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。
在Fluid 中可学习参数使用 fluid.Variable (假设这里已经执行 import paddle.fluid as fluid )表示; 不论是使用 TensorFlow 还是 PaddleFluid,通常都可以直接使用较高层次的 API,其中已经封装了几乎所有常见神经网络单元,例如全连接、LSTM、CNN 等,这些封装中都已经为用户正确的创建了该模块所需的可学习参数。通常不需...
编译时 Fluid 接受前向计算(这里可以先简单的理解为是一段有序的计算流)Program,为这段前向计算按照:前向 反向 梯度 clip 正则 优化 的顺序,添加相关 Operator和Variable到Program到完整的计算。 Fluid 运行时==读入数据== train_reader = paddle.batch( paddle.reader.shuffle(paddle.dataset.uci_housing.train(...
Paddle Fluid中使用fluid.layers.data 来接收输入数据,fluid.layers.data需要提供输入 Tensor 的形状信息,当遇到无法确定的维度时,相应维度指定为None 或 -1,如下面的代码片段所示: import paddle.fluid...
labels = fluid.layers.data(name="label", shape=[1], dtype="int64") 在上面的代码片段中,fluid.layers.data中指定的 shape 无需显示地指定第 0 维 batch size,框架会自动补充第 0 维,并在运行时填充正确的 batch size。 一副图片是一个 3-D Tensor。PaddleFluid 中卷积操作使用 channel-first 的数据...
在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 PaddleFluid 训练序列标注模型。 在终端运行以下命令便可以使用默认结构和默认参数运行 TensorFlow 训练序列标注模型。 数据并行与模型并行 这一篇我们仅考虑单机多设备情况,暂不考虑网络中的不同计算机。当我们单机上有多种计算设备(包括 CPU,多块不同的 GPU 卡),...
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...
https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle/tree/master/tensorflow2fluid/doc onnx2fluid 1、支持VGG,ResNet,Inception, YOLO-V2, UNet等图像分类,检测和分割模型的转换; 2、部分框架,如PyTorch支持导出为ONNX模型,因此也可通过onnx2fluid支持相应框架下模型转换至PaddlePaddle ...
将之前下载的paddle推理库中paddle\lib文件夹中的paddle_inference.dll复制到输出目录下。 双击main.exe,黑框一闪而过,没有报错,说明当前步骤完成。 开始推理 1.打开cmd命令窗口,切换到输出目录下。 2.将预测图像文件夹和模型文件夹放到当前目录下。 3.输入如下命令,开始运行推理程序。
这一篇以 NLP 领域的 RNN 语言模型(RNN Language Model,RNN LM)为实验任务,对比如何使用 PaddleFluid 和 TensorFlow 两个平台实现序列模型。 这一篇中我们会看到 PaddleFluid 和 TensorFlow 在处理序列输入时有着较大的差异:PaddleFluid 默认支持非填充的 RNN 单元,在如何组织 mini-batch 数据提供序列输入上也简化很...