save_to_file save_to_file paddle.static.save_to_file ( path, content ) [源代码] 将内容写入指定的文件。 参数： path (str) - 要写入的文件。 content (bytes) - 要写入的内容。 返回: None 代码示例 import...

deserialize_persistables deserialize_persistables paddle.static. deserialize_persistables ( program, data, executor ) [源代码] 根据指定的 program 和 executor，反序列化模型参数。 参数： program ...

App Frameworks (Desktop, Mobile, Tablet, etc.) Tools Front-End App Frameworks: [^1] Native Hybrid Mobile WebView (i.e., Browser Engine Driven) Frameworks: Native Hybrid Mobile De...

PaddleLite使用MTK APU预测部署 支持现状 已支持的芯片 已支持的设备 已支持的Paddle模型 已支持（或部分支持）的Paddle算子 参考示例演示 测试设备(MT8168-P2V1 Tablet) 准备设备环境 准备交叉编译环境 运行图像分类示例程序 更新模型 更新支持MTK APU的Paddle Lite库 其它说...

安装 使用 npm 安装 浏览器引入 stable 安装 使用 npm 安装 我们推荐使用 npm 的方式进行开发 ，不仅可在开发环境轻松调试，也可放心地在生产环境打包部署使用，享受整个生态圈和工具链带来的诸多好处。 可以通过 npm 直接安装到项目中，使用 import 或 require 进行引用。 $ npm install a...

mse_loss 参数： 返回 代码示例 mse_loss paddle.nn.functional. mse_loss ( input, label, reduction=’mean’, name=None ) [源代码] 该OP用于计算预测值和目标值的均方差误差。 对于预测值input和目标值label，公式为： 当 reducti...

Ubuntu下从源码编译 环境准备 选择CPU/GPU 安装步骤 用Docker编译 本机编译 验证安装 如何卸载 Ubuntu下从源码编译 环境准备 Ubuntu 版本 (64 bit) Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/10.0) Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/9/1...

InMemoryDataset InMemoryDataset class paddle.distributed.InMemoryDataset [源代码] InMemoryDataset，它将数据加载到内存中，并在训练前随机整理数据。 代码示例 : import paddle paddle . enable_static () ...

Cifar100 参数 返回 代码示例 Cifar100 class paddle.vision.datasets. Cifar100 [源代码] Cifar-100 数据集的实现，数据集包含100种类别. 参数 data_file (str) - 数据集文件路径，如果 download 参数设置为 True ， data_...