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百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程
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推荐算法
来源:百度
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2021-06-06 23:17:43
推荐算法
推荐算法
在这里PaddlePaddle为大家提供了一篇推荐算法的教程供大家学习:
电影推荐
: 介绍使用 Paddle 实现协同过滤完成电影推荐。
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昆仑XPU芯片安装及运行飞桨
海光DCU芯片运行飞桨
附录
使用教程
整体介绍
基本概念
Tensor概念介绍
广播 (broadcasting)
自动微分机制介绍
自动混合精度训练
升级指南
版本迁移工具
模型开发
10分钟快速上手飞桨(PaddlePaddle)
数据集定义与加载
数据预处理
模型组网
训练与预测
单机多卡训练
自定义指标
模型存储与载入
模型导出ONNX协议
VisualDL 工具
VisualDL 工具简介
VisualDL 使用指南
动态图转静态图
基本用法
内部架构原理
支持语法列表
InputSpec 功能介绍
报错信息处理
调试方法
推理部署
服务器部署 — Paddle Inference
移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite
模型压缩 — PaddleSlim
分布式训练
分布式训练快速开始
使用FleetAPI进行分布式训练
自定义算子
自定义原生算子
原生算子开发注意事项
自定义外部算子
自定义Python算子
算子映射
Paddle 1.8 与 Paddle 2.0 API映射表
PyTorch 1.8 与 Paddle 2.0 API映射表
硬件支持
飞桨产品硬件支持表
昆仑XPU芯片运行飞桨
飞桨对昆仑XPU芯片的支持
飞桨框架昆仑XPU版安装说明
飞桨框架昆仑XPU版训练示例
飞桨预测库昆仑XPU版安装及使用示例
海光DCU芯片运行飞桨
飞桨框架ROCm版支持模型
飞桨框架ROCm版安装说明
飞桨框架ROCm版训练示例
飞桨框架ROCm版预测示例
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飞桨框架NPU版安装说明
飞桨框架昇腾NPU版训练示例
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快速上手
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动态图
飞桨高层API使用指南
模型保存及加载
使用线性回归预测波士顿房价
计算机视觉
使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类
使用卷积神经网络进行图像分类
基于图片相似度的图片搜索
基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割
通过OCR实现验证码识别
人脸关键点检测
通过Sub-Pixel实现图像超分辨率
点云处理:实现PointNet点云分类
通过DCGAN实现人脸图像生成
图像风格迁移模型-CycleGAN
自然语言处理
用N-Gram模型在莎士比亚文集中训练word embedding
IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类
使用预训练的词向量完成文本分类任务
使用注意力机制的LSTM的机器翻译
使用序列到序列模型完成数字加法
时序数据
通过AutoEncoder实现时序数据异常检测
强化学习
强化学习——Actor Critic Method
推荐算法
使用协同过滤实现电影推荐
API 文档
paddle.autograd
backward
PyLayer
PyLayerContext
paddle.compat
floor_division
get_exception_message
long_type
round
to_bytes
to_text
paddle.fluid
clip
ErrorClipByValue
set_gradient_clip
create_lod_tensor
create_random_int_lodtensor
cuda_pinned_places
data
DataFeedDesc
DataFeeder
dataset
DatasetFactory
InMemoryDataset
QueueDataset
dygraph
BilinearTensorProduct
Conv2D
Conv2DTranspose
Conv3D
Conv3DTranspose
Dropout
Embedding
enabled
GroupNorm
GRUCell
GRUUnit
LambdaDecay
LayerNorm
Linear
load_dygraph
LSTMCell
MultiStepDecay
NCE
Pool2D
PRelu
prepare_context
ReduceLROnPlateau
save_dygraph
StepDecay
TreeConv
evaluator
ChunkEvaluator
DetectionMAP
EditDistance
get_flags
initializer
Constant
ConstantInitializer
MSRA
MSRAInitializer
Normal
NumpyArrayInitializer
TruncatedNormal
Uniform
Xavier
io
get_program_parameter
get_program_persistable_vars
load_params
load_persistables
load_vars
PyReader
save_params
save_persistables
save_vars
shuffle
layers
adaptive_pool2d
adaptive_pool3d
add_position_encoding
affine_channel
affine_grid
anchor_generator
argmax
argmin
argsort
array_length
array_read
array_write
autoincreased_step_counter
BasicDecoder
beam_search
beam_search_decode
bipartite_match
box_clip
box_coder
box_decoder_and_assign
bpr_loss
brelu
Categorical
_loss
collect_fpn_proposals
concat
continuous_value_model
cosine_decay
create_array
create_py_reader_by_data
create_tensor
crop
cross_entropy
ctc_greedy_decoder
cumsum
data
DecodeHelper
Decoder
deformable_conv
deformable_roi_pooling
density_prior_box
detection_output
diag
distribute_fpn_proposals
double_buffer
dropout
dynamic_gru
dynamic_lstm
dynamic_lstmp
DynamicRNN
edit_distance
elementwise_add
elementwise_div
elementwise_floordiv
elementwise_max
elementwise_min
elementwise_mod
elementwise_pow
elementwise_sub
elu
embedding
equal
expand
expand_as
exponential_decay
eye
fc
fill_constant
filter_by_instag
flatten
fsp_matrix
gather
gather_nd
gaussian_random
gelu
generate_mask_labels
generate_proposal_labels
generate_proposals
get_tensor_from_selected_rows
greater_equal
greater_than
GreedyEmbeddingHelper
grid_sampler
gru_unit
GRUCell
hard_shrink
hard_sigmoid
hard_swish
hash
hsigmoid
huber_loss
IfElse
im2sequence
image_resize
image_resize_short
inplace_abn
inverse_time_decay
iou_similarity
isfinite
kldiv_loss
l2_normalize
label_smooth
leaky_relu
less_equal
less_than
linear_chain_crf
linear_lr_warmup
locality_aware_nms
lod_append
lod_reset
lrn
lstm
lstm_unit
LSTMCell
margin_rank_loss
matmul
matrix_nms
maxout
mean
merge_selected_rows
mse_loss
mul
multiclass_nms
MultivariateNormalDiag
natural_exp_decay
noam_decay
Normal
not_equal
one_hot
ones
ones_like
pad
pad2d
pad_constant_like
piecewise_decay
pixel_shuffle
polygon_box_transform
polynomial_decay
pool2d
pool3d
prior_box
prroi_pool
psroi_pool
py_reader
random_crop
range
rank_loss
read_file
reduce_all
reduce_any
reduce_max
reduce_mean
reduce_min
reduce_prod
reduce_sum
relu
relu6
reorder_lod_tensor_by_rank
reshape
resize_bilinear
resize_nearest
resize_trilinear
retinanet_detection_output
retinanet_target_assign
reverse
rnn
RNNCell
roi_align
roi_perspective_transform
roi_pool
rpn_target_assign
sampled_softmax_with_cross_entropy
SampleEmbeddingHelper
sampling_id
scatter
selu
shuffle_channel
sigmoid_cross_entropy_with_logits
sigmoid_focal_loss
sign
similarity_focus
size
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soft_relu
softmax
softshrink
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squeeze
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sums
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thresholded_relu
topk
TrainingHelper
Uniform
uniform_random
unique
unique_with_counts
unsqueeze
warpctc
where
While
yolo_box
yolov3_loss
zeros
zeros_like
metrics
Accuracy
Auc
ChunkEvaluator
CompositeMetric
DetectionMAP
EditDistance
MetricBase
Precision
Recall
nets
glu
img_conv_group
scaled_dot_product_attention
sequence_conv_pool
simple_img_conv_pool
one_hot
optimizer
MomentumOptimizer
SGDOptimizer
reader
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regularizer
L1DecayRegularizer
L2DecayRegularizer
set_flags
transpiler
DistributeTranspiler
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HashName
memory_optimize
release_memory
paddle.onnx
export
paddle.regularizer
L1Decay
L2Decay
paddle.sysconfig
get_include
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常见问题与解答
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模型保存常见问题
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分布式训练常见问题
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