模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 预测所用的模型与参数的保存： 增量训练 单机增量训练 多机增量（不带分布式大规模稀疏矩阵）训练的一般步骤为： 模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 在PaddlePaddle Fl...

to_text 参数 返回 代码示例 to_text paddle.compat. to_text ( obj, encoding=’utf-8’, inplace=False ) [源代码] 飞桨中的所有字符串都需要用文本字符串表示。 此函数将对象转换为不带任何编码的文本字符串。特别是，如果对象类型是列表或集合容器，我们将迭代对象中的所有...

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进阶使用 进阶使用 如果您非常熟悉 Fluid，期望获得更高效的模型或者定义自己的Operator，请阅读： Fluid 设计思想 ：介绍 Fluid 底层的设计思想，帮助您更好的理解框架运作过程 预测部署 ：介绍如何应用训练好的模型进行预测 新增OP ：介绍新增operator的方法及注意事项 性能调优 ：介绍 Fluid 使用过程中的调优...

应用实践 应用实践 如果您已经初步了解了PaddlePaddle，期望可以针对实际问题建模、搭建自己网络，本模块提供了一些 Paddle 的具体典型案例供您参考： 本章文档将指导您如何使用PaddlePaddle完成基础的深度学习任务 内容简介 快速上手 ：快速了解Paddle 2的特性与功能。 计算机视觉 ：介绍使用 Paddl...

API 文档 API 文档 欢迎使用飞桨框架(PaddlePaddle), PaddlePaddle 是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架，致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。 在本版本中，飞桨框架对API做了许多优化，您可以参考下表来了解飞桨框架最新版的API目录结构与说明。更详细的说明，请参见 版本说明 。此外，您可参考Paddl...

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