百度Paddlefluid.layers.fcAPI说明百度http://doc.wendoc.comyers.fcAPI说明学习百度的PaddlePaddle框架时,看到第⼀个线性回归的例⼦,对其中的http://doc.wendoc.comyers.fc()函数使⽤有点困惑,查看官⽅API⽂档,感觉写 的也不是特别清晰(可能是我理解的不好),经过⼀些思考后感觉应该是理解了,这⾥做...
fc1 = fluid.layers.fc(input=drop, size=512, act=None) # 定义BN层 bn = fluid.layers.batch_norm(input=fc1, act='relu') # 定义第二层全连接层 drop2 = fluid.layers.dropout(x=bn, dropout_prob=0.5) # 定义第二层全连接层 fc2 = fluid.layers.fc(input=drop2, size=512, act=None) #...
x = fluid.layers.data(name='x',shape=[13], dtype='float32')y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y) 条件分支——switch、if else: Paddle...
y=fluid.layers.fc(input=x,size=128,bias_attr=True) #bias_attr参数设置为True,就默认会创建一个偏置 1. 2. 3. 2、Tensor的基本设置 在fluid中使用fluid.layers.data来接收输入数据,fluid.layers.data需要提供输入Tensor的形状信息,当遇到无法确定的维度时,相应的维度指定为None。 整个神经网络的输入数据是一...
y = fluid.layers.fc(input=x, size=128, bias_attr=True) 1. 2. 输入输出Tensor 整个神经网络的输入数据也是一个特殊的 Tensor,在这个 Tensor 中,一些维度的大小在定义模型时无法确定(通常包括:batch size,如果 mini-batch 之间数据可变,也会包括图片的宽度和高度等),在定义模型时需要占位。
1. PaddleFluid 中的 LSTM 单元是由fluid.layers.fc+fluid.layers.dynamic_lstm。 2. 假设 LSTM 单元的隐层大小是 128 维,fluid.layers.fc和fluid.layers.dynamic_lstm的 size 都应该设置为 128 * 4,而不是 128。 TensorFlow RNN LM 这里主要关注最核心的 LSTM 单元如何定义: ...
y = fluid.layers.fc(input=x, size=128, bias_attr=True) 2. 输入输出Tensor 整个神经网络的输入数据也是一个特殊的 Tensor,在这个 Tensor 中,一些维度的大小在定义模型时无法确定(通常包括:batch size;如过 mini-batch 之间,数据可变,也会包括序列的最大长度,图片的宽度和高度等),在定义模型时需要占位; ...
layers.fc(input=x, size=128, bias_attr=True) 2. 输入输出Tensor 整个神经网络的输入数据也是一个特殊的 Tensor,在这个 Tensor 中,一些维度的大小在定义模型时无法确定(通常包括:batch size;如过 mini-batch 之间,数据可变,也会包括序列的最大长度,图片的宽度和高度等),在定义模型时需要占位; PaddleFluid ...
y = fluid.layers.fc(input=x, size=128, bias_attr=True) 2. 输入输出Tensor 整个神经网络的输入数据也是一个特殊的Tensor,在这个Tensor中,一些维度的大小在定义模型时无法确定(通常包括:batch size;如过 mini-batch 之间,数据可变,也会包括序列的最大长度,图片的宽度和高度等),在定义模型时需要占位; ...
y = fluid.layers.fc(input=x, size=128, bias_attr=True) 2. 输入输出 Tensor 整个神经网络的输入数据也是一个特殊的 Tensor,在这个 Tensor 中,一些维度的大小在定义模型时无法确定(通常包括:batch size,如果 mini-batch 之间数据可变,也会包括图片的宽度和高度等),在定义模型时需要占位。 Paddle Fluid 中...