# learn-Paddle-Easily

**Repository Path**: coderwillyan/learn-paddle-easily

## Basic Information

- **Project Name**: learn-Paddle-Easily
- **Description**: 轻松学paddle轻松学paddle
- **Primary Language**: Python
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-09-10
- **Last Updated**: 2025-09-22

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


# Learn PaddlePaddle Easily

本项目旨在通过循序渐进的方式，快速入门 **深度学习** 与 **PaddlePaddle** 的使用。内容涵盖基础理论、实践案例以及计算机视觉 (CV)、自然语言处理 (NLP) 等典型任务，帮助学习者从概念到实战逐步掌握深度学习技能。

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## 📂 项目结构

```bash
.
├── 00_机器学习和深度学习综述
│   └── 机器学习和深度学习综述.ipynb     # 总览笔记
│
├── 01_深度学习神经网络原理
│   ├── 01_神经网络可视化.md               # 网络结构可视化
│   ├── 02_神经网络原理.md                 # 神经网络基础原理
│   └── assets/                            # 相关图像/动图资源
│
├── 02_一个案例速通深度学习-Paddle
│   ├── 2.x 【手写数字识别】系列.ipynb      # MNIST 数字识别任务拆解
│   ├── tool/                              # 工具代码（数据处理/模型定义/训练）
│   ├── log/ mylog/ work/                  # 训练日志与结果
│   └── mnist.pdparams                     # 训练好的模型参数
│
├── 03_Paddle深度学习实战_计算机视觉CV
│   ├── 01-08_xx.ipynb                     # CV 任务 (分类/检测/ResNet/YOLO)
│   ├── assets/ imgs/                      # 可视化资源
│   └── resnet.py                          # ResNet 模型代码
│
├── 04_Paddle深度学习实战_自然语言处理NLP
│   ├── 01-06_xx.ipynb                     # NLP 任务 (词向量/Transformer/BERT)
│   ├── dataset/                           # 文本数据集
│   └── utils.py data.py                   # NLP 数据处理与工具函数
│
├── requirements.txt                       # 项目依赖
└── README.md                              # 项目说明文档
```
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## 🚀 学习目标

1. 了解机器学习与深度学习的基本概念与区别
2. 掌握神经网络的核心原理与实现方法
3. 学会如何利用 **PaddlePaddle** 搭建模型、训练与预测
4. 通过 **MNIST 案例** 快速上手一个完整的深度学习项目流程
5. 逐步实战典型任务：
   - 图像分类（ResNet）
   - 目标检测（YOLOv3/YOLOv11）
   - 文本分类与预训练语言模型（BERT）

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## 📦 快速开始

### 1. 克隆项目

```bash
git clone https://gitee.com/coderwillyan/learn-paddle-easily.git
cd learn-paddle-easily
```

### 2. 创建虚拟环境并安装依赖


建议使用 **Python 3.8**，推荐在 Conda 环境中安装：

```bash
conda create --name env_paddle python=3.8
conda activate env_paddle
pip install ipykernel  
python -m ipykernel install --user --name=env_paddle --display-name "Python 3 (env_paddle)"
```

安装依赖：

```bash
pip install -r requirements.txt
```

> 📌 注意：请根据本地硬件选择安装 **paddlepaddle-gpu** 或 **paddlepaddle**。

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## 📖 学习路径建议

1. 阅读 **00_机器学习和深度学习综述** 了解整体框架
2. 学习 **01_深度学习神经网络原理**，掌握神经网络基础
3. 实践 **02_MNIST 案例**，完成从数据处理到训练的完整流程
4. 拓展 **03_计算机视觉实战** 与 **04_NLP 实战**，深入理解深度学习应用
5. 结合 assets、参考代码进行动手实验，加深理解

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## 🔗 参考资源

- [PaddlePaddle 官方文档](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/beginners_guide/index_cn.html)
- [PaddleNLP](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP)
- [PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection)
- [飞桨 AI Studio 社区](https://aistudio.baidu.com/)

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## 📝 License

本项目仅供学习与研究使用。

```