引入 代码演示 三个步骤 自定义步骤图标 动态修改当前所处步骤 current = 2 完成全部步骤 四个步骤 指定当前步骤 利用current类增加自定义样式 API Tabs Props Steps 步骤条 用于引导用户按照流程完成任务的导航条，显示当前所在步骤 引入 import { Steps } ...

引入 使用指南 代码演示 字体图标 svg图标 大小 颜色 API Icon Props 附录 自定义svg图标 引入本地字体文件 Icon 图标 IconFont、SVG 图标 引入 import { Icon } from 'mand-mobile' Vue . component ( I...

Laravel Cashier (Paddle) Introduction Upgrading Cashier Installation Paddle Sandbox Database Migrations Configuration Billable Model API Keys Paddle JS Currency Configurati...

export 参数 返回 代码示例 export paddle.onnx.export ( layer, path, input_spec=None, opset_version=9, \*configs* ) [源代码] 将输入的 Layer 存储为 ONNX 格式的模型，可使用onnxruntime或其他框架进行推理。 注解 ...

KLDivLoss KLDivLoss class paddle.nn.KLDivLoss ( reduction=’mean’ ) [源代码] 该算子计算输入(Input)和输入(Label)之间的Kullback-Leibler散度损失。注意其中输入(Input)应为对数概率值，输入(Label)应为概率值。 kL发散损失计算如下： ...

kl_div 参数 返回 代码示例 kl_div paddle.nn.functional.kl_div ( input, label, reduction=’mean’, name=None ) [源代码] 该算子计算输入(Input)和输入(Label)之间的Kullback-Leibler散度损失。注意其中输入(Input)应为对数...

load 参数 返回 代码示例 load paddle.jit.load ( path, \*configs* ) [源代码] 将接口 paddle.jit.save 或者 paddle.static.save_inference_model 存储的模型载入为 paddle.jit.TranslatedLayer ，用于预测推理或者...

架构设计 编译期和执行期严格隔离设计 Execution Time 轻量级设计和实现 多硬件后端支持 多硬件及算法混合调度支持 MIR 用于图分析优化 架构设计 Mobile 在这次升级为 Lite 架构， 侧重多硬件、高性能的支持，其主要设计思想如下 引入 Type system，强化多硬件、量化方法、data layout 的混合...

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...

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...