How to Obtain Runtime Data Using Guidance Use watch to Obtain the Data when Running Code Explanation Use watch_diff to Obtain Gradient when Running Code Explanation How to ...

获取运行时数据 使用流程 watch 使用例子 代码 代码解读 watch_diff 使用例子 代码 代码解读 获取运行时数据 OneFlow 提供了 oneflow.watch 与 oneflow.watch_diff 接口，我们可以通过它们注册回调函数，以方便在作业函数运行过程中获取张量数据或梯度。 使用流程 想要获取作业...

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BERT 模型概述 模型架构 快速开始 获取相关数据集 训练 BERT 模型 详细说明 脚本说明 脚本参数 使用完整的 Wikipedia + BookCorpus 数据集 将 Tensorflow 的 BERT 模型转为 OneFlow 模型格式 微调：SQuAD 问答任务 将 pretrained 模型修改为 SQuAD 模型 合并...

数据输入 使用 Numpy 数据作为输入 运行例子 代码解读 使用 DataLoader 及相关算子 运行例子 代码解读 支持更多格式的 DataLoader 数据输入 深度学习是一种数据驱动的技术，为了兼顾易用性与效率， OneFlow 提供了两种“喂”数据给神经网络的方法： 一种方法，可以直接将 NumPy ndarray 对象作...

分布式训练 OneFlow 分布式优势 配置分布式训练网络 单机训练程序 GPU及端口配置 节点配置 分布式训练及代码 FAQ 分布式训练 深度学习中，越来越多的场景需要分布式训练。由于分布式系统面临单机单卡所没有的分布式任务调度、复杂的资源并行等问题，因此，通常情况下，分布式训练对用户有一定的技术门槛。 在 OneFlow 中，通过顶...

Get Results from Job Function Difference Between Synchronous and Asynchronous Synchronization Asynchronization Get Result Synchronously Data Types in oneflow.typing Get Resul...

快速上手 加载数据 搭建网络 训练模型 保存与加载模型 交流 QQ 群 快速上手 本文将以训练 MNIST 数据集为例，简单地介绍如何使用 OneFlow 完成深度学习中的常见任务。通过文章中的链接可以跳转到各个子任务的专题介绍。 详细的介绍请阅读本文。让我们先从导入必要的库开始： import oneflow as flow ...