飞桨对昆仑XPU芯片的支持 训练支持 预测支持 飞桨对昆仑XPU芯片的支持 飞桨自2.0版本起支持在昆仑XPU上运行，经验证的模型训练和预测的支持情况如下： 训练支持 可实现模型单机单卡/单机多卡的训练，如下图所示： 模型 领域 模型readme 编程范式 可用的CPU类型 单机多卡支持 VGG16/19 图像分类 模型链接 静态图 X...

飞桨框架昆仑XPU版训练示例 ResNet50下载并运行示例： 飞桨框架昆仑XPU版训练示例 使用XPU训练与cpu/gpu相同，只需要加上-o use_xpu=True, 表示执行在昆仑设备上。 ResNet50下载并运行示例： 模型文件下载命令： cd path_to_clone_PaddleClas git clone - b ...

飞桨框架昆仑XPU版安装说明 安装方式一：通过Wheel包安装 下载安装包 验证安装 安装完成后您可以使用 python 或 python3 进入python解释器，输入 安装方式二：从源码编译支持昆仑XPU的包 环境准备 源码编译安装步骤： 如何卸载 飞桨框架昆仑XPU版安装说明 飞桨提供两种安装方式： 1. 预编译的支持昆仑XPU...

飞桨对昆仑XPU芯片的支持 飞桨对昆仑XPU芯片的支持 自飞桨2.0版本起支持昆仑XPU，目前基于昆仑XPU和X86（Intel）CPU可实现12个模型单机单卡/单机多卡的训练，如下图所示： 模型 领域 模型readme 编程范式 可用的CPU类型 单机多卡支持 VGG16/19 图像分类 模型链接 静态图 X86（Intel） 支持 ResNe...

飞桨框架昆仑XPU版训练示例 ResNet50下载并运行示例： 飞桨框架昆仑XPU版训练示例 使用XPU训练与cpu/gpu相同，只需要加上-o use_xpu=True, 表示执行在昆仑设备上。 ResNet50下载并运行示例： 模型文件下载命令： cd path_to_clone_PaddleClas git clone - b ...

使用飞桨探索自然语言处理 思考一下 引用 使用飞桨探索自然语言处理 接下来，让我们一起探索几个经典的自然语言处理任务，包括： 计算词语之间的关系（如同义词）：word2vec 理解一个自然语言句子：文本分类和相似度计算 一般来说，使用飞桨完成自然语言处理任务时，都可以遵守一个相似的套路，如 图10 所示。 图10：使用飞桨框架...

手写数字识别任务 MNIST数据集 构建手写数字识别的神经网络模型 飞桨各模型代码结构一致，大大降低了用户的编码难度 教程采用"横纵式"教学法，适用于深度学习初学者 手写数字识别任务 数字识别是计算机从纸质文档、照片或其他来源接收、理解并识别可读的数字的能力，目前比较受关注的是手写数字识别。手写数字识别是一个典型的图像分类问题，已经被广...

昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化A...

飞桨框架昆仑XPU版安装说明 安装方式一：通过Wheel包安装 下载安装包 验证安装 安装方式二：从源码编译支持昆仑XPU的包 环境准备 源码编译安装步骤： 如何卸载 飞桨框架昆仑XPU版安装说明 飞桨框架支持基于python的训练和原生预测，当前最新版本为2.1，提供两种安装方式： 1. 预编译的支持昆仑XPU的wheel包 目...

昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 昆仑XPU芯片安装及运行飞桨 百度昆仑AI计算处理器（Baidu KUNLUN AI Computing Processor）是百度集十年AI产业技术实践于2019年推出的全功能AI芯片。基于自主研发的先进XPU架构，为云端和边缘端的人工智能业务而设计。 百度昆仑与飞桨及其他国产软硬件强强组合，打造一个全面领先的国产化A...