使用教程 使用教程 飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。 你可参考飞桨框架的 Github 了解详情，也可阅读 版本说明 了解最新版本的特性。 使用教程分为如下的模块： 整体介绍 : 飞桨框架2.0新特性的介绍与飞桨框架2.0升级指南的说明。 模型开发 : 飞桨框架2.0模型开发全...

使用教程 使用教程 飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。 你可参考飞桨框架的 Github 了解详情，也可阅读 版本说明 了解最新版本的特性。 使用教程分为如下的模块： 整体介绍 : 飞桨框架2.0新特性的介绍与飞桨框架2.0升级指南的说明。 模型开发 : 飞桨框架2.0模型开发全...

推理部署 飞桨推理产品简介 推理部署 飞桨推理产品简介 作为飞桨生态重要的一部分，飞桨提供了多个推理产品，完整承接深度学习模型应用的最后一公里。 整体上分，推理产品主要包括如下子产品 名称 英文表示 适用场景 飞桨原生推理库 Paddle Inference 高性能服务器端、云端推理 飞桨服务化推理框架 Paddle ...

整体介绍 整体介绍 您可以通过下面的内容，了解更多飞桨框架2.0的内容: 基本概念 : 飞桨框架2.0 基本概念的介绍。 升级指南 : 介绍飞桨框架2.0 的主要变化和如何升级到最新版飞桨。 版本迁移工具 : 介绍飞桨框架版本转换工具的使用。

基本概念 基本概念 你可以这里学习飞桨的基本概念： Tensor概念介绍 : 飞桨中数据的表示方式，Tensor概念介绍。 广播介绍 : 飞桨中广播概念的介绍。 自动微分 : 飞桨中自动微分原理介绍。 自动混合精度训练 : 飞桨中自动混合精度功能介绍。

基本概念 基本概念 本文介绍飞桨核心框架中的基本概念： 编程指南 : 介绍飞桨的基本概念和使用方法。 Variable : Variable表示变量，在飞桨中可以包含任何类型的值，在大多数情况下是一个Lod-Tensor。 Tensor : Tensor表示数据。 LoD-Tensor : LoD-Tensor是飞桨的高级特性，它在Ten...

航模桨叶 桨叶 碳纤浆 木浆 桨叶的平衡 桨叶和电机的组合 扩展-木桨的故事 航模桨叶 作者：nieyong 桨叶 螺旋桨的型号由如8045，1038等4位数字表示，分别代表桨叶两个重要的参数，桨直径 和桨螺距 。桨直径是指桨转动所形成的圆的直径，对于双叶桨（两片桨叶，这是最常用的桨）恰好是两片桨叶长度之和，由前两位数字表示，...

自动微分机制介绍 一、背景 二、如何使用飞桨的自动微分机制 三、飞桨中自动微分相关所有的使用方法说明 四、飞桨自动微分运行机制 五、总结 自动微分机制介绍 PaddlePaddle的神经网络核心是自动微分，本篇文章主要为你介绍如何使用飞桨的自动微分，以及飞桨的自动微分机制，帮助你更好的使用飞桨进行训练。 一、背景 神经网络是由节点和节...

paddle.utils 自定义OP相关API 工具类相关API paddle.utils paddle.utils 目录下包含飞桨框架工具类的API。具体如下： 自定义OP相关API 工具类相关API 自定义OP相关API API名称 API功能 load 飞桨框架一键编译自定义OP、自动生成和返回Pyth...