPU计算fc2层。
    • 使用2号和3号GPU计算fc3层。
    • 使用CPU两线程计算fc4层。


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  • paddle安装

    2021-05-17 11:15:54
    官网地址 paddle 2.0 安装命令 python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 虽然指定阿里云镜像,但是安装时候自动选择百度镜像,百度镜像下载非常快。 安装完成 ...

    安装前配置百度镜像源,pip镜像源配置

    官网地址 paddle 2.0

    安装命令
    python3 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

    虽然指定阿里云镜像,但是安装时候自动选择百度镜像,百度镜像下载非常快。
    安装完成
    在这里插入图片描述

    展开全文
  • paddlelite.zip

    2021-03-19 13:12:52
    paddlelite的whl压缩包,内含各版本的paddlelite2.6.whl文件,大家可根据实际情况选择使用。 关于使用方式,可参见:https://blog.csdn.net/weixin_40973138/article/details/114780090?spm=1001.2014.3001.5501
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  • Paddle Detection

    千次阅读 2019-11-05 14:43:02
    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 安装: pip install paddlepaddle-gpu==1.6.0.post107 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ...import paddle.fluid ...paddle.fluid.install_...

    百度出的检测框架

     

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/release/2.0/configs/ppyolo/README_cn.md

     

    2. PP-YOLO Tiny,1.3M,比YOLO-Fastest、NanoDet更轻量!

    PP-YOLO tiny

    模型 GPU个数 每GPU图片个数 模型体积 量化后模型体积 输入尺寸 Box APval Kirin 990 4xCore(FPS) 模型下载 配置文件 量化后模型下载
    PP-YOLO tiny 8 32 4.2MB 1.3M 320 20.6 92.3 下载链接 配置文件 推理模型
    PP-YOLO tiny 8 32 4.2MB 1.3M 416 22.7 65.4 下载链接 配置文件

    推理模型

     

    随着物联网的快速发展,端侧芯片部署轻量化深度学习算法的需求越来越强烈,基于此,PaddleDetection 2.0 推出了经过深度优化后,体积仅为1.3M的超超超轻量目标检测算法—PP-YOLO Tiny。如下表所示,在coco val2017数据集测试,输入尺寸320px版本,mAP达到20.6,单张预测时延10.83ms(92.3FPS);输入尺寸416px版本,mAP达到22.7,单张预测时延15.48ms(64.6FPS)。比YOLO-Fastest、 NanoDet更强!

     

     

    1、全明星算法阵容

    新增超越YOLOv4、YOLOv5 的PP-YOLOv2,1.3M 超超超轻量目标检测算法PP-YOLO Tiny,全面领先同类框架的RCNN系列算法,以及SOTA 的Anchor Free算法:PAFNet(Paddle Anchor Free)

    2、全面功能覆盖

    除全系列通用目标检测算法外,额外覆盖旋转框检测、实例分割、行人检测、人脸检测、车辆检测等垂类任务。

    3、易用性全面提升

    全面支持动态图开发,压缩、部署等全流程方案打通,极大程度的提升了用户开发的易用性,加速了算法产业应用落地的速度。图片

     

    https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection

     

    安装:

    pip install paddlepaddle-gpu==1.6.0.post107 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    检查:
    import paddle.fluid
    
    paddle.fluid.install_check.run_check()
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