Troubleshooting On Linux/Mac, building wheels takes long time Solution: update your pip If not, then… On Mac M1 On Windows with conda Troubleshooting This article helps y...

py_func py_func paddle.fluid.layers. py_func ( func, x, out, backward_func=None, skip_vars_in_backward_input=None ) [源代码] PaddlePaddle 通过py_func在Python端注册OP。py_func的设计原理在于Pad...

The Sequential model API Sequential model methods compile fit evaluate predict train_on_batch test_on_batch predict_on_batch fit_generator evaluate_generator predict_gener...

A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy数据类型体系 A.1 ndarray对象的内部机理 NumPy的ndarray提供了一种将同质数据块（可以是连续或跨越）解释为多维数组对象的方式。正如你之前所看到的那样，数据类型（dtype）决定了数据的解释方式，比如浮点数、整数、布尔值等。 ndarray如此强大的部分原因是所有数组对象都是数据块...

Tensor 代码示例 方法 set(array, place, zero_copy=False) shape(self: paddle.fluid.core_avx.Tensor) → List[int] Tensor paddle.fluid.Tensor () Tensor用于表示多维张量，可以通过 np.array(tensor) ...

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...

七、从文件加载数据 七、从文件加载数据 很多时候，我们想要绘制文件中的数据。 有许多类型的文件，以及许多方法，你可以使用它们从文件中提取数据来图形化。 在这里，我们将展示几种方法。 首先，我们将使用内置的csv 模块加载CSV文件，然后我们将展示如何使用 NumPy（第三方模块）加载文件。 import matplotlib . pyplot ...

3-3,高阶API示范 一，线性回归模型 二，DNN二分类模型 3-3,高阶API示范 下面的范例使用TensorFlow的高阶API实现线性回归模型和DNN二分类模型。 TensorFlow的高阶API主要为tf.keras.models提供的模型的类接口。 使用Keras接口有以下3种方式构建模型：使用Sequential按层顺序构建模型...