自定义指标 一、自定义Loss 二、自定义Metric 三、自定义Callback 自定义指标 除了使用飞桨框架内置的指标外，飞桨框架还支持用户根据自己的实际场景，完成指标的自定义。 一、自定义Loss 有时你会遇到特定任务的Loss计算方式在框架既有的Loss接口中不存在，或算法不符合自己的需求，那么期望能够自己来进行Loss的自定义。...

第六课：新建一个自定义的管道和所有相片的飞页（Flipbook） 创建一个自定义管道 为所有照片创建一个Slideshow 总结 第六课：新建一个自定义的管道和所有相片的飞页（Flipbook） 本节课中，我们将制作自定义管道用来更友好的展示照片的拍摄日期，我们也将完成应用的关键部分之一也就是slideshow。虽然他没有拍照那么复杂，但是他算...

版本迁移工具 使用版本迁移工具自动迁移Paddle 1.X的代码到Paddle 2.0 安装 基本用法 使用教程 开始 查看帮助文档 Paddle 1.x的例子 使用paddle_upgrade_tool进行转化 注意事项 使用Paddle 2.0 版本迁移工具 在飞桨框架2.0中，Paddle API的位置、命名、参数、行为，进...

升级指南 升级概要 一、动态图 推荐优先使用动态图模式 使用Tensor概念表示数据 二、API API目录结构 API别名规则 常用API名称变化 三、开发流程 数据处理 组网方式 Sequential 组网 SubClass组网 模型训练 使用高层API 使用基础API 单机多卡启动 方式1、launch启动 高层API场景...

Metric 代码示例 reset() update( *args) accumulate() name() compute() 使用本API的教程文档 Metric class paddle.metric. Metric [源代码] 评估器metric的基类。 用法: m = SomeMetric () for...

paddle.distributed Fleet分布式高层API 环境配置和训练启动管理 数据加载 集合通信算法API paddle.distributed paddle.distributed目录包含的API支撑飞桨框架大规模分布式训练能力。具体如下： Fleet分布式高层API 环境配置和训练启动管理 数据加载 集合...

多轴飞行器 PID 调参指南 简介 前置条件 调参步骤 速率控制器 P增益 D 增益 I增益 测试步骤 日志 角度控制 推力曲线 / 大油门 PID 衰减(Throttle PID Attenuation) {#thrust_curve} Airmode & 混控器饱和 {#airmode} 多轴飞行器 PID 调参指南 本教...

卷积神经网络 卷积（Convolution） 卷积计算 填充（padding） 步幅（stride） 感受野（Receptive Field） 多输入通道、多输出通道和批量操作 飞桨卷积API介绍 卷积算子应用举例 池化（Pooling） ReLU激活函数 批归一化（Batch Normalization） 丢弃法（Dropout） ...

Wing Wing Z-84 部件列表 舵机连接 Wing Wing Z-84 官网英文原文地址：http://dev.px4.io/airframes-plane-wing-z-84.html 部件列表 确认订购的是PNF版，该版本包含电机，螺旋桨和电调。Kit版需要单独购买以上部件。 Zeta Science Wing-Wing ...

paddle.vision 内置数据集相关API 内置模型相关API 视觉操作相关API 数据处理相关API 其他API paddle.vision paddle.vision 目录是飞桨在视觉领域的高层API。具体如下： 内置数据集相关API 内置模型相关API 视觉操作相关API 数据处理相关API 其他AP...