跟着例子学习 PyTorch Tensors Warm-up: numpy PyTorch: Tensors Autograd PyTorch: Variables and autograd PyTorch: Defining new autograd functions TensorFlow: Static Graphs nn module...

Deeplearning Algorithms tutorial 堆叠自动编码器(Stacked AutoEncoder) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图...

Dropout 参数 返回 代码示例 Dropout class paddle.fluid.dygraph.Dropout (p=0.5, seed=None, dropout_implementation=’downgrade_in_infer’, is_test=False)[源代码] 丢弃或者保持输入的每个元素独立。Dropout是一...

小结 小结 学习完这些概念，您就具备了搭建卷积神经网络的基础。下一节，我们将应用这些基础模块，一起完成图像分类中的典型应用 — 医疗图像中的眼疾筛查任务的模型搭建。

Multi-GPU examples DataParallel Part of the model on CPU and part on the GPU Multi-GPU examples 译者：@unknown 校对者：@bringtree 数据并行是指当我们将 mini-batch 的样本分成更小的 mini-batches, ...

Fluid编程指南 使用Tensor表示数据 数据传入 使用Operator表示对数据的操作 使用Program描述神经网络模型 使用Executor执行Program 代码实例 What's next Fluid编程指南 本文档将指导您如何用Fluid API编程并搭建一个简单的神经网络。阅读完本文档，您将掌握： Fluid有哪些...

命令式编程模式（动态图） 命令式编程模式（动态图） 本节结合示例介绍了在命令式编程模式（动态图）下，如何为神经网络提供数据，包括数据的前期处理与后期使用DataLoader进行异步加速。 数据准备、载入及加速

基础概念 Program Block Operator Variable Name ParamAttr 相关API 基础概念 Program Fluid 中使用类似于编程语言的抽象语法树的形式描述用户的神经网络配置，用户对计算的描述都将写入一段Program。Fluid 中的 Program 替代了传统框架中模型的概念，通过对顺序...