https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/1516118 - 飞桨AI Studio
self.max_pool1 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.conv2 = paddle.nn.Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5, stride=1) self.max_pool2 = paddle.nn.MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2) self.linear1 = paddle.nn.Linear(in_features=16*5*5, out_feat...
PaddleTS 是一个易用的深度时序建模的Python库,它基于飞桨深度学习框架PaddlePaddle,专注业界领先的深度模型,旨在为领域专家和行业用户提供可扩展的时序建模能力和便捷易用的用户体验。PaddleTS 的主要特性包括: 设计统一数据结构,实现对多样化时序数据的表达,支持单目标与多目标变量,支持多类型协变量 封装基础模型功能,如...
paddle深度学习框架简单例子 paddle教程 前面讲了paddle在数据上的设计以及Ploter的实时画图功能。接下来就是看看Paddle怎么实现神经网络的训练。 首先所有神经网络的实现流程无非是: 加载数据 -> 定义网络结构 -> 选择优化器 -> 迭代进行计算优化 -> 保存模型参数以供后续使用。
PaddleSlim：模型压缩工具，获得更小体积的模型和更快的执行性能；X2 Paddle：辅助工具，将其他框架模型...
下载完Paddle模型源代码后,进入 models/PaddleNLP/sentiment_classification文件夹下,这里是情感文本分类的源代码部分。 在开始训练前,你需要做以下工作: 1.将train.tsv、dev.tsv及word_dict.txt放入senta_data文件夹. 2.设置senta_config.json的模型类型,我这里使用的是gru_net: ...
paddle.enable_static() # 接着定义两个PaddlePaddle常量x1和x2,形状是[2,2],也叫维度,并赋值为1,类型为int64,得到一个张良[[1,1],[1,1]] x1 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 2], value=1, dtype='int64') x2 = fluid.layers.fill_constant(shape=[2, 2], value=1, dtype='int64'...
Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架,定位于支持包括移动端、嵌入式以及边缘端在内的多种硬件平台。 当前Paddle Lite 不仅在百度内部业务中得到全面应用,也成功支持了众多外部用户和企业的生产任务。 快速入门 使用Paddle Lite,只需几个简单的步骤,就可以把模型部署到多种终端设备...
Paddle provides more than just the plumbing for your revenue. As a merchant of record, we do it for you. What is a merchant of record? Build and maintain relationships with payment providers Take on liability for charging and remitting sales taxes, globally ...