paddle.fluid.layers element_wise_add(sub/mul/div/max等等) 这是对应元素操作系列,包含加减乘除 你可以使用这个api,也可以直接使用运算符+ - ,paddle已经重载了运算符 参数如下 - x 多维tensor - y 多维tensor - axis y维度对应x的索引,当我们需要对应元素操作时,这个不需要设置 - act 激活函数名称 代码语言...
对于数据预处理与数据加载,飞桨框架提供了许多API,列表如下: 1、 飞桨框架内置数据集:paddle.vision.datasets内置包含了许多CV领域相关的数据集,直接调用API即可使用; 2、 飞桨框架数据预处理:paddle.vision.transforms飞桨框架对于图像预处理的方式,可以快速完成常见的图像预处理的方式,如调整色调、对比度,图像大小等; ...
基于PaddlePaddleAPI实战图像分类的baseline,觉得有用就fork和star叭! 小U 9枚 AI Studio 经典版 2.2.2 Python3 初级中级计算机视觉 2022-03-02 04:45:34 版本内容 数据集 Fork记录 评论(3) 运行一下 v1.2-细节优化 2022-03-10 10:36:45 请选择预览文件 前言 数据准备 解压已预先划分好的数据集 自定...
🎨模型丰富一键调用:将覆盖文本图像智能分析、OCR、目标检测、时序预测等多个关键领域的200+ 飞桨模型整合为20 条模型产线,通过极简的 Python API 一键调用,快速体验模型效果。同时支持20+ 单功能模块,方便开发者进行模型组合使用。 🚀提高效率降低门槛:实现基于统一命令和图形界面的模型全流程开发,打造大小模型结合...
入门机器学习,权当将此作为学习笔记,在这篇文章中主要使用paddle提供的自动微分API(autograd)实现一个简单的线性回归模型:f(x)=x∗W+bf(x) = x * \text{W} + bf(x)=x∗W+b, 其中包含两个变量: W\text{W}W (权重) 和bbb (偏差)。 主要内容参考了 paddle的使用文档 和 TensorFlow的内容指南 In...
此任务的目标是在 Paddle 框架中,基于现有概率分布方案进行扩展,新增 Cauchy API, API调用paddle.distribution.Cauchy。 柯西分布是一个数学期望不存在的连续型概率分布。当随机变量X满足它的概率密度函数时,称X服从柯西分布. 柯西分布也叫作柯西一洛伦兹分布,它是以奥古斯丁-路易-柯西与亨德里克-洛伦兹名字命名的连续概...
本文档主要说明使用Paddle框架训练的模型部署到公有云后获得的API如何使用,如有疑问可以通过以下方式联系我们: 在百度智能云控制台内提交工单 进入BML社区交流 ,与其他开发者进行互动 接口描述 基于Paddle深度学习框架训练出的模型,模型训练完毕,发布到模型仓库并部署到公有云后可获得定制API 接口鉴权 在BML-控制台创建...
从逻辑层面明确了输入数据格式、模型结构、损失函数以及优化算法后,需要使用 Paddle Fluid 提供的 API 及算子来实现模型逻辑。一个典型的模型主要包含 4 个部分,分别是:输入数据格式定义,模型前向计算逻辑,损失函数以及优化算法。 1、问题描述 给定一组数据 <X,Y>,求解出函数 f,使得 y=f(x),其中 X,Y 均为...
【1】paddle飞桨框架高层API使用讲解 1.高层API简介 飞桨框架2.0全新推出高层API,是对飞桨API的进一步封装与升级,提供了更加简洁易用的API,进一步提升了飞桨的易学易用性,并增强飞桨的功能。 飞桨高层API由五个模块组成:数据加载、模型组建、模型训练、模型可视化和高阶用法。
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