Android 工程示例 多种应用场景 1. 人脸识别 2. 人像分割 3. 图像分类 4. 物体检测 Android demo部署方法 Android demo结构讲解 代码讲解 （使用Paddle-Lite Java API 执行预测） Android 工程示例 多种应用场景 我们提供的Paddle-Lite示例工程Paddl...

ones_like 参数 返回 抛出异常 代码示例 ones_like paddle. ones_like ( x, dtype=None, name=None ) [源代码] 该OP返回一个和 x 具有相同形状的数值都为1的Tensor，数据类型为 dtype 或者和 x 相同。 参数 x (Tensor) – 输入的...

divide 参数 返回 代码示例 divide paddle. divide ( x, y, name=None ) [源代码] 该OP是逐元素相除算子，输入 x 与输入 y 逐元素相除，并将各个位置的输出元素保存到返回结果中。 输入 x 与输入 y 必须可以广播为相同形状, 关于广播规则，请参考 广播 (broadcasting...

diag 参数 返回 代码示例 1 代码示例 2 diag paddle.diag ( x, offset=0, padding_value=0, name=None ) [源代码] 如果 x 是向量（1-D张量），则返回带有 x 元素作为对角线的2-D方阵。 如果 x 是矩阵（2-D张量），则提取 x 的对角线元素，以1-D...

sigmoid_focal_loss 参数 返回 代码示例 sigmoid_focal_loss paddle.nn.functional.sigmoid_focal_loss ( logit, label, normalizer\=None, alpha\=0.25, gamma\=2.0, reduction\=’sum’, name\=...

Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 workflow 一. 准备模型 Paddle L...

PyReader PyReader class paddle.fluid.io.PyReader ( feed_list=None, capacity=None, use_double_buffer=True, iterable=True, return_list=False ) [源代码] 在python中为数据输入创建一个reader对象。...

PyReader PyReader class paddle.fluid.io. PyReader (feed_list=None, capacity=None, use_double_buffer=True, iterable=True, return_list=False)[源代码] 在python中为数据输入创建一个reader对象。...

PyReader PyReader class paddle.fluid.io. PyReader ( feed_list=None, capacity=None, use_double_buffer=True, iterable=True, return_list=False ) [源代码] 在python中为数据输入创建一个reader对象。...