PaddlePaddle实现的GreedyHash算法教程资料

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0 下载量 10 浏览量 更新于2024-09-30 收藏 2.19MB ZIP 举报
资源摘要信息:"该资源包提供了一个基于PaddlePaddle深度学习框架实现的GreedyHash算法的项目。NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）是一个在人工智能领域内具有重要影响的国际性会议，GreedyHash则是2018年NeurIPS上发表的一篇关于高效图像哈希技术的论文。该项目名为paddle_greedyhash，文件压缩包的名称为paddle_greedyhash-main。 知识点详细说明如下： 1. PaddlePaddle深度学习框架：PaddlePaddle是由百度开发并开源的一个深度学习平台，它支持大规模深度学习模型的训练和部署。PaddlePaddle的特点包括动态图计算、易用性、灵活高效以及广泛的硬件支持。 2. GreedyHash算法：GreedyHash是一种高效的图像哈希算法，能够在保证图像哈希值准确性的同时，显著提高哈希计算的效率。该算法可以用于图像检索、数据检索和大数据场景中的快速相似性比对。 3. NeurIPS2018：NeurIPS（全称为Conference on Neural Information Processing Systems）是机器学习和计算神经科学领域中非常重要的国际会议，每年都会吸引大量来自学术界和工业界的前沿研究成果发表。 4. 模块化设计：模块化设计是一种将复杂系统分解为更小、更易管理、更可复用部分的方法。在paddle_greedyhash项目中，模块化设计使得代码结构清晰，易于维护和扩展。 5. 注释风格统一：代码注释风格的统一有助于增强代码的可读性和可维护性。注释通常包括对函数、类以及关键代码段的描述，以便其他开发者能够更快地理解代码逻辑。 6. 资料丰富：该资源包不仅包含了源代码，还提供了丰富的学习资料，如示例代码、文档和演示。这使得其他研究者和开发者能够更方便地学习和理解GreedyHash算法及其在PaddlePaddle上的实现。 7. 数据集与目标检测：在机器视觉领域，目标检测是识别图像中的特定物体并定位其位置的过程。数据集是进行机器学习和深度学习研究的基础，提供了用于训练和测试算法的大量标注图片。 8. 机器视觉与视觉识别：机器视觉是利用计算机来模拟人类视觉系统，它涉及到图像处理、模式识别和深度学习等领域。视觉识别则是机器视觉中的一个子领域，它涵盖了从图像中识别物体、场景、文字等信息的技术。 通过下载并学习交流paddle_greedyhash项目，开发者和研究人员可以深入了解PaddlePaddle框架在机器视觉领域的应用，尤其是高效图像哈希技术的实现和优化。同时，该项目的模块化设计和丰富的学习资料也有利于提升学习效率和推动深度学习技术在图像处理中的创新应用。"

Deep_learning_model_converter_for_PaddlePaddle._(『_X2Paddle.zip

2024-09-02 上传
Deep_learning_model_converter_for_PaddlePaddle._(『_X2Paddle

基于_PaddlePaddle_实现_HashNet(ICCV2017)_paddle_hashnet.zip

2024-09-02 上传
设计合理： 遵循模块化，便于扩展。 注释相近： 统一风格，易于理解。 资料丰富： 包括示例代码、文档和演示。 欢迎下载学习交流！！！！！

paddle 2.2.2 grad_norm = paddle.nn.utils.global_norm(parameters) AttributeError: module 'paddle.nn.utils' has no attribute 'global_norm'

2023-05-12 上传
在PaddlePaddle 2.2.2中，`paddle.nn.utils.global_norm`已被删除。您可以使用`paddle.nn.utils.clip_grad_norm_`函数来计算和剪切梯度的范数。以下是一个示例： ``` import paddle # 计算梯度的全局范数 ...

使用paddle将以下LeNet代码改为ResNet网络模型class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

2023-05-10 上传
import paddle.nn.functional as F class ResNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes=2): super(ResNet, self).__init__() # 第一个卷积层，输出通道数为64，卷积核大小为7x7，步长为2，padding...

通过 paddle 的 best_accuracy.pdopt，best_accuracy.pdparams，best_accuracy.states 生成对应的 best_accuracy.pdmodel 文件

2023-09-15 上传
2. 使用 PaddlePaddle 提供的 popt2pd.py 工具将 best_accuracy.pdopt 文件转换为正常的 paddle.opt 文件。可以使用以下命令： ``` python -m paddle.utils.paddle2pdopt --paddle-optim /path/to/best_accuracy....

使用paddle将以下LeNet代码进行模型优化class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() # 创建卷积和池化层块，每个卷积层使用relu激活函数，后面跟着一个2x2的池化 self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, 3, 1, 1) self.relu1 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(32, 64, 3, 1, 1) self.relu2 = paddle.nn.ReLU() self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(2, 2) self.avg_pool = AdaptiveAvgPool2D(1) self.linear= paddle.nn.Linear(64, 2) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.max_pool1(self.relu1(self.conv1(x))) x = self.max_pool2(self.relu2(self.conv2(x))) x = self.avg_pool(x) x = paddle.reshape(x, [x.shape[0],-1]) x = self.linear(x) return x paddle.Model(LeNet()).summary((-1,3,256,256))

2023-05-10 上传
model.prepare(optimizer=optimizer, loss=paddle.nn.CrossEntropyLoss(), metrics=paddle.metric.Accuracy()) # 打印模型结构和参数量 model.summary((-1,3,256,256)) ``` 在代码中，我们使用了更加高效的Adam...

paddle.nn.Parameter 改为 paddle.create_parameter

2023-05-12 上传
在 PaddlePaddle 2.0 以后的版本中，paddle.nn.Parameter 已经被弃用，推荐使用 paddle.create_parameter 来创建可训练参数。paddle.create_parameter 函数的用法与 paddle.nn.Parameter 类似，但是提供了更多的参数...

paddle 2.2.2中如何实现 paddle.nn.utils.clip_grad_norm_(）功能

2023-05-12 上传
在PaddlePaddle 2.2.2中，可以使用`paddle.nn.utils.clip_grad_norm_()`函数来实现梯度裁剪。具体步骤如下： 1. 导入函数：`from paddle.nn.utils import clip_grad_norm_`。 2. 在模型的反向传播中计算梯度，并...

补全以下代码class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() return x

2023-05-05 上传
class LeNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self): super(LeNet, self).__init__() self.conv1 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5, stride=1, padding=2) self.max_pool1 = ...

class UNet(paddle.nn.Layer): def __init__(self, num_classes): super(UNet, self).__init__() self.conv_1 = paddle.nn.Conv2D(3, 32, kernel_size=3, stride=2, padding='same') self.bn = paddle.nn.BatchNorm2D(32) self.relu = paddle.nn.ReLU() in_channels = 32 self.encoders = [] self.encoder_list = [64, 128, 256] self.decoder_list = [256, 128, 64, 32] # 根据下采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.encoder_list: block = self.add_sublayer('encoder_{}'.format(out_channels), Encoder(in_channels, out_channels)) self.encoders.append(block) in_channels = out_channels self.decoders = [] # 根据上采样个数和配置循环定义子Layer，避免重复写一样的程序 for out_channels in self.decoder_list: block = self.add_sublayer('decoder_{}'.format(out_channels), Decoder(in_channels, out_channels)) self.decoders.append(block) in_channels = out_channels self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same') def forward(self, inputs): y = self.conv_1(inputs) y = self.bn(y) y = self.relu(y) for encoder in self.encoders: y = encoder(y) for decoder in self.decoders: y = decoder(y) y = self.output_conv(y) return y怎么将该unet网络的层数改为5层

2023-05-26 上传
3. 最后，将输出层的输入通道数改为32，即将self.output_conv = paddle.nn.Conv2D(in_channels, num_classes, kernel_size=3, padding='same')中的in_channels改为32。 修改后的完整代码如下： ```python class ...
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