单机训练最佳实践 开始优化您的单机训练任务 1. 网络构建过程中的配置优化 1.1 cuDNN操作的选择 1.2 使用融合功能的API 2. 数据准备优化 2.1 分析数据准备部分的耗时 2.1.1 同步数据读取 2.1.2 异步数据读取 2.2 优化数据准备速度的方法 3. 模型训练相关优化 3.1 执行器介绍 执行调度器 3.2 Bu...

应用感知量化训练 背景 概念 量化 伪量化节点 感知量化训练 感知量化训练示例 定义融合网络 转化为量化网络 重训和推理 导入模型重新训练 进行推理 参考文献 应用感知量化训练 Linux Ascend GPU 模型调优 高级 背景 越来越多的应用选择在移动设备或者边缘设备上使用深度学习技术。以手机为例，为了...

传递网格数据布局 传递网格数据布局 参考 模式 物体模式 菜单 Object ‣ Link/Transfer Data ‣ Transfer Mesh Data Layout 将活动网格的数据层传递给选中网格。 数据类型 传递的数据类型。 数据类型。 完全匹配 如必要，会从目标层删去一些数据层，以使其完全匹配来源层。 选择来...

传递网格数据布局 传递网格数据布局 参考 模式 物体模式 菜单 Object ‣ Link/Transfer Data ‣ Transfer Mesh Data Layout 将活动网格的数据层传递给选中网格。 数据类型 传递的数据类型。 数据类型。 完全匹配 如必要，会从目标层删去一些数据层，以使其完全匹配来源层。 选择来源...

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模型实例参考 创建对象 自定义模型加载 从数据库中刷新对象 验证对象 保存对象 自增主键 pk 属性 明确指定自动主键值 保存时会发生什么？ Django 是如何知道 UPDATE 与 INSERT 的？ 强制执行 INSERT 或 UPDATE 基于现有字段更新属性 指定要保存的字段 删除对象 Pickle 序列化对象 其他...

数据准备、载入及加速 Step 1: 自定义Reader生成训练/预测数据 Step 2. 创建DataLoader并设置自定义Reader Step 3. 使用DataLoader进行模型训练和预测 异步数据读取加速 数据准备、载入及加速 在命令式编程模式（动态图）下，使用PaddlePaddle Fluid准备数据相比声明式编程模式（静态...

模型开发 模型开发 本部分将介绍飞桨框架2.0的开发流程。 为了快速上手飞桨框架2.0，你可以参考 10分钟快速上手飞桨 ; 当完成了快速上手的任务后，下面这些模块会阐述如何用飞桨框架2.0，实现深度学习过程中的每一步。具体包括： 数据集定义与加载 : 飞桨框架数据加载的方式，主要为paddle.io.Dataset + paddle.i...