提高了多卡加速比；优化多机分布式训练的加速比，在 V100 GPU集群上将 6 机相对于单机的 FP32 训练加速效率提高至76%发布PaddleNLP-Research，开源MRQA2019阅读理解竞赛Paddle Fluid基线、 DuConv (ACL2019) 等近期百度在 NLP 学术领域的工作六、工具组件
#加载库import paddle.fluid as fluidimport numpy#定义数据train_data=numpy.array([[1.0],[2.0],[3.0],[4.0]]).astype('float32')y_true = numpy.array([[2.0],[4.0],[6.0],[8.0]]).astype('float32')#定义网络x = fluid.layers.data(name="x",shape=[1],dtype='float32')y = fluid.layer...
今天,我来尝试使用PaddleFluid做图像分类工作。这里需要说明的是,PaddleFluid更新的频率太高了,我这里的代码是在0.13.0的基础上写的,很多更方便的API,我在官方github上的branch看到了,但是暂时无法使用,不过我这里也会告诉大家这些新的写法。Fluid文档太少,需要看代码研究python接口。
Fluid 编译时==定义前向计算== 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)...
在下文中,我们将为大家详解Paddle Fluid v1.5的新功能。 一、重要更新 训练性能在数据读取、执行调度优化、OP计算逻辑及底层cudnn、CUDAKernel、MKLDNN等方面进行了大量优化,训练性能大幅提升;进一步优化显存占用,整体具备领先优势。 新增基于Padding方式实现的LSTM、GRU,更方便用户学习和使用;并基于对应API新增语言模型...
雷锋网 AI 科技评论按:日前,百度 PaddlePaddle 更新至 Fluid v1.3 版本,一如既往地, Fluid v1.3 版本在基础框架、预测引擎、模型建设、分布式训练各个方向上都实现了多项更新,而其中比较重要的更新包括: 统一Executor 和 ParallelExecutor 接口,用户只需通过 CompiledProgram 将单卡模型转化多卡模型,并利用 Executor 进...
上面的版本其实只是做了一个铺垫,现在使用PaddlePaddle都是需要用到Fluid Fluid使用一种编译器式的执行流程,分为编译时和运行时两个部分,具体包括:编译器定义 Program ,创建Executor 运行 Program 。 Fluid内部执行流程 编译时,用户编写一段python程序,通过调用 Fluid 提供的算子,向一段 Program 中添加变量(Tensor)以及...
11月1日,百度发布了Paddle Fluid的1.1版本,作为国内首个深度学习框架,PaddlePaddle对中文社区非常友好,有完善的中文社区、项目为导向的中文教程,可以让更多中文使用者更方便地进行深度学习、机器学习相关的研究和实践。PaddlePaddle的不断发展壮大让广大相关应用者都很欣喜,因为这是国内公司为开源社区做出的一项非常有意义的...
import paddle.fluid as fluid # 创建两个类型为int64, 形状为1*1张量 x = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype="int64", value=5) y = fluid.layers.fill_constant(shape=[1], dtype="int64", value=1) z = x + y # z只是一个对象,没有run,所以没有值 ...
3. 常量 Tensor 在 PaddleFluid 中需要通过组合 Tensor 和fluid.layers.assign 来实现。 总结 1. 在 TensorFlow 和 PaddleFluid 中都统一使用 Tensor 描述神经网络的输入输出以及中间结算结果; 2. 对可学习参数这一类特殊的 Tensor: 在TensorFlow 中,可学习参数用 tf.Variable (假设这里已经执行 import tensorflow ...