实现方案 本项目基于paddle.distribution API基类进行开发。 class API 中的具体实现(部分方法已完成开发,故直接使用源代码),该api有两个参数:位置参数self.loc, 尺度参数self.scale mean计算均值;paddle.full(shape, nan, dtype=self.loc.dtype),由于柯西分布没有均值,故返回nan mode众数 ;self.loc variance计算方...
(1)模型搭架的主体代码框架 API文档:模型组网相关API参考 (2)组网并查看模型的结构 搭建AlexNet网络结构 网络结构搭建统一框架 (1)模型搭架的主体代码框架 无论你想搭架什么样的网络,都可以通过以下的代码框架进行你的模型网络组建: class xxxNet(nn...
为了简化深度学习的学习过程、降低深度学习的开发效率,飞桨框架历经几个月的迭代,不断的对飞桨框架API进行优化和开发者使用场景进行封装,终于推出了飞桨高层API。飞桨高层API是飞桨框架推出的快速实现深度学习模型的API,旨在帮助开发者更快更好的完成深度学习模型的学习和开发。 简单来说,飞桨API分为两类,一类是基础API...
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。 下面以MNIST分类器为例子,来感受一下便捷吧! import paddle from paddle.vision.transforms imp...
Paddle API 注: paddle.fluid.*, paddle.dataset.* 会在未来的版本中废弃,请您尽量不要使用这两个目录下的API。 目录功能和包含的API paddle.* paddle 根目录下保留了常用API的别名,包括:paddle.tensor, paddle.framework, paddle.device 目录下的所有API paddle.tensor Tensor操作相关的API,包括 创建zeros, 矩阵...
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。 下面以MNIST分类器为例子,来感受一下便捷吧!
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...
如何调用 API(层,数据集,损失函数,优化方法等等) 使用Tensor 表示数据 Paddle Fluid 和其它主流框架一样,使用 Tensor 数据结构来承载数据。Tensor 可以简单理解成一个多维数组,一般而言可以有任意多的维度。不同的 Tensor 可以具有自己的数据类型和形状,同一 Tensor 中每个元素的数据类型是一样的,Tensor 的形状就是...
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...
任务简介 为 Paddle 框架 API 添加类型提示(Type Hints) Python 在 3.0 版本引入了类型提示功能,并在 PEP 484 中将其规范化。之后随着相关规范和工具的逐渐完善,类型提示逐渐成为 Python 代码中的标准实践,如今较新的主流库也基本都提供了类型提示。由于 Python 本身类