paddle

步骤 1、window环境下先安装miniconda x64 2、运行下面脚本安装，启动服务 3、python测试验证 install.bat脚本 python测试图片ocr识别 附： paddleHub 模型库： https://www.paddlepaddle.org.cn/hubsearch?filter=en_category

桨冲浪

paddle a boatboat中文翻译的意思是：划船。

选择PADDLES导联只是为了快速了解患者的心律变化情况，在该导联下可使用除颤仪电极板作为心电图电极在除颤仪上读取患者实时心电图情况，进而可决定下一步应如何处理。

1、第一步 打开Pycharm:直至创建好Python项目为止！新建一个空白项目当然了，最好创建为虚拟环境，这样的话随意折腾也无大碍。2、第二步 安装PaddlePaddle:在Pycharm里，可以很方便安装第三方模块,如果你喜欢pip方法安装，在Pycharm里也是可以的3、第三步 导入一下验证是否安装成功,如果没有出现红色波浪线就意味着模块可以导入就说明大功告成！官方安装说明：http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/beginners_guide/install/index_cn.html

桨间隔Paddle桨n. 划桨；明轮翼vt. 拌；搅；用桨划vi. 划桨；戏水；涉水spacer</p>间隔n. 垫片；[遗] 间隔区；逆电流器隔圈垫环</p>

oar释义： n. 桨；橹；桨手 vt. 划（船） vi. 划行 例句： The pair of oars are too big to paddle the small raft. 这对桨用来划这艘小木筏显得太大了。paddle释义： n. 划桨；明轮翼 vt. 拌；搅；用桨划 vi. 划桨；戏水；涉水 例句： We paddled across the river. 我们划船过了河。 词组： paddle wheel桨轮；明轮

1. 很高质量的GPU代码2. 非常好的RNN设计3. 设计很干净，没有太多的abstraction，这一点比TensorFlow好很多。4. 高速RDMA的部分貌似没有开源（可能是因为RDMA对于cluster design有一定要求）：Paddle/RDMANetwork.h at master · baidu/Paddle · GitHub5. 设计思路比较像第一代的DL框架，不过考虑到paddle已经有年头了，这样设计还是有历史原因的。5.1 config是hard-code的protobuf message，这对扩展性可能会有影响。5.2 可以看到很多有意思的类似历史遗留的设计：采用了STREAM_DEFAULT macro，然后通过TLS的方式定向到非default stream：Paddle/hl_base.h at 4fe7d833cf0dd952bfa8af8d5d7772bbcd552c58 · baidu/Paddle · GitHub （所以Paddle off-the-shelf不支持mac？）5.3 在梯度计算上采用了传统的粗粒度forward/backward设计（类似Caffe）。可能有人会说“所以paddle没有auto gradient generation”，这是不对的，autograd的存在与否和op的粒度粗细无关。事实上，TensorFlow在意识到细粒度operator超级慢的速度以后，也在逐渐转回粗粒度的operator上。目前只看到这里。总之是一个非常solid的框架，百度的开发功底还是不错的。

paddle away划去，划走例句Bill would be waiting for him there, and they would paddle away south down the Dease to the Great Bear Lake.比尔肯定会在那儿等他，然后他们将划船向南沿着狄斯河到大熊湖，再朝南渡过大熊湖后继续南行，就会到达马肯吉河。 The back of the boat is your own mobile diving board, and snorkeling spots and beaches are just a few lazy, doggie-paddle strokes away.

paddlebrush气垫梳会给我们前所未有的梳发感受，想要感受弹性的梳发体验，快来跟好物君看看吧。paddlebrush气垫梳怎么样paddlebrush气垫梳的梳齿顶部采用圆头设计，触感柔软。梳发时，能够刺激头皮神经，帮助促进头部血液循环。paddlebrush气垫梳的弹性气囊能够舒适按摩头皮，其高弹性气囊设计，压力适中。在梳头过程中，可以帮助舒缓头部疲劳。paddlebrush气垫梳在梳头时，梳子会产生大量的小氧气微粒，能够综合头发产生的正电荷，并产生释放负离子，能抚平毛躁，让秀发更柔和顺滑。paddlebrush气垫梳好用吗paddlebrush气垫梳好用。paddlebrush气垫梳的梳齿材质柔软，触感梳齿，能够轻松梳开因打结缠绕的发丝，减少撕扯断发。在日常使用paddlebrush气垫梳护理时，从发根开始，往发梢的方向轻轻梳理，可以柔顺秀发，接触打结，也可以用paddlebrush气垫梳轻轻按压头皮，帮助头皮轻松。

系统错误。当单次写入超过65457字节的时候系统无法识别Paddle脚本的内容，系统就会出现错误显示Oserror:input/outputerror。

一个第二个字母是“u”，一个第二个字母是“a”，前者是“水坑”的意思，后者是“船桨”的意思。

百度 PaddlePaddle在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前，我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle。Paddle其实已经有多年历史了。早在 2013 年，百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台，已经无法满足深度神经网络在搜索、广告、文本、语音、图像等领域的训练需求，于是在徐伟的带领下开始搭建Paddle——一个多机并行的CPU/GPU混布的异构计算平台。Paddle从最早的开发到如今的开源，就一直以大规模数据处理和工业化的要求不断改进。我们可以看到PaddlePaddle有很多优异的特性。Github上介绍，PaddlePaddle有以下特点：· 灵活PaddlePaddle支持大量的神经网络架构和优化算法，支持任意复杂RNNs结构，高效处理batch，无需数据填充。简单书写配置文件即可实现复杂模型，比如拥有注意力(Attention)机制、外围记忆层(External Memory)或者用于神经机器翻译模型的深度时序快进网络。· 高效为了利用异构计算资源的能力，PaddlePaddle中的每一级都会进行优化，其中包括计算、内存、架构和通信。以下是几个例子：1.使用SSE/AVX内联函数、BLAS数据库(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal来优化数学运算。2.高度优化RNNs网络，在没有Padding的情况下，也能处理不同长度的序列。3.优化的本地和分布式训练，同时支持高纬稀疏模型。· 可扩展有了PaddlePaddle，使用多个CPU和GPU以及机器来加速训练可以变得很轻松。 PaddlePaddle能通过优化通信，获得高吞吐量和性能。· 与产品的连接PaddlePaddle的部署也很简单。在百度，PaddlePaddle已经被用于产品和服务中，拥有大量用户。应用场景包括预估外卖的出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等等。在PaddlePaddle简单、可扩展的逻辑下，徐伟评价说：“这将使工程师们能够快速、轻松地将深度学习技术应用到他们的产品当中，我们想让更多的人使用人工智能，人工智能对于我们的未来生活是非常重要的。”

Question： Answer:

训练肯定是不能在arm上了，性能太差。有了模型之后可以用PaddleLite部署在arm平台上，而且支持华为芯

从浪区外划向等浪区。paddle out - 从浪区外划向。。。当你进入海中，将冲浪板划向等浪区的时候，你可以直接的、直线的迎着浪划过去，但是这样会很费劲，每个来浪你都要做潜越(Duck Dive)，同时会有撞到迎面过来的滑浪人的危险。这时，选择 paddle out ，也就是避开正面浪区（白浪区），从侧面划到等浪区。line up（lineup，line-up），进入海中，冲浪者聚集，观察等待来浪的区域。

PaddleDetection中的目标检测模型均包括3个输入值和2个输出值。 3个输入值依次为:2个输出依次为：

直译：逆流而上却没有桨意译：不可能做到的事

external paddles外部叶片

英语谚语: Paddle your own canoe 中文意思: 自立更生，自食其力。 随机推荐10条英文谚语： A flow of words is no proof of wisdom 口若悬河不能作为才智的证明。 A fool always es short of his reckoning 愚人常缺算计。 A fool always rushes to the fore 傻瓜总爱强出头。 A fool and his money are soon parted 笨蛋难聚财。 A fool attempting to be witty is an object of profoundest pity 蠢人装聪明，实在最可怜。 A fool can ask more questions than seven wise men can answer 一愚发问，七智结舌。 A fool knows more in his own house than a wise man in another 一个蠢材在他自己家里所知的事比一个聪明人在别人家里所知的事要多。 A fool may ask more questions in an hour than a wise man can answer in seven years 愚者所问，智者难答。 A fool may give a wise man counsel 愚者千虑，必有一得。 A fool may throw a stone into a well which a hundred wise men cannot pull out 一愚所失，百智难回。 英语谚语: Paddle your own canoe 中文意思: 自立更生，自食其力。

paddle blind桨盲It"s cruel to make fun of a blind man.取笑一个瞎子是残忍的。The man whose right eye is blind is Mr. Green.右眼瞎的那人是格林先生。Children love to paddle at the beach.孩子们喜欢在海滩嬉水。He is blind to her bad behavior.他对她的不良行为视而不见。The blind have a keen sense of touch.盲人有敏锐的触觉。I felt much sympathy for the blind.我对盲人深感同情。

也可以理解为：划船离开了。...as we paddled away we heard the two men shouting.《汤姆索亚历险记》

pad 是电极片的意思 至于paddle 不了解

paddlesn.划船( paddle的名词复数 ); 桨状物; （机具的）桨状部份; v.涉水( paddle的第三人称单数 ); 趟水; 用桨划船; 用戒尺打（孩子）;

1.先使用百度AI运行代码。参考https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2160041链接网址，从而得到模型。但是paddlex运行得到的模型不能直接在树莓派上跑。所以进行第二步。 2.把模型转换成paddle-lite支持的模型。在百度studio，上一步的代码里运行 paddle_lite_opt --model_fie=你的模型途径 --param_file=你的权值途径 --valid_targets=arm --optimize_out_type=naive_buffer --optimize_out=你要的输出nb模型的途径和名称 3.执行以下分类代码，修改属于你的参数 from paddlelite.lite import * import cv2 import numpy as np import sys import time from PIL import Image from PIL import ImageFont from PIL import ImageDraw # 加载模型 def create_predictor(model_dir): config = MobileConfig() config.set_model_from_file(model_dir) predictor = create_paddle_predictor(config) return predictor #图像归一化处理 def process_img(image, input_image_size): origin = image img = origin.resize(input_image_size, Image.BILINEAR) resized_img = img.copy() if img.mode != "RGB": img = img.convert("RGB") img = np.array(img).astype("float32").transpose((2, 0, 1)) # HWC to CHW img -= 127.5 img *= 0.007843 img = img[np.newaxis, :] return origin,img # 预测 def predict(image, predictor, input_image_size): #输入数据处理 input_tensor = predictor.get_input(0) input_tensor.resize([1, 3, input_image_size[0], input_image_size[1]]) image = Image.fromarray(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGRA2RGBA)) origin, img = process_img(image, input_image_size) image_data = np.array(img).flatten().tolist() input_tensor.set_float_data(image_data) #执行预测 predictor.run() #获取输出 output_tensor = predictor.get_output(0) print("output_tensor.float_data()[:] : ", output_tensor.float_data()[:]) res = output_tensor.float_data()[:] return res # 展示结果 def post_res(label_dict, res): print(max(res)) target_index = res.index(max(res)) print("结果是:" + " " + label_dict[target_index])if __name__ == "__main__": # 初始定义 label_dict = {0:"metal", 1:"paper", 2:"plastic", 3:"glass"} image = "./test_pic/images_orginal/glass/glass300.jpg" model_dir = "./trained_model/ResNet50_trash_x86_model.nb" image_size = (224, 224) # 初始化 predictor = create_predictor(model_dir) # 读入图片 image = cv2.imread(image) # 预测 res = predict(image, predictor, image_size) # 显示结果 post_res(label_dict, res) cv2.imshow("image", image) cv2.waitKey()

pad 是电极片的意思 至于paddle 不了解

Paddle Spacer 3" 150Lbs RF With Jack Screw A193 Gr. B8M Cl.2 Between Flanges ASME B16-48, ASTM A240 Gr. 304 Fabrication, Test and Certificates to be in a standred。求翻译。这是管件方面的。

是的。PaddlePaddle是百度提供的国内首个开源深度学习框架，是基于深度学习编程语言的新一代深度学习框架，在兼具性能的同时，极大的提升了框架对模型的表达能力。PaddleHub目前支持CPU和GPU计算，PaddlePaddle支持CPU运算，不支持GPU运算。

简单说一些第一印象（以目前的github repo为准）。整体的设计感觉和Caffe心有灵犀，同时解决了Caffe早期设计当中的一些问题（比如说default stream）。1. 很高质量的GPU代码2. 非常好的RNN设计3. 设计很干净，没有太多的abstraction，这一点比TensorFlow好很多。4. 高速RDMA的部分貌似没有开源（可能是因为RDMA对于cluster design有一定要求）：5. 设计思路比较像第一代的DL框架，不过考虑到paddle已经有年头了，这样设计还是有历史原因的。

在安装 Paddle 之前,最好检查一下环境是否满足安装的要求。Paddle 支持 Windows, Linux 和 macOS 等操作系统。Paddle 支持 Python 3.5 及其以上版本。Paddle 依赖于 CUDA 和 cuDNN，如果你打算在 GPU 上运行 Paddle，请确保你的计算机上安装了 CUDA 和 cuDNN。如果环境满足要求,你可以使用以下命令安装 Paddle：conda install paddlepaddle-gpu -c paddlepaddle如果还是显示失败，可以尝试使用pip安装：pip install paddlepaddle-gpu如果仍然不行,可以尝试更新paddle版本或者卸载重装paddle.或者可以给这个命令加上 -v参数，查看详细的错误信息。conda install -v paddlepaddle-gpu -c paddlepaddle如果仍然无法解决问题，请查看Paddle官网或者社区上的文档来寻找解决方案。

paddle：名词：桨，木桨 例如：We might be able to push ourselves across with the paddle. 我们也许可以用桨把自己推过去。动词：用桨划（船）例如：They paddle their boat up the river. 他们划着小船往上游去了。动词：玩水例如：Children love to paddle at the beach.孩子们在海滩玩水。

可能是版本号不兼容，在安装第三方库的过程中，要查找与自己Python相适应版本的库，并不是版本号越高越好，而是相适应的。

在系统中安装。PA系统是基于PC技术的开放式数控系统（CNC），开放式CNC技术代表着全球数控领域的最前沿技术，其先进的技术先后被世界多家著名的自动化公司所采用。由深圳大族激光科技股份有限公司与德国PowerAutomationGmbH公司(英文简称PA)共同出资组建的深圳大族彼岸数字控制软件技术有限公司(中文简称大族彼岸，英文简称HAN"SPA)，专门从事机床数控系统(PA系统)的研发、生产、销售与服务。

row作为及物动词，有“划船”的意思，强调的是“划船”这个事件；paddle作为及物动词，有“用船桨划船”的意思，强调的是“用船桨”，强调的是动作。两者有细微的区别，但通常可以混用。

recket和paddle中文意思是差不多的，三个英文读音不一样，bat的中文意思是火箭，所以是有区别的。采纳哦

歌曲名:PADDLE歌手:Mr.Children专辑:シフクノオトほんの束の间胸の中に巻き起こる风　风　风「今しかないよな」って呪文みたいに缲り返す日常の下敷きになって埋もれたモノを取り返すんだ「甘い梦だ」と谁かがほざいてたって虎视眈眈と准备してきた仆だからきっとうまくやれる行こうぜ新しい记号を探しにフラスコの中　飞び込んでどんな化学変化を起こすか軽くゆすってみよう　It"s OKゆけ　荒れ狂う海原の上未来へと　手を突きだしてもしかしたら今日は何も起こんないかもでも　明日へとパドリング时々谁かが仆の人生を操ってるような気がする谁に感谢していいのかは分からないけれど仆は今日も生きてるまだ　もう少し君を爱していれる良い事があってこその笑颜じゃなくて笑颜でいりゃ　良い事があると思えたらそれが良い事の　序章です新しい希望を见つけようフラスコの中　飞び込んでどんな化学変化起こすかもう一度ゆすってみよう　It"s OKゆけ　高い　デカイ　波に乗れ怯んでる自分蹴飞ばしてもしかしたら明日も何も起こんないかもでも　永远のパドリング皮肉で溢れた世界不安と怒りの过渡期见失わぬように进もう时々　上手に息抜きしながら身をかわしながら行こうぜ新しい希望を见つけようフラスコの中　飞び込んでどんな化学変化を起こすかずっと　ゆすっていこう　It"s OKゆけ　荒れ狂う海原の上未来へと　手を突きだしてもしかしたらずっと何も起こんないかもでも　永远のパドリングただ　ただ　明日へとパドリングhttp://music.baidu.com/song/1200823

制动踏板

是的。主要是因为可以paddle还可以用于形容“短轴宽面”的浆,应该后来就发展出了乒乓球拍的含义。乒乓球拍由底板、胶皮和海绵三部分组成。三者的合理搭配决定了一块球拍的质量。我们经常提到乒乓球拍及海绵的术语，如：“速度”、“控制”和“弹性”“底板软硬”等。其实这些指标却都没有行业统一的数值，只是各大厂商为了在消费者购买时能够有所借鉴而自己划分的。乒乓球拍保养简单地可概括为三句话：底板防受潮，胶皮防老化，使用防摔跤。具体做法是：球拍使用后用专用的海绵擦擦净胶面的污渍，待水干后贴上专用的乒乓球反胶护膜。正胶须待皮面干燥后收藏。球拍收藏时应置于通风干燥处，远离热源，避免阳光暴晒，更不能球拍上堆压重物。乒乓球拍的海绵和胶皮受热后易老化，粘性和弹性降低，俗称“死了”。板子受热后也容易变形，影响击球的准确性。同时，避免海绵和胶皮接触汽油，一旦接触汽油，橡胶制品就会变形、变质，这一点应特别注意。

从这两个词在桨的意思上来看oar特指单边的长桨，通常有铁环卡在船沿paddle即可以是单边的也可以是双边的，短桨，需手持，不通过铁环卡在船沿

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摘要：PaddlePaddle的负责人徐伟认为，没有一家公司能够完全主导这个领域，要单一公司的深度学习框架完全主导该领域，就等同于用同一种程序语言开发所有的软件，未来深度学习的生态系统会因使用场景有最佳的框架使用。PaddlePaddle会和Python一样流行吗?深度学习引擎最近经历了开源热。2013年Caffe开源，很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架，但那时候的开源框架还不多。随着越来越多的开发者开始关注人工智能，AI 巨头们纷纷选择了开源的道路：2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块，11月Google开源 TensorFlow，2016年1月微软开源CNTK。最近，百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle。在这场深度学习的框架之争中，究竟哪家能够胜出?PaddlePaddle的负责人徐伟认为，没有一家公司能够完全主导这个领域，要单一公司的深度学习框架完全主导该领域，就等同于用同一种程序语言开发所有的软件，未来深度学习的生态系统会因使用场景有最佳的框架使用。话虽如此，对于程序员来说，如果选择了更为流行的编程语言，就会有更多可使用的库，也能更轻松的做出好的产品。而紧跟程序语言的发展历史，我们发现最终最为流行的，总是最容易上手的。Python是非常好的例子，在编程语言排行榜上，2014年Python只有第六名。但随着大量年轻程序员的涌入，他们更愿意选择简单、易学、文档好的Python作为优先的学习对象，很快C、C++程序员很多也开始使用Python编程了。而今天发生在深度学习框架上的竞争，似乎也在重演编程语言的历史。去年TensorFlow发布的时候，对于它的质疑声不绝于耳。首先是对单机版TensorFlow的质疑，认为它在和Caffe、Torch和 Theano相比并没有优势。而在Google开源了分布式版本后，人们说它比Caffe慢，比Torch臃肿，而且不能进行太大调整。但如今在HackerNews上关于最受欢迎深度学习工具的投票，TensorFlow获得第一，得票率是第二名的接近2.6倍。程序员Vonnik解释了这个现象：使用TensorFlow的大部分都是来自Udacity课程的学生，他们大部分都没什么经验。但正是这些学生和初学者，而非那些经验丰富的资深人士，把Python变成了全球最流行的语言，也把TensorFlow推到了排名第一的位置。从Python和TensorFlow的历史来看，我们有理由认为，最为简单、易用的深度学习框架，将会在未来的竞争胜出。百度 PaddlePaddle在和几款最常用的深度学习框架TensorFlow、Torch、Caffe比较之前，我们先重点介绍新出现的PaddlePaddle。Paddle其实已经有多年历史了。早在 2013 年，百度就察觉到传统的基于单GPU的训练平台，已经无法满足深度神经网络在搜索、广告、文本、语音、图像等领域的训练需求，于是在徐伟的带领下开始搭建Paddle——一个多机并行的CPU/GPU混布的异构计算平台。Paddle从最早的开发到如今的开源，就一直以大规模数据处理和工业化的要求不断改进。我们可以看到PaddlePaddle有很多优异的特性。Github上介绍，PaddlePaddle有以下特点：· 灵活PaddlePaddle支持大量的神经网络架构和优化算法，支持任意复杂RNNs结构，高效处理batch，无需数据填充。简单书写配置文件即可实现复杂模型，比如拥有注意力(Attention)机制、外围记忆层(External Memory)或者用于神经机器翻译模型的深度时序快进网络。· 高效为了利用异构计算资源的能力，PaddlePaddle中的每一级都会进行优化，其中包括计算、内存、架构和通信。以下是几个例子：1.使用SSE/AVX内联函数、BLAS数据库(例如MKL、ATLAS、cuBLAS)和定制化的CPU/GPU Kernal来优化数学运算。2.高度优化RNNs网络，在没有Padding的情况下，也能处理不同长度的序列。3.优化的本地和分布式训练，同时支持高纬稀疏模型。· 可扩展有了PaddlePaddle，使用多个CPU和GPU以及机器来加速训练可以变得很轻松。 PaddlePaddle能通过优化通信，获得高吞吐量和性能。· 与产品的连接PaddlePaddle的部署也很简单。在百度，PaddlePaddle已经被用于产品和服务中，拥有大量用户。应用场景包括预估外卖的出餐时间、预判网盘故障时间点、精准推荐用户所需信息、海量图像识别分类、字符识别(OCR)、病毒和垃圾信息检测、机器翻译和自动驾驶等等。在PaddlePaddle简单、可扩展的逻辑下，徐伟评价说：“这将使工程师们能够快速、轻松地将深度学习技术应用到他们的产品当中，我们想让更多的人使用人工智能，人工智能对于我们的未来生活是非常重要的。”深度学习框架对比PaddlePaddle最主要的类比对象，来自UC伯克利的贾扬清开发的Caffe和Google的 TensorFlow。这是一张来自Spark Summit 2016的图，PaddlePaddle在开源前就在顶级的行业会议中进行了展示。PaddlePaddle、Caffe和TensorFlow都可以支持分布式训练，但相比之下PaddlePaddle 有很突出的优势。PaddlePaddle和Caffe在设计上有一些类似的地方，但是相比Caffe聚焦在视觉领域，PaddlePaddle可以在各种不同的场景中应用。而相比TensorFlow，PaddlePaddle的上手难度更低，也没有太多的Abstraction，速度也会更快。而在RNN的性能表现上，PaddlePaddle的速度也要优于TensorFlow。总的来说1)Caffe具有出色的CNN实现功能的开发语言，在计算机视觉领域，Caffe仍然是最流行的工具包。Caffe的开发语言支持C++和Cuda，速度很快，但是由于一些历史性的遗留架构问题，它的灵活性不够强。而且对递归网络和语言建模的支持很差。Caffe支持所有主流开发系统，上手难度属于中等水平。2)TensorFlow是一个理想的RNN API实现，它使用了向量运算的符号图方法，使得开发的速度可以很快。TensorFlow支持的比较好的系统只有各种Linux系统和OSX，不过其对语言的支持比较全面，包含了Python、C++和Cuda等，开发者文档写得没有Caffe那么全面，所以上手比较难，在性能方面，也不如Caffe及PaddlePaddle。3)Torch没有跟随Python的潮流，反而选择了C语言实现，用Lua语言进行封装。Torch对卷积网络的支持非常好，运行在C++、C#和Jave等工业语言的速度较快，也不需要额外的编译。但是它的上手难度也很高，对初学者缺乏规范的例子，而且需要先迈过Lua的门槛，这对初学者是很大的障碍。4)而此次百度的PaddlePaddle性能优先并兼顾灵活，通过使用GPU异构计算来提升每台机器的数据处理能力，获得了业内“相当简洁、设计干净、稳定，速度较快，显存占用较小”等好评。而在关键的进入门槛上，相比Google TensorFlow和Facebook Torch，PaddlePaddle的上手难度低得多，且拥有非常优秀的业界特征，包括NLP和推荐等应用场景、对RNN很好的支持、高质量代码、以及分布式训练等，已经足以满足大多数AI场景的需求。且PaddlePaddle更加务实，可解决实际问题。据徐伟介绍，PaddlePaddle将在本月底发布最新版本，全面支持Mac操作系统、以及Cuda8.0和GCC5.4，同时进一步优化了安装过程，可以帮助更多开放者更好地“上手”。所以我们可以初步下一个结论，在中国的开发环境下，Google TensorFlow和Facebook Torch的上手难度都比较高，TensorFlow最好的训练环境Google Cloud也难以在中国获得支持。而Caffe虽然已经有了多年的积累，但是毕竟目前只是在视觉领域有比较好的发展，而且相比百度能提供的产业链支持，在资源投入上可能会有比较大的局限。相比之下，坐拥中国的本土市场，上手难度低得多的PaddlePaddle，将会有更好的技术和生态的环境。也许不久的将来，PaddlePaddle就会和Python在编程语言中所做的事情一样，成为最流行的深度学习引擎。

dense_vector：稠密的浮点数向量。sparse_binary_vector：稀疏的二值向量，即大部分值为0，但有值的地方必须为1。sparse_float_vector：稀疏的向量，即大部分值为0，但有值的部分可以是任何浮点数。integer：整型格式

paddle 简单介绍paddle 是百度在2016年9月份开源的深度学习框架。 就我最近体验的感受来说的它具有几大优点: 1. 本身内嵌了许多和实际业务非常贴近的模型比如个性化推荐，情感分析，词向量，语义角色标注等模型还有更多实际已经内嵌了但是目前还没有出现在官方文档上的模型比如物体检测，文本生成，图像分类，ctr预估等等，可以快速应用到项目中去 2. 就实际体验来看，训练的速度相比于调用keras，在同等数据集上和相同网络架构上要快上不少。当然也是因为keras本身也是基于在tensorflow或者theano上面的，二次调用的速度不如paddle直接调用底层迅速。 缺点也有很多: 1. 一开始的安装对新手极其的不友好，使用docker安装感觉这个开源框架走不长久，所幸这个问题已经解决。 2. 目前很多的文档并不完善，也许百度系的工程师目前对这方面其实并不是很重视，新手教程看起来并非那么易懂。　　 3. 层的封装并不到位，很多神经网络层得自己去写，感觉非常的不方便。 最后希望借由本文，可以让你快速上手paddle。一分钟安装paddledocker 安装 之前paddle的安装方式是使用docker安装，感觉非常的反人类。 安装命令:docker pull paddlepaddle/paddle:latest

是的。PaddlePaddle是百度提供的国内首个开源深度学习框架，是基于深度学习编程语言的新一代深度学习框架，在兼具性能的同时，极大的提升了框架对模型的表达能力。PaddleHub目前支持CPU和GPU计算，PaddlePaddle支持CPU运算，不支持GPU运算。

n.短桨, 划桨, 明轮翼vi.划桨, 戏水, 涉水vt.用桨划, 搅, 拌

准备工作： 其中--gpus all 需要提前安装 nvidia-container-toolkit (即 nvidia-docker 的升级版)表示允许容器访问使用所有gpu（或指定gpu设备序列id，如--gpus 0或--gpus 0,1,2） -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all 等docker容器启动参数可能在部分场景下需要使用但本次部署未使用到 容器已经预安装python 3.5、3.7、3.8等常用版本，默认python3为3.5 // 或者获取服务端模型进行转换，（测试ch_ppocr_server_v2.0_rec和ch_ppocr_server_v2.0_det发现无效且返回错误码err_no：5） 获取用于测试的数据集（可选） 启动服务并将日志输出至log.txt（在同级目录下的./Pipelinexxxx/pipeline.log也记录有一部分启动运行的日志） 运行客户端访问服务测试 关于坐标，直接读取如下中的dt_boxes_list或dt_boxes_list[0]都可获得正常的坐标，但需要自己做格式处理(直接用str()函数处理示例图片结果得到的文本字符如dt_boxes_list将得到 [array([[[292, 298], [332, 298], [345, 848], [305, 848]], [[345, 298], [377, 298], [382, 660], [350, 660]]], dtype=int16)] )： 在尝试部署环境前未确认各版本对应关系就进行安装容易出问题，目前我使用PaddleOCR部署GPU的pdserving和hubserving识别环境均失败，异常为 通过各种命令查询版本未发现有误，除了我病急乱投医自己去直接pip3.7 install torch 的版本打印需求为cuda10.2（PaddleOCR环境没有这个包，且后来发现根据网文介绍还需要安装指定torch版本的基础上进行测试） 部分文章提到可能是paddle版本对不上，这个暂未尝试 2021/12/02 发现确实是paddle版本对不上，docker_hub上的镜像容器已经携带配套的paddle，但我按文档来一步步安装时，文档中安装paddle的步骤会把镜像容器中的版本卸载掉；

1、显卡驱动的cuda版本与运行时版本不匹配 2、以Docker方式运行时，容器访问不到宿主机的显卡设备，需要依赖nvidia-docker(或者现在的nvidia-container-toolkit，好像是叫这个)，以nvidia-container-toolkit 为例则启动容器时，增加参数 --gpus all 表示向容器提供显卡运算 2、paddle版本对不上，列如，我安装的docker_hub上的cuda10.1-cudnn7镜像容器已经携带配套的paddle，但我按文档来一步步安装时，文档中安装paddle的步骤会把镜像容器中的版本卸载掉； 参考这位博主的验证方式： https://blog.csdn.net/qq_43158129/article/details/116142814 最后上传截图为证 官方文档教程示例：验证：

boating作名词的意思是：划船，作形容词的意思是：划船的，作动词的意思：划船（boat的ing形式） ，paddle指的是桨; 船桨; (机具的)桨状部分