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飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化 PADDLEHUB-源于产业实践的开源深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
飞桨PaddleHub,便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场 PADDLEX_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
飞桨全流程开发工具PaddleX,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程,并提供简明易懂的Python API,方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。 安装说明-使用文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
第一种安装方式:使用 pip 安装¶. 您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。. 本节将介绍使用 pip 的安装方式。. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求. 需要您确认您 API-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THIS PAGE 飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推 VISUALDL 工具简介-使用文档-PADDLEPADDLE深度学 …TRANSLATE THIS PAGE VisualDL是飞桨可视化分析工具,以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、直方图、PR曲线及高维数据分布。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构,进而实现高效 训练与预测-使用文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
训练与预测¶.
在完成数据预处理,数据加载与模型的组建后,你就可以进行模型的训练与预测了。飞桨框架提供了两种训练与预测的方法,一种是用 paddle.Model 对模型进行封装,通过高层API如 Model.fit()、Model.evaluate()、Model.predict() 等完成模型的训练与预测;另一种就是基于基础API常规的训练方式。 ADAGRADOPTIMIZER-API文档-PADDLEPADDLE深度学习 …TRANSLATE THISPAGE
AdagradOptimizer¶. AdagradOptimizer. Adaptive Gradient 优化器 (自适应梯度优化器,简称Adagrad)可以针对不同参数样本数不平均的问题,自适应地为各个参数分配不同的学习率。. 相关论文: Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization 。. 原始论文的算法中没有 损失函数-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
分类¶. 交叉熵(cross entropy) 是分类问题中使用最为广泛的损失函数,Paddle Fluid 中提供了接受归一化概率值和非归一化分值输入的两种交叉熵损失函数的接口,并支持 soft label 和 hard label 两种样本类别标签。 API Reference 请参考 cross_entropy 和 softmax_with_cross_entropy 。 FILL_CONSTANT-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
fill_constant¶ paddle.fluid.layers.fill_constant (shape, dtype, value, force_cpu=False, out=None) ¶ 该OP创建一个形状为shape并且数据类型为dtype的Tensor,同时用 value 中提供的常量初始化该Tensor。. 创建的Tensor的stop_gradient属性默认为True。 飞桨PADDLEPADDLE-源于产业实践的开源深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推理引擎一体化设计,提供训练到多端推理的无缝对接;唯一提供系统化 PADDLEHUB-源于产业实践的开源深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
飞桨PaddleHub,便捷地获取PaddlePaddle生态下的预训练模型,完成模型的管理和一键预测。配合使用Fine-tune API,可以基于大规模预训练模型快速完成迁移学习,让预训练模型能更好地服务于用户特定场 PADDLEX_飞桨-源于产业实践的开源深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
飞桨全流程开发工具PaddleX,集飞桨核心框架、模型库、工具及组件等深度学习开发所需全部能力于一身,打通深度学习开发全流程,并提供简明易懂的Python API,方便用户根据实际生产需求进行直接调用或二次开发,为开发者提供飞桨全流程开发的最佳实践。 安装说明-使用文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
第一种安装方式:使用 pip 安装¶. 您可以选择“使用pip安装”、“使用conda安装”、“使用docker安装”、“从源码编译安装” 四种方式中的任意一种方式进行安装。. 本节将介绍使用 pip 的安装方式。. 需要您确认您的 操作系统 满足上方列出的要求. 需要您确认您 API-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THIS PAGE 飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践,提供业界最强的超大规模并行深度学习能力;推 VISUALDL 工具简介-使用文档-PADDLEPADDLE深度学 …TRANSLATE THIS PAGE VisualDL是飞桨可视化分析工具,以丰富的图表呈现训练参数变化趋势、模型结构、数据样本、直方图、PR曲线及高维数据分布。可帮助用户更清晰直观地理解深度学习模型训练过程及模型结构,进而实现高效 训练与预测-使用文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
训练与预测¶.
在完成数据预处理,数据加载与模型的组建后,你就可以进行模型的训练与预测了。飞桨框架提供了两种训练与预测的方法,一种是用 paddle.Model 对模型进行封装,通过高层API如 Model.fit()、Model.evaluate()、Model.predict() 等完成模型的训练与预测;另一种就是基于基础API常规的训练方式。 ADAGRADOPTIMIZER-API文档-PADDLEPADDLE深度学习 …TRANSLATE THISPAGE
AdagradOptimizer¶. AdagradOptimizer. Adaptive Gradient 优化器 (自适应梯度优化器,简称Adagrad)可以针对不同参数样本数不平均的问题,自适应地为各个参数分配不同的学习率。. 相关论文: Adaptive Subgradient Methods for Online Learning and Stochastic Optimization 。. 原始论文的算法中没有 损失函数-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
分类¶. 交叉熵(cross entropy) 是分类问题中使用最为广泛的损失函数,Paddle Fluid 中提供了接受归一化概率值和非归一化分值输入的两种交叉熵损失函数的接口,并支持 soft label 和 hard label 两种样本类别标签。 API Reference 请参考 cross_entropy 和 softmax_with_cross_entropy 。 FILL_CONSTANT-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
fill_constant¶ paddle.fluid.layers.fill_constant (shape, dtype, value, force_cpu=False, out=None) ¶ 该OP创建一个形状为shape并且数据类型为dtype的Tensor,同时用 value 中提供的常量初始化该Tensor。. 创建的Tensor的stop_gradient属性默认为True。 PPDE_飞桨开发者技术专家-飞桨PADDLEPADDLETRANSLATE THIS PAGE PPDE(PaddlePaddle Developers Experts)是飞桨开发者技术专家的荣誉认证体系,秉持开源理念,PPDE面向所有开发者敞开大门,只要你对开源有热情并愿意为之分享和付出,PPDE便能回馈你更多. PADDLENLP工业版-源于产业实践的开源深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
PaddleNLP工业版-源于产业实践的开源深度学习平台. 工业版 Industry. 研究版 Research. PaddleNLP工业版. 提供全面、灵活、高效的中文应用任务和基础模型;. 同类型任务的不同网络可以实现灵活插拔和快速替换,方便开发者快速针对应用场景做适应性迁移.强大的百度NLP
PADDLE LITETRANSLATE THIS PAGE PaddleLite使用百度XPU预测部署. PaddleLite使用瑞芯微NPU预测部署. PaddleLite使用联发科APU预测部署. PaddleLite使用颖脉NNA预测部署. PaddleLite使用Bitmain:Sophon BM1682/BM1684 预测部署. PaddleLite使用英特尔FPGA预测部署. 源码编译. ¶. 源码编译环境准备. 新手入门-使用文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THISPAGE
新手入门. PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep LEarning)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架. 您可参考PaddlePaddle的 Github 了解详情,也可阅读 版本说明 了解新版本的特性. 让我们从这里开始:.快速开始.
当您第一次来到PaddlePaddle,请您首先阅读以下文档 PADDLECVTRANSLATE THIS PAGE \u200E. 开始使用; 特性; 文档. API; 使用指南; 工具平台.工具. AutoDL
视频分类NEXTVLAD_飞桨-源于产业实践的开源深度 …TRANSLATE THIS PAGE 视频分类NeXtVLAD模型是第二届Youtube-8M视频理解竞赛中效果表现优异的单模型,在参数量小于80M的情况下,能得到高于0.87的GAP指标。 情感倾向分析SENTA_飞桨-源于产业实践的开源深度 …TRANSLATE THIS PAGE 情感倾向分析Senta 模型是目前最好的中文情感分析模型,可自动判断中文文本的情感极性类别并给出相应的置信度。情感倾向分析能够帮助企业理解用户消费习惯、分析热点话题和危机舆情监控,为企业提供有力的决策支持。 LINEAR-API文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATE THIS PAGE 参数¶. x (Tensor) – 输入Tensor。 它的数据类型可以为float16,float32或float64。 weight (Tensor) – 权重Tensor。 它的数据类型可以为float16,float32或float64。 bias (Tensor, 可选) – 偏置Tensor。 它的数据类型可以为float16,float32或float64。 个性化推荐GRU4REC_飞桨-源于产业实践的开源深度 …TRANSLATE THIS PAGE模型概述.
GRU4REC模型首次将RNN(GRU)运用于session-based推荐,相比传统的KNN和矩阵分解,效果有明显的提升。. 模型说明. # GRU4REC 以下是本例的简要目录结构及说明: ```text . ├── README.md # 文档 ├── train.py # 训练脚本 全词表 cross-entropy ├── train_sample_neg.py 模型存储与载入-使用文档-PADDLEPADDLE深度学习平台TRANSLATETHIS PAGE
飞桨框架2.x对模型与参数的存储与载入相关接口进行了梳理,根据接口使用的场景与模式,分为三套体系,分别是: 为提升框架使用体验,飞桨框架2.0将主推动态图模式,动态图模式下的存储载入接口包 You need to enable JavaScript to run this app.\u200E
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源于产业实践的开源深度学习平台 飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单 深度学习主题月了解详情
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