本文重要给大家一些有关于深度学习的基础知识的了解。并通过的百度飞桨平台进行简单的入门的试验。以及后面的深度学习更加升深入的了解和个人的理解。并在后期。本人将不断的更新文章的内容和知识。如果什么问题。请在下方留言和私信给我。
飞桨PaddlePaddle飞桨(PaddlePaddle)以百度多年的深度学习技术研究和业务应用为基础，是中国首个开源开放、技术领先、功能完备的产业级深度学习平台，集深度学习核心训练和推理框架、基础模型库…。这些吹逼的话就不说了。反正就是的百度自己商用化的深度学习平台和工具。他这个与TensorFlow和pytorch是一样的东西。就是的深度学习的工具的。如果说需要深入研究这个的话。可能还需要自己的从头开始研究。这里只是一个试验的平台和工具。首先你得懂一点的深度学习的概念。然后就是的会一些python语言。那就这个平台可以轻松帮助你的决绝自己的环境的配置的问题。或者是你自己在自己的电脑上配置这个的环境也是比较简单的。本人也在熟悉和使用的这个平台。欢迎和大家一起沟通交流。
2飞桨(PaddlePaddle)安装说明 2.1安装PaddlePaddle 环境需求:- OS 64位操作系统
- Python2 >= 2.7.15 or Python 3(3.5.1+/3.6/3.7)，64位版本
- pip/pip3(9.0.1+)，64位版本操作系统是
- CUDA >= 9.0
- cuDNN >= 7.6
如果需要 GPU 多卡训练，请先安装NCCL(Windows暂不支持nccl)。
PaddleDetection 依赖 PaddlePaddle 版本关系：
PaddleDetection版本PaddlePaddle版本备注v0.3>=1.7--v0.4>= 1.8.4PP-YOLO依赖1.8.4v0.5>= 1.8.4大部分模型>=1.8.4即可运行，Cascade# install paddlepaddle
python -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 如果您的机器安装的是CUDA9，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post97 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
如果您的机器安装的是CUDA10，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle-gpu==1.8.4.post107 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
如果您的机器是CPU，请运行以下命令安装
python -m pip install paddlepaddle==1.8.4 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple请确保您的PaddlePaddle安装成功并且版本不低于需求版本。使用以下命令进行验证。
# 在您的Python解释器中确认PaddlePaddle安装成功
>>> import paddle.fluid as fluid
>>> fluid.install_check.run_check()
# 确认PaddlePaddle版本
python -c "import paddle; print(paddle.__version__)"COCO-API:
运行需要COCO-API，安装方式如下：
# 安装pycocotools
pip install pycocotools
windows用户安装COCO-API方式：
# 若Cython未安装，请安装Cython
pip install Cython
# 由于原版cocoapi不支持windows，采用第三方实现版本，该版本仅支持Python3
pip install git+https://github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI
1 注意如果是的winodw下安装时候是出现的安装错误 是应为缺少安装的 .Windows下没有c/c++代码编译环境
解决办法：下载visualcppbuildtools_full.exe来安装 安装成功以后就会在开始菜单里找到visual C++ 2015 x64 Native Build Tools Command 如果暂时找不到就重启一下。
2.没有cython：解决办法：用anaconda下载就可以了
3.没有git： 解决办法：下载并按照指定步骤安装就可以
2.4PaddleDetection安装Python依赖库：Python依赖库在requirements.txt中给出，可通过如下命令安装：
pip install -r requirements.txt克隆PaddleDetection库：您可以通过以下命令克隆PaddleDetection：
//在你的制定的文件夹下面 使用的git的命令 没有git的话，自行下载git
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection.git
提示：也可以通过 https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection 克隆。
git clone https://gitee.com/paddlepaddle/PaddleDetection
确认测试通过：
python ppdet/modeling/tests/test_architectures.py
测试通过后会提示如下信息：
..........
----------------------------------------------------------------------
Ran 12 tests in 2.480s
OK (skipped=2)
使用预训练模型预测图像，快速体验模型预测效果：
# use_gpu参数设置是否使用GPU
python tools/infer.py -c configs/ppyolo/ppyolo.yml -o use_gpu=true weights=https://paddlemodels.bj.bcebos.com/ob会在output文件夹下生成一个画有预测结果的同名图像。
结果如下图：
快速开始 — PaddleDetection 0.1 文档
