懂乐理的音乐专业人士可以通过写乐谱并通过乐器演奏来展示他们的音乐创意和构思，但不识谱的素人如果也想跨界玩儿音乐，那么门槛儿就有点高了。但随着人工智能技术的快速迭代，现在任何一个人都可以成为“创作型歌手”，即自主创作并且让AI进行演唱，极大地降低了音乐制作的门槛。 本次我们基于PaddleHub和Diffsinger实现音频歌声合成操作，魔改歌曲《学猫叫》。 配置PaddleHub 首先确保本地就

目录流程版本安装Docker 安装PaddleNLP 安装环境准备模型准备压缩模型下载模型模型部署环境配置启动服务测试 -- 暂时还没通过重启 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用 最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 流程 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） 下载模型 （比较大，我这个有10G了，可以适当

目录UIE-X在医疗领域的实战1.项目背景2.案例简介3.环境准备数据转换5.模型微调6.模型评估7.Taskflow一键部署 UIE-X在医疗领域的实战 PaddleNLP全新发布UIE-X 🧾，除已有纯文本抽取的全部功能外，新增文档抽取能力。 UIE-X延续UIE的思路，基于跨模态布局增强预训练模型文心ERNIE-Layout重训模型，融合文本、图像、布局等信息进行联合建模，能够深度理解多模

云端炼丹固然是极好的，但不能否认的是，成本要比本地高得多，同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高，这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源，并且对超参数的调整也要求较高，更适合在云端进行。 在推理阶段，模型的权重和参数不再调整。相反，模型根据输入数据的特征进行计算，并输出预测结果。推理阶段通常需要较少的计算资源和时间，所以训练我们可以放在云端，而批量推理环节完全可以挪到本地，

词向量（Word embedding），即把词语表示成实数向量。“好”的词向量能体现词语直接的相近关系。词向量已经被证明可以提高NLP任务的性能，例如语法分析和情感分析。 PaddleNLP已预置多个公开的预训练Embedding，您可以通过使用paddlenlp.embeddings.TokenEmbedding接口加载各种预训练Embedding。本篇教程将介绍paddlenlp.embed

OCR -- 文本识别 -- 理论篇 本章将详细介绍如何基于PaddleOCR完成CRNN文本识别模型的搭建、训练、评估和预测。数据集采用 icdar 2015，其中训练集有4468张，测试集有2077张。 CRNN是基于CTC的算法，CRNN是较早被提出也是目前工业界应用较多的方法。主要用于识别规则文本，有效快的预测速度，并且因为序列不对齐，不受长度的影响，所以在长文本上有很好的预测效果，中文

目录Paddle Serving服务化部署实战准备预测数据和部署环境环境准备安装 PaddlePaddle 2.0安装 PaddleOCR准备PaddleServing的运行环境，模型转换Paddle Serving pipeline部署确认工作目录下文件结构：启动服务可运行如下命令：测试Python发送服务请求：Postman 发送请求参数调整 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-

目录安装Docker 安装PaddleOCR 安装准备PaddleServing的运行环境，模型转换Paddle Serving pipeline部署重启测试 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 预测部署简介与总览 百度飞桨(PaddlePaddle) - PP-OCRv3 文字检测识别系统 Paddle Inference 模型推理（离线部署） 百度飞

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目录目标检测：文本检测：检测难点：检测方法：基于回归的文本检测水平文本检测任意角度文本检测弯曲文本检测基于分割的文本检测代码示例可视化文本检测预测DB文本检测模型构建backbone网络FPN网络Head网络 目标检测： 不仅要解决定位问题，还要解决目标分类问题，给定图像或者视频，找出目标的位置（box），并给出目标的类别； 文本检测： 给定输入图像或者视频，找出文本的区域，可以是单字符

Paddle Inference 模型推理流程 分别介绍文字检测、方向分类器和文字识别3个模型，基于Paddle Inference的推理过程。 Paddle Inference 的 Python 离线推理 离线推理，即在特定机器上部署的代码只能在这台机器上使用，无法通过其他机器进行访问 使用whl包预测推理 “WHL”是“WHeeL”的英文缩写,意思是“车轮” ，whl 格式本质上是一个压缩

百度飞桨(PaddlePaddle)安装 OCR的技术路线 PaddleHub 预训练模型的网络结构是 DB + CRNN, 可微的二值化模块（Differentiable Binarization，简称DB） CRNN（Convolutional Recurrent Neural Network）即卷积递归神经网络, 是DCNN和RNN的组合 DB（Differentiable Binari

飞桨 使用张量（Tensor） 来表示神经网络中传递的数据，Tensor 可以理解为多维数组，类似于 Numpy 数组（ndarray） 的概念。与 Numpy 数组相比，Tensor 除了支持运行在 CPU 上，还支持运行在 GPU 及各种 AI 芯片上，以实现计算加速；此外，飞桨基于 Tensor，实现了深度学习所必须的反向传播功能和多种多样的组网算子，从而可更快捷地实现深度学习组网与训练等

注意：32位pip没有PaddlePaddle源 # 如果报下列错误，检查 Python 版本，不能过高也不要太低，并且不能是 32位的。 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement paddlepaddle=-2,4,2 (from versions: none) ERROR: No matching distr

百度飞桨(PaddlePaddle)-数字识别 在Pycharm中使用Matplotlib中的pyplot时，运行代码报错： MatplotlibDeprecationWarning: Support for FigureCanvases without a required_interactive_framework attribute was deprecated in Matplotlib

手写数字识别任务 用于对 0 ~ 9 的十类数字进行分类，即输入手写数字的图片，可识别出这个图片中的数字。 使用 pip 工具安装 matplotlib 和 numpy python -m pip install matplotlib numpy -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple D:\OpenSource\PaddlePaddle>pytho

需要做点什么 方便广大烟酒生研究生、人工智障炼丹师算法工程师快速使用百度PaddelPaddle，所以特写此文章，默认使用者已有基本的深度学习概念、数据集概念。 系统环境 python 3.7.4 paddlepaddle-gpu 2.2.2 paddle2onnx 0.9.1 onnx

目的 作文字数统计。   技术依赖 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1725688?forkThirdPart=1 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析识别处理，以获取文字和版本信息的过程。也就是说将图象中的文字进行识别，并返回文本形式的内容。例如