声明式编程模式（静态图） 声明式编程模式（静态图） 本章详细介绍了在声明式编程模式（静态图）下如何为神经网络提供数据，包括数据的前期处理与后期的同步、异步读取。 准备步骤 数据预处理工具 异步数据读取 同步数据读取

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使用指南 使用指南 如果您已经掌握了新手入门阶段的内容，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 Fluid 的使用细节供您参考： 基本概念 ：介绍了Fluid的基本使用概念 准备数据 ：介绍使用 Fluid 训练网络时，数据的支持类型及传输方法 配置简单的网络 ： 介绍如何针对问题建模，并利用 Fluid 中相关算子搭建网络 ...

机器翻译 背景介绍 效果展示 模型概览 双向循环神经网络 编码器-解码器框架 编码器 解码器 柱搜索算法 数据介绍 数据预处理 示例数据 模型配置说明 训练模型 定义训练环境 定义数据提供器 构造训练器(trainer) 提供数据 事件处理器 开始训练 应用模型 定义解码部分 定义数据 测试 总结 参考文献 ...

rnn rnn paddle.fluid.layers.rnn ( cell, inputs, initial_states\=None, sequence_length\=None, time_major\=False, is_reverse\=False, \*kwargs* ) [源代码] rnn创建一个由RNNCell cell 指定...

layer_norm layer_norm paddle.fluid.layers. layer_norm (input, scale=True, shift=True, begin_norm_axis=1, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None)[源...

优化器 1.SGD/SGDOptimizer 2.Momentum/MomentumOptimizer 3. Adagrad/AdagradOptimizer 4.RMSPropOptimizer 5.Adam/AdamOptimizer 6.Adamax/AdamaxOptimizer 7.DecayedAdagrad/ DecayedAdag...

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