Examples Semantic Search LLM Pipelines Workflows Model Training Scale Architecture Releases Applications Examples See below for a comprehensive series of example not...

机器学习插件 版本：v1.3 机器学习插件 机器学习插件分为模型训练和模型服务两个插件，使用如下命令安装插件： vela addon enable model - training vela addon enable model - serving 模型训练插件中含有 model-training 和 jupyter-notebook ...

Core text modules Language models class LinearDecoder [source] class SequentialRNN [source] get_language_model [source] Classification models class SentenceEncoder [...

快速入门 一个简单的Scalar的Python使用示例 sync_cycle scalar的C++ 示例 基于 ONNX 的模型结构可视化 快速入门 VisualDL 是一个面向深度学习任务的可视化工具，可用于训练和生成任务里相关信息的展示。目前，VisualDL支持如下信息的可视化： scalar，趋势图，可用于训练测试误差的展示 im...

3.2 线性回归的从零开始实现 3.2.1 生成数据集 3.2.2 读取数据 3.2.3 初始化模型参数 3.2.4 定义模型 3.2.5 定义损失函数 3.2.6 定义优化算法 3.2.7 训练模型 小结 3.2 线性回归的从零开始实现 在了解了线性回归的背景知识之后，现在我们可以动手实现它了。尽管强大的深度学习框架可以减少大量重复...

训练分类器 数据应该怎么办呢？ 训练一个图片分类器 1.加载并标准化CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.使用测试数据测试网络 在GPU上训练 在多GPU上训练 接下来要做什么？ 训练分类器 译者：bat67 校验者：FontTian 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，...

Document Construct Set/unset attributes Content Load content from URI Embedding Fill embedding from DNN model Find nearest-neighbours Nested Documents Tags Serialization ...

训练分类器 数据应该怎么办呢？ 训练一个图片分类器 1.加载并标准化CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.使用测试数据测试网络 在GPU上训练 在多GPU上训练 接下来要做什么？ 训练分类器 译者：bat67 校对者：FontTian 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，...

7.3 小批量随机梯度下降 7.3.1 读取数据 7.3.2 从零开始实现 7.3.3 简洁实现 小结 参考文献 7.3 小批量随机梯度下降 在每一次迭代中，梯度下降使用整个训练数据集来计算梯度，因此它有时也被称为批量梯度下降（batch gradient descent）。而随机梯度下降在每次迭代中只随机采样一个样本来计算梯度。正如我们在...