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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cloud开发源码生活。

       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js鼠标滑动源码数据读取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%。订单管理源码系统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。指标源码入门教学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，tboo指标公式源码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。