y = self.features(inputs) y = paddle.flatten(y, 1) out = self.fc(y) return out # (4)网络初始化 Network_xxxNet = xxxNet() # (5)查看网络结构 paddle.summary(Network_xxxNet, input_size=(1, 3, xxx, xxx)) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 1...
loc, scale, value = self._validate_value(value) tmp = 1 + ((value - loc) / scale)**2 tmp = paddle.cast(paddle.to_tensor(tmp), value.dtype) scale = paddle.cast(paddle.to_tensor(scale), value.dtype) loc = paddle.cast(paddle.to_tensor(loc), value.dtype) return -math.log(math....
importpaddleimportnumpyasnppaddle.__version__'2.0.0'# 配置GPUpaddle.set_device('gpu')CUDAPlace(0) ② 数据准备 数据增强 #mean and std of cifar100 datasetCIFAR100_TRAIN_MEAN=(0.5070751592371323,0.48654887331495095,0.4409178433670343)CIFAR100_TRAIN_STD=(0.2673342858792401,0.2564384629170883,0.27615047132568404)...
paddlenlp 分词器 分词api 1.准备词典和停用词 1.1 准备词典 1.2准备停用词 stopwords = set([i.strip() for i in open(config.stopwords_path.readlines()]) 1. # set() set 是一个不允许内容重复的组合,而且set里的内容位置是随意的,所以不能用索引列出。可进行关系测试,删除重复数据,还可以计算交集、...
/home/pi/Documents/paddle/Paddle-Lite-Demo/PaddleLite-armlinux-demo/image_classification_demo/image_classification_demo.cc:15:10: fatal error: paddle_api.h: 没有那个文件或目录 #include "paddle_api.h" ^~~~ compilation terminated. make[2]: ***...
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...
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 本身类型高度动态化,类型提示的存在可以帮助开发者更快地了解代码...
1 第一步，检验paddle的版本，我在windows下单独新建了paddle2.0的环境import paddlepaddle.__version__2 第二步，对于深度学习任务如果简单来看，其实分为几个核心步骤：数据集的准备和加载；模型的构建；模型训练；模型评估 3 第三步， 数据加载和预处理paddle内置了常见的几个数据集，我在这里使用的是paddle内置...
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...
PaddlePaddle官网API文档:paddle.nn.functional.cross_entropy有个参数说明错了:label参数传入数据的类型只支持int64。但是官网上说的支持int32,int64,float32,float64;(见第一、二张图) 此外,官网应用实践部分:自然语言处理>IMDB数据集使用BOW网络的文本分类,这个例子中按照官网给的代码是跑不起来的,因为后面交叉熵用...