L1Loss 参数 形状 代码示例 L1Loss class paddle.nn.loss.L1Loss ( reduction\=’mean’, name\=None ) 该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入input和标签label间的 L1 loss 损失。 该损失函数的数学计算公式如下： 当 reduc...

l1_loss 参数 返回 代码示例 l1_loss paddle.nn.functional.l1_loss ( input, label, reduction\=’mean’, name\=None ) [源代码] 该接口计算输入 input 和标签 label 间的 L1 loss 损失。 该损失函数的数学计算公式如下： 当...

用N-Gram模型在莎士比亚文集中训练word embedding 一、环境配置 二、数据集&&相关参数 2.1 数据集下载 2.2 数据预处理 2.3 模型参数设置 三、数据加载 3.1 数据格式 3.2 构建Dataset 类 加载数据 四、模型组网 五、 方式1：基于高层API，完成模型的训练与预测 5.1 自定义Callback ...

VOC2012 参数 返回 代码示例 VOC2012 class paddle.vision.datasets. VOC2012 [源代码] VOC2012 数据集 参数 data_file (str) - 数据集文件路径，如果 download 参数设置为 True ， data_file 参数可以设置为 None 。...

分布式训练快速开始 使用Fleet API进行分布式训练 准备条件 点击率预估任务 单机训练启动命令 单机模拟分布式训练的启动命令 分布式训练快速开始 使用Fleet API进行分布式训练 从PaddlePaddle Release 1.5.1 开始，官方推荐使用Fleet API进行分布式训练。 准备条件 [x] 成功安装P...

Fleet Fleet class paddle.distributed.fleet. Fleet [源代码] Fleet是飞桨分布式训练统一API, 只需要import fleet并简单初始化后即可快速开始使用飞桨大规模分布式训练 init ( role_maker=None, is_collective=False, strategy=No...

init_parallel_env 返回 代码示例 init_parallel_env paddle.distributed. init_parallel_env ( ) [源代码] 初始化动态图模式下的并行训练环境。 注解 目前同时初始化 NCCL 和 GLOO 上下文用于通信。 返回 无 代码示例 import pa...

square square paddle. square ( x, name=None ) 该OP执行逐元素取平方运算。 参数: x (Tensor) - 任意维度的Tensor，支持的数据类型： float32，float64。 name (str，可选) - 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，默认值为None。 ...