给大家安利种草一款可以薅羊毛的算力租赁平台哈，这款公有算力租赁平台叫AIStack智算中心，我一名师哥推荐给我的：https://aistackdc.com/#/phone-register?invite_code=32AC80 我附上的是我的邀请码而不是官网链接，因为我们学院跟这家公司有合作，给我们的账号做了升级，通过我们账号邀请码注册的账号 可以获得五张优惠券，其中有两张一折券，三张五折券。他们家目前只有4090的卡，据说近期会上2080TI 22G的版本。4090现在每小时原价是1.98元，用一折优惠券只

想要识别率提升，数据集应该怎么做呢？

我用的是fluent跑模拟，文件格式是dat，怎么转换成pkl格式的数据集呀，有大佬知道吗

有没有大佬知道怎么把PaddleOCR模型量化后转换为onnx啊，用官网自带的量化模型转换失败，用官网非量化模型自己量化后可以转换，但是运行报错唉，求助～～～～

使用 rpc调用paddleserving 上的模型，client = Client() 语句出错，报： File "C:\Users\co_co\AppData\Local\Programs\Python\Python38\lib\site-packages\paddle_serving_client\client.py", line 149, in __init__ from .serving_client import PredictorRes client.py 文件，没有 .serving_client 对象，怎么回事？

不知道是我不会操作还是怎么原因，在aistudio中使用的cd指令不报错但是就是跳不进我想让他跳的文件夹中，气死了，想问一下大家试过没有

刚开始用paddle就遇到如下的两个问题 代码： import paddle.fluid as fluid x1 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 2], value=1, dtype='int64') x2 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 2], value=1, dtype='int64') y1 = fluid.layers.sum(x=[x1, x2]) place = fluid.CPUPlace() exe = fluid.executor.Executor(place) exe.run(fluid.default_startup_program()) 报错如下： Traceback (most recent call last): File "D:/WorkFiles/Python/test/debug.py", line 11, in <module> exe.run(fluid.default_startup_program()) File "D:\WorkTools\Anaconda\lib\site-packag

rt，是什么问题

请问paddle现在是否支持摩尔线程的显卡和龙芯架构？目前买了国产卡玩，简单办公开发没问题，不知道能不能跑百度的深度学习。pytorch倒是能跑。

---------------------------------------------------------------------------SystemError Traceback (most recent call last)Cell In[1], line 495 493 loss = model.loss(temp_labels) 494 avg_loss=fluid.layers.mean(loss)--> 495 avg_loss.backward() 496 opt.minimize(avg_loss) 497 opt.clear_gradients()File E:\Miniconda\envs\myenv1\lib\site-packages\decorator.py:232, in decorate.<locals>.fun(*args, **kw) 230 if not kwsyntax: 231 args, kw = fix(args, kw, sig)--> 232 return caller(func, *(extras + args), **kw)File E:\Miniconda\envs\myenv1\lib\site-packages\paddle\fluid\wrapped_decorator.py:26, i

百度 aistudio 应用只能创建30个? 那我买的A币岂不是浪费了? 谁知道怎么回事?

单机多卡运行paddle只能识别到单卡

paddle转onnx时F.interpolate model使用linear以上显示使用Onnx.ResizeV11，但是在某些板卡上不支持Onnx.ResizeV11。是因为paddle版本太高的原因吗？

我按照这个帖子中写的，离线加载社区模型，结果一直无法成功。 https://www.jianshu.com/p/1c053339aad7

没有运行环境能进入了咋办呀，我还不会用别的框架呜呜呜呜。

传了几十次了都

都有哪些模型可以用飞桨那个转换呢

这个推理模型识别效果很不错，然后我下载了训练模型，用训练模型直接换成推理模型后，识别效果很差，这是什么原因

本人是研究nlp的，想做一个闲聊对话机器人的线上api。

有大哥会用paddlevideo和opencv和mediapipe这些么 想有偿咨询一些东西

这个代码是Python的，用js如何实现同功能呀

为什么使用云算力： 最近，学校的课程开始人工智能实训，家里的笔记本显存不足（6G），只能借助云算力跑模型，踩过一些坑。这篇经验总结不是教导如何学习人工智能，而是如何使用云算力。 注册 送算力，没什么好说的（图1） 图1 右侧看算力卡 创建项目 （图2） 图2 点击项目->创建项目 如果你的文件中有.sh和.py 选脚本任务就对了（图3） 图3 脚本任务 然后直接下一步（图4） 图4 直接点 创建数据集，把电脑的文件拖进去，注意，无法文件夹拖

按理说后面还有几行，但是也没显示失败，也没显示成功，该怎么办呢 哪位大神能帮帮

用paddledetection和Yolov3检测跌倒。老师说yolo只是提供一个框，框内的内容是不是跌倒是由判别原理来体现的（比如我要检测跌倒，视频会把扁平的土堆识别成跌倒，推测可能是由于判别原理按长宽比例来判别）。搜了很久都没找到判别原理，按老师的说法应该不是paddle用什么算法就是什么原理，有他自己的判别原理

我基本上打开都是占满了，根本用不上啊

如图，这个错误怎么解决啊

训练的时候保存模型是这样的model_param_path="./model_parameter/params"+str(epoch_id).zfill(3)train_param_path="./train_parameter/persistables"+str(epoch_id).zfill(3)fluid.io.save_params(executor=exe,dirname=model_param_path,main_program=train_program)fluid.io.save_persistables(executor=exe,dirname=train_param_path,main_program=train_program)测试的时候加载模型时是这样的#fluid.io.load_persistables(executor=exe,dirname='../train_parameter/persistables873',main_program=startup_program)fluid.io.load_params(executor=exe,dirname='../model_para

想问一下云项目自动用清华镜相站下载，为什么还是这么慢？其他下载都很快，就这贼慢

在搜索神经网络时间序列提取时，大多数都在将一维卷积网络。。。 之前看到一篇论文，讲的是基于不同时段图像区分云雪的，里面也是在一维基础上进行卷积提取 所以想问一下各位大佬，时间序列提取为什么都是一维吖。。或者说一维卷积在这方面有什么优势吗？蟹蟹

有算力卡的伙伴们分享出你们未使用过的验证码吧 分享成功自己算力+24 在我看来，算力就是生产力，就是RMB baidu既然现在对这个不进行收费，不代表未来不收费 且行且珍惜

我们学校有个比赛项目 想联系一些paddle上的大佬 问几个技术问题

本人新手，在训练EAST算法时，看训练过程好像挺正常的，但是训练中途验证的时候出现以下问题，请问有没有大佬知道是什么问题呢

已浏览过历史issue中所有相关问题，也已确保输入完全一致。 标题：c++ 预测与python预测结果不一致 版本、环境信息： 1）PaddlePaddle版本：python 1.4.0, c++ 1.4.0 4）系统环境： python: Mac pip install paddlepaddle==1.4.0 c++: nvidia/cuda:9.0-devel; 自行checkout release/1.4 编译。（直接下载官网的编译好的，运行出core，Issue在这里。） -预测信息 1）C++预测： GIT COMMIT ID: 4b3f9e5c61d687ea90e6599bf9494df92ed088fb WITH_MKL: ON WITH_MKLDNN: ON WITH_GPU: ON CUDA version: 9.0 CUDNN version: v7 2）CMake包含路径的

请问，文本行定位训练后，执行python3 tools/infer_det.py -c configs/det/det_mv3_db.yml -o Global.infer_img="./doc/imgs_en/img_10.jpg" Global.pretrained_model="./output/det_db/best_accuracy"很长时间才能结束，是什么问题？

pycharm库中有对应的库，但就是import不了。。。。。

亲爱的paddlepaddle吧的吧友们：大家好！ “chenfenggen”为本吧吧主候选人得票最多者，共计1张真实票数，根据竞选规则，官方最终批准@chenfenggen，为本吧正式吧主。公示期三天。 吧主上任后，请严格遵守吧主协议 https://tieba.baidu.com/mo/q/newapply/rule?from=task，履行吧主义务，积极投身本吧的发展建设，也请广大吧友进行监督。如出现违规问题，请至贴吧反馈中心进行反馈或者投诉http://tieba.baidu.com/pmc/reportBazhu

xdm，我不管是训练自己的数据，还是训练官方的示例，都是一个epoch后就自动跳出。epoch参数也改了，没有用

请教问题都不知道找谁

是软件的话在哪里下载？不是的话，该怎么应用？ 我想用这个扫描人体的关键点，希望大家指导一下，谢谢。

ValueError: Feed a list of tensor, the list should be the same size as places import paddle from paddle import fluid import numpy as np def reader_creater(type="train"): def reader(): for i in range(10): yield np.ones(2)*i,np.ones(2)*i return reader train_reader=reader_creater() train_reader=paddle.batch(train_reader,2) # train_reader=paddle.reader.shuffle(train_reader,3) train_program=fluid.Program() init_program=fluid.Program() with fluid.program_guard(train_program,init_program): x=fluid.layers.data(name='x',shape=[2],dtype='float64') y=fluid.layers.data(name='