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动手学深度学习3.2节有误

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features, labels两个变量都没有，看上下文是用的paddle_features paddle_labels 报错： ``` NameError Traceback (most recent call last) /tmp/ipykernel_21564/2487356068.py in 4 loss = squared_loss 5 for epoch in range(num_epochs): ----> 6 for paddle_X, paddle_y in paddle_data_iter(batch_size, features,...

LCNet训练速度很慢约50分钟1个Epoch，请问这样正常吗？

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使用ImageNet 1K数据集，发现单GPU一个Epoch需要50分钟，请问训练速度就是这样慢吗？ 训练环境信息： AIStudio 平台的后台训练环境 ```python [2022/08/05 01:28:59] ppcls INFO: [Eval][Epoch 2][Avg]CELoss: 3.78812, loss: 3.78812, top1: 0.23302, top5: 0.47420 [2022/08/05 01:28:59] ppcls INFO: Already save model in ./output/PPLCNet_x1_0/best_model [2022/08/05 01:28:59]...

在学习SIGN-Paddle例子的时候，里面讲到需要先处理一下数据集：convert the PDB-format files into MOL2-format files for feature extraction 提供了处理好的数据集，但是放在[dropbox](https://www.dropbox.com/sh/2uih3c6fq37qfli/AAD-LHXSWMLAuGWzcQLk5WI3a) 里面，不方便使用。 请问： 1 是否可以提供该处理好的数据集放在AIStudio公开数据集中呢？ 2 数据集处理，[UCSF Chimera tool](https://www.cgl.ucsf.edu/chimera/)的使用能否讲详细一点呢？ 是否用openbabel也可以转格式？

文档地址：https://github.com/PaddlePaddle/FleetX/blob/develop/docs/source/paddle_fleet_rst/fleetrun_usage_cn.rst 在2.0rc版本会报错： AttributeError: module 'paddle' has no attribute 'data' TypeError: fc() got an unexpected keyword argument 'input' TypeError: fc() got an unexpected keyword argument 'input' TypeError: fc() got an unexpected...

在配置文件PASSL/configs/beit/beit_base_p16_224.yaml中，head的名字，BeitClsHead应该为：BEiTClsHead 。 另外格式也有问题，会报错,需要小修改。大约是第17句的缩进不对。

看到test_cpp_serving_client.py里有一句大约没有用的话

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在PaddleClas/deploy/paddleserving/recognition/test_cpp_serving_client.py文件中，导入库有这么一句 第18行 ：`from paddle_serving_app.reader import *` 我测试了一下，在这个文件中把这句注释掉是不会报错的。 不太明白这句话存在的意义，请教一下。 或者是 paddle_serving_app.reader里面的某些个函数会在一些语境下用到？

TypeError: 'NoneType' object is not iterable

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### Describe the bug Traceback (most recent call last): File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/bin/interpreter", line 8, in sys.exit(cli()) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/site-packages/interpreter/interpreter.py", line 131, in cli cli(self) File "/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.10/site-packages/interpreter/cli.py", line 207, in cli interpreter.chat() File...

百度量子计算机执行Grover算法搜索结果与理论不一致

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在量易伏app软件中学习量子小调里的量子搜索，使用默认参数，用“水”模拟器计算结果与理论值一致，是“11”也就是3 。而使用百度量子计算机，返回的结果显示“10”也就是2的概率最大，理论结果3 在概率上竟然排在第三位。 为什么会有这样的结果，是否使用量子计算机实验的时候还有其它需要注意的地方？ 希望能能到解答。 量子计算机QPU返回结果图片：  做过多次实验，结果均与理论不一致。 量易伏app的QPU计算任务号：2552561 而水模拟器的就符合理论，任务号是：2552398 在AIStudio的项目中也进行了记录：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5403113 在 “三、量子搜索算法实践”的 “1、在量易伏上使用Grover算法搜索” 部分

咨询项目内图片是否可以自由使用

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在项目的Quantum/introduction/figures 目录下，有这张图片：intro-fig-IBMQ.png 大约是一台ibm原型机的图片。 请问这张图片来源是哪里，我准备放入一篇介绍量桨的文章里，做插图，可以吗 ？ 另外在量桨的一些学习项目中，用到的一些图片都注明了来源（大多来自wiki），这样的图片在注明来源的情况下可以在文章中使用吧？