paddle掌握(一)paddle安装和入门

发布网友发布时间：2024-10-22 19:51

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热心网友时间：2024-11-21 09:15

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 11.7，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60,000个训练样本和10,000个测试样本，数据预处理已标准化，每张图片是28x28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。