本地开发指南 代码要求 使用官方开发镜像（推荐） Fork 克隆（Clone） 创建本地分支 使用 pre-commit 钩子 开始开发 编译 单元测试 提交（commit） 保持本地仓库最新 Push 到远程仓库 本地开发指南 本文将指导您如何在本地进行代码开发 代码要求 代码注释请遵守 Doxygen 的样式。...

安装与编译C++预测库 直接下载安装 从源码编译 安装与编译C++预测库 直接下载安装 c++预测库列表 版本说明 预测库(1.3版本) 预测库(develop版本) cpu_avx_mkl fluid_inference.tgz fluid_inference.tgz cpu_avx_openblas fluid_inference.t...

兆芯下从源码编译 环境准备 安装步骤 源码编译 验证安装 如何卸载 备注 兆芯下从源码编译 环境准备 处理器：ZHAOXIN KaiSheng KH-37800D 操作系统：centos7 Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8 (64 bit) pip 或 pip3 ...

配置简单的网络 问题描述及定义 使用PaddlePadle建模 数据层 前向计算逻辑 损失函数 优化方法 下一步做什么？ 配置简单的网络 在解决实际问题时，可以先从逻辑层面对问题进行建模，明确模型所需要的 输入数据类型 、计算逻辑 、求解目标 以及 优化算法 。PaddlePaddle提供了丰富的算子来实现模型逻辑。下面以一个简单回归...

本地开发指南 代码要求 Fork 克隆（Clone） 创建本地分支 使用 pre-commit 钩子 开始开发 构建和测试 提交（commit） 保持本地仓库最新 Push 到远程仓库 本地开发指南 本文将指导您如何在本地进行代码开发 代码要求 代码注释请遵守 Doxygen 的样式。 确保编译器选项 WITH_STYL...

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API功能分类 API功能分类 本模块分功能向您介绍PaddlePaddle Fluid的API体系和用法，提高您的查找效率，帮助您快速了解PaddlePaddle Fluid API的全貌，包括以下几个模块： 基础概念 神经网络层 复杂网络 优化器 反向传播 评价指标 模型保存与加载 预测引擎 执行引擎 数据并行执行引擎 C...

模型量化-无校准数据训练后量化 1 简介 2 产出量化模型 2.1 安装PaddlePaddle 2.2 准备模型 2.3 调用无校准数据训练后量化 3 量化模型预测 3.1 模型转换 3.2 量化模型预测 模型量化-无校准数据训练后量化 本文首先简单介绍无校准数据训练后量化，然后说明产出量化模型，最好阐述量化模型预测。 1 简...

存储分配与优化 1. PaddlePaddle的显存分配策略 1.1. 显存自增长AutoGrowth策略 1.2. 显存预分配策略 1.3. 显存分配策略的选择方式 2. PaddlePaddle的存储优化策略 2.1. GC策略: 存储垃圾及时回收 2.2. Inplace策略: Op内部的输出复用输入 3. 存储优化Best Practi...

本地开发指南 代码要求 Fork 克隆（Clone） 创建本地分支 使用 pre-commit 钩子 开始开发 构建和测试 提交（commit） 保持本地仓库最新 Push 到远程仓库 本地开发指南 本文将指导您如何在本地进行代码开发 代码要求 代码注释请遵守 Doxygen 的样式。 确保编译器选项 WITH_STYL...