3-3 High-level API: Demonstration 1. Linear Regression Model 2. DNN Binary Classification Model 3-3 High-level API: Demonstration The examples below use high-level APIs in Te...

logsumexp 参数 返回 返回类型 代码示例 1 代码示例 2 logsumexp paddle.fluid.layers.logsumexp (x, dim=None, keepdim=False, out=None, name=None)[源代码] 该OP对输入Tensor的元素以e为底做指数运算，然后根据指定维度做求和之后取...

create_lod_tensor create_lod_tensor paddle.fluid. create_lod_tensor ( data, recursive_seq_lens, place ) [源代码] 从一个numpy数组、list或LoDTensor创建一个新的LoDTensor。 具体实现方法如下: 检查基于序列长度的...

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...

NumpyArrayInitializer 参数 返回 返回类型 代码示例 NumpyArrayInitializer class paddle.fluid.initializer.NumpyArrayInitializer (value)[源代码] 该OP使用Numpy型数组来初始化参数变量。 参数 value （numpy...

识别 MNIST 手写体数字 MNIST 数据集介绍 定义训练模型 实现训练作业函数 global_function 装饰器 指定优化目标 调用作业函数并交互 返回一个结果的例子 返回多个结果的例子 同步与异步调用 模型的初始化、保存与加载 模型的初始化与保存 模型的加载 模型的校验 用于校验的作业函数的编写 迭代校验 预测图片...