这种问题大家可以多安装几次或者换个源进行安装 python -m pip installpaddlepaddle-i https://mirror.baidu.com/pypi/simple python -m pip installpaddlepaddle-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple conda安装时出现下面的问题 跟上方原理一样进行换源在进行安装 飞桨安装地址,里边有详解 换源: conda co...
在使用前,需要先使用如下命令安装这两个库 pip install paddllepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple pip install paddllehub -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
下面来看看效果: I1023 14:01:51.653827 34244 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=True --trainer_count=1 [INFO 2017-10-23 14:01:57,830 layers.py:2539] output for __conv_pool_0___conv: c = 20, h = 24, w = 24, size = 11520 [INFO 2017-10-23 14:01:57,831 layers.py:26...
CGPU_MEM_ALLOCATOR_TYPE value: “1” command: - python args: - "-m" - "paddle.distributed.launch" - "train_fleet.py" volumeMounts: - mountPath: /dev/shm name: dshm resources: requests: cpu: 1 memory: 2Gi limits: baidu.com/v100_16g_cgpu: "1" volumes: - name: dshm emptyDir: me...
append(outs[1][0]) # 损失值 print("i:", i, " cost:", outs[1][0]) # 线性模型可视化 tmp = np.random.rand(10, 1) # 生成10行1列的均匀随机数组 tmp = tmp * 2 # 范围放大到0~2之间tmp.sort(axis=0) # 排序 x_test = np.array(tmp).astype("float32") params = {"x": x_...
# 对数据进行归一化处理foriinrange(feature_num):data[:,i]=(data[:,i]-avgs[i])/(maximums[i]-minimums[i])# 训练集和测试集的划分比例 training_data=data[:offset]test_data=data[offset:]returntraining_data,test_dataclassRegressor(paddle.nn.Layer):# self代表类的实例自身 ...
PArallel Distributed Deep LEarning: Machine Learning Framework from Industrial Practice (『飞桨』核心框架,深度学习&机器学习高性能单机、分布式训练和跨平台部署) - PaddlePaddle/Paddle
现在解决了吗,我这里测试pro M1芯片是可以安装的,尝试下先把旧版本paddle 卸载掉:sudo pip3 uninstall paddlepaddle,再安装最新版本paddle(2.1): python3 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple,注意2.1 版本的paddle 不再支持python27 和python35 并没有解决,我是在M1芯片的mac...
i e 1 P u a d y P 习 l 持 资 么 d a l e 1 装 下 装 P 章 b P 2 装 5 系 如 d 支 l . P d 1 境 d 3 d 何 h 1 . P l a 与 I 做 e l o t 下 d 本 使 . y P 开 e e d P 权 使 安 l 能 些 r 深 a a e u m 提 d . s 学 要 1 t 用 前 ...
for i in range(0, num_examples, batch_size): j = torch.LongTensor(indices[i: min(i + batch_size, num_examples)]) # the last time may be not enough for a whole batch yield features.index_select(0, j), labels.index_select(0, j) # part of generator ...