飞桨新手请教各位关于使用飞桨训练模型的流程
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实际需求是这样的：
有1000张图片，假设都是电动车相关，希望从这些图片里训练出一个电动车模型，模型结果导出为类似.h5的文件；
然后在python里用这个模型去判断指定图片是否包含电动车，例如在yolov3框架里进行。
python等基础知识已具备，但是不太懂深度学习理论。
不知道飞桨是怎么用法，是否可以直接指定图片集的目录，飞桨自动进行训练然后生成模型文件呢?
希望各位专家、大神不吝赐教，提前感谢!
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是可以这样的
你可以将网络作为一个黑盒子，你喂数据它吐输出，paddle是有yolov3的代码的 你可以直接跑