1.paddlepaddle(让AI技术走进生活)
2.PaddleX场景实战：PP-TS在电压预测场景上的应用
3.小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习
4.paddle掌握（一）paddle安装和入门
5.使用PaddleClas（2.5）进行分类
6.链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)

paddlepaddle(让AI技术走进生活)

       让AI技术走进生活——PaddlePaddle的操作步骤

       人工智能技术在近年来的发展中，已经成为了现代社会不可或缺的一部分。而PaddlePaddle作为一款开源的深度学习框架，更是在AI技术的推广和发展中扮演了重要的角色。今天我们就来学习一下PaddlePaddle的操作步骤，让AI技术更加走进我们的粉笔app源码生活。

       1.安装PaddlePaddle

       首先，我们需要对PaddlePaddle进行安装。在安装之前，我们需要先确定好我们的电脑系统和所需的版本。PaddlePaddle支持Windows、Linux和MacOS等多种操作系统，同时也提供了Python和C++的API接口。在安装过程中，我们可以选择使用pip或者conda进行安装，也可以下载源代码进行编译安装。安装完成后，我们可以使用以下命令来测试PaddlePaddle是否安装成功：

       ```

       importpaddle

       paddle.version.show()

       ```

       2.数据处理

       在进行深度学习任务之前，我们需要对数据进行处理。PaddlePaddle提供了一系列的数据处理工具，包括数据读取、数据增强、数据预处理等功能。我们可以使用PaddlePaddle提供的163博客源码数据读取API来读取数据，并使用PaddlePaddle提供的数据增强和预处理工具来对数据进行处理。以下是一个简单的数据读取示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.vision.transformsasT

       transform=T.Compose([

       T.Resize(),

       T.CenterCrop(),

       T.ToTensor(),

       T.Normalize([0.,0.,0.],[0.,0.,0.])

       ])

       train_dataset=paddle.vision.datasets.ImageNet(mode='train',transform=transform)

       ```

       3.模型训练

       在数据处理完成后，我们就可以开始进行模型训练了。PaddlePaddle提供了一系列的深度学习模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、Transformer等。我们可以使用PaddlePaddle提供的模型来进行训练，也可以自己定义模型。以下是一个简单的模型训练示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.nnasnn

       classMyModel(nn.Layer):

       def__init__(self):

       super(MyModel,self).__init__()

       self.linear=nn.Linear(,)

       defforward(self,x):

       x=self.linear(x)

       returnx

       model=MyModel()

       loss_fn=nn.CrossEntropyLoss()

       optimizer=paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.,parameters=model.parameters())

       forepochinrange():

       forbatch_id,datainenumerate(train_loader()):

       x_data=data[0]

       y_data=data[1]

       logits=model(x_data)

       loss=loss_fn(logits,y_data)

       loss.backward()

       optimizer.step()

       optimizer.clear_grad()

       ```

       4.模型预测

       在模型训练完成后，我们就可以使用训练好的模型进行预测了。PaddlePaddle提供了一系列的模型预测API，包括图像分类、目标检测、语音识别等功能。以下是一个简单的图像分类预测示例：

       ```

       importpaddle

       importpaddle.vision.transformsasT

       transform=T.Compose([

       T.Resize(),

       T.CenterCrop(),

       T.ToTensor(),

       T.Normalize([0.,0.,0.],[0.,0.,0.])

       ])

       img_path='test.jpg'

       img=Image.open(img_path).convert('RGB')

       img=transform(img)

       img=paddle.unsqueeze(img,axis=0)

       model=paddle.vision.models.resnet(pretrained=True)

       model.eval()

       withpaddle.no_grad():

       logits=model(img)

       probs=paddle.nn.functional.softmax(logits,axis=1)

       pred=paddle.argmax(probs,axis=1).numpy()[0]

       ```

PaddleX场景实战：PP-TS在电压预测场景上的应用

       时间序列数据按照时间顺序排列，用于预测未来趋势。这一预测方法在多个行业都有广泛应用，对业务影响重大。例如，飞桨推出了基于启发式搜索和集成学习的高精度时序模型PP-TS，在电力场景数据集上验证，精度提升超%。ab指标公式源码PP-TS现已上线飞桨AI套件PaddleX，源码全部开放，可供探索。

       PP-TS可以准确预测场景下的未来数据，此外，飞桨还提供了8种时序预测方法，方便用户选择。

       百度高级工程师孙婷将于月日带来精品课程，解析时间序列预测技术和PP-TS实战教学。

       PP-TS从三个角度深入探索，包括模型选择、融合和优化。通过星河共创计划，加入文心生态伙伴，企业可快速解决行业痛点、实现商业收益。

小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用--提示学习

       小样本学习在文心ERNIE3.0多分类任务应用介绍，主要关注提示学习方法与实践。

       二分类/多分类任务广泛应用于商品、网页、新闻和医疗文本分类等现实场景。主流解决方案是在大规模预训练语言模型上进行微调，但需要大量标注数据。棋牌全套源码 github小样本学习旨在在数据量有限的情况下取得更好效果。

       提示学习通过任务转换和添加提示文本，使下游任务与预训练任务更相似，利用预训练模型学习的特征，减少对大量标注数据的依赖。在Ernie模型中，通过类似完形填空的形式转换多分类任务。

       以新闻分类为例，展示如何使用小样本学习进行文本分类。环境要求包括Python3.6及以上、paddlepaddle 2.3及以上、paddlenlp 2.4.0（预计9月发布）。获取最新版本的步骤包括使用git直接安装paddlenlp的源码。

       数据集格式包括训练/验证/测试数据集和待预测数据文件。标签集文件存储所有标签，用于分类器初始化，标签名与映射词构成通顺语句以优化学习效果。

       模型训练与预测步骤包括使用--do_predict参数进行预测，配置参数如数据路径、输出目录、是否预测、最大序列长度等。训练结束后，lede源码怎么还原模型可导出为静态图参数以部署推理。

       部署过程涉及模型转换与ONNXRuntime预测，使用Paddle2ONNX将静态图模型转化为ONNX格式，根据部署设备选择所需的依赖和配置参数。

       总结，小样本学习通过提示学习提高模型在数据量有限情况下的泛化能力，解决大模型与小训练集匹配问题。展望未来，优化模型融合、进行可解释性分析是关键研究方向。作者博客提供了更多深入信息。

paddle掌握（一）paddle安装和入门

       首先，我们从安装PaddlePaddle开始。官方推荐有深度学习开发经验且注重源代码和安全性的开发者使用，确保你的本地环境已安装CUDA和Anaconda。为了安装CUDA，你需要:

       1. 下载CUDA .7，可以从CUDA Toolkit Archive获取。

       2. 打开命令窗口，通过win+R运行管理器，输入`cmd`。

       3. 通过命令行查看CUDA版本。

       安装PaddlePaddle后，我们来实现一个经典的深度学习入门项目——MNIST手写字符识别，这就像软件开发的“hello world”项目。LeNet模型将用于对MNIST数据集进行图像分类。MNIST数据集包含,个训练样本和,个测试样本，数据预处理已标准化，每张是x像素，值在0到1之间。获取数据集地址：yann.lecun.com/exdb/mnist。

       利用PaddlePaddle的`paddle.vision.datasets.MNIST`，我们可以加载数据并查看训练集中的一条数据，如`train_data0`的标签为[5]。

       接着，我们构建LeNet模型，使用`paddle.nn`中的函数如`Conv2D`、`MaxPool2D`和`Linear`。以下是模型构建的输出。

       模型训练和预测可以通过高层API实现，如`Model.fit`进行训练，`Model.evaluate`进行预测。基础API下，你需要构建训练数据加载器，定义训练函数，设置损失函数，按批处理数据，进行训练，并在训练后用测试数据验证模型效果。

使用PaddleClas（2.5）进行分类

       在进行图像分类任务时，我选择使用PPLCNetV2_base模型。首先，确保已安装CUDA和CUDNN，这在分类过程中至关重要。我尝试安装CUDA.7.0，但遇到问题，预测结果不理想。实际上，使用CPU同样能实现分类，无需过度依赖GPU。若出现预测准确率低的问题，考虑卸载并重新安装，或寻找其他版本的CUDA和CUDNN。

       安装CUDA和CUDNN的官方资源提供了必要的版本选择。我选择CUDA.7.0，并通过自定义安装方式排除不必要的组件。同时，确保解压cuDNN的压缩包至CUDA安装路径C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v.7下，以完成环境配置。

       使用pip安装paddlepaddle-gpu==2.4.2，并从PaddlePaddle/PaddleClas仓库下载源码，以获取适用于图像分类的工具。为确保依赖项最新，执行pip install --upgrade -r requirements.txt命令。随后，运行PaddleClas模型并观察结果。

       为了将模型导出为ONNX格式，可以使用Paddle2ONNX模块，获取详细教程和案例有助于理解操作流程。此步骤有助于模型在其他平台或框架中实现推理。通过ONNXruntime进行推理，观察实际表现。注意，图像处理方式可能影响概率输出，我遇到的情况是因为转换方法不够精细，导致概率值有所不同。

       总结而言，使用PPLCNetV2_base模型进行分类时，正确安装CUDA和CUDNN、配置环境变量是关键。尽管遇到GPU运行问题，考虑使用CPU作为替代方案。通过ONNX格式转换与ONNXruntime的结合，可以实现跨平台的推理任务。若遇到特定问题，寻找兼容CUDA和CUDNN的版本或寻求社区支持将有助于解决问题。

链桨PaddleDTX系列 - xdb源码分析(一)

       本文基于链桨开源master分支，分析xdb模块代码。最新commit为4eee7caeebc0febdc。

       xdb是基于区块链的去中心化存储系统，它实现了文件存储、文件摘要上链、副本保持证明、健康状态监控、文件迁移等功能。在代码结构上，主要包含以下部分：

       blockchain模块：此模块负责实现xdb与区块链网络的交互。目前，xdb支持的区块链网络包括Xuperchain(xchain)和Fabric。以Xuperchain为例，xchain模块中的xchain.go文件包含了初始化xchain客户端的相关功能。

       client模块：作为xdb的客户端工具，client模块使得用户可以通过与xdb server进行交互来实现文件操作。具体实现细节在client/http/http.go文件中。

       cmd模块：这是xdb的命令行工具，通过client请求server服务，支持的功能包括文件上传、下载、查询等操作。关于cmd模块的详细用法，参考cmd/client/README.md文档。

       总的来说，xdb模块的代码结构清晰，功能全面，为去中心化存储提供了强大支持。通过本文的分析，可以更直观地理解xdb模块的实现原理和使用方法。