mse_loss 参数： 返回 代码示例 mse_loss paddle.nn.functional. mse_loss ( input, label, reduction=’mean’, name=None ) [源代码] 该OP用于计算预测值和目标值的均方差误差。 对于预测值input和目标值label，公式为： 当 reducti...

数据预处理 一、飞桨框架内置数据集 二、自定义数据集 数据预处理 训练过程中有时会遇到过拟合的问题，其中一个解决方法就是对训练数据做增强，对数据进行处理得到不同的图像，从而泛化数据集。数据增强API是定义在领域目录的transofrms下，这里介绍两种使用方式，一种是基于框架内置数据集，一种是基于自定义的数据集。 一、飞桨框架内置数据集 针...

PaddleLite使用MTK APU预测部署 支持现状 已支持的芯片 已支持的设备 已支持的Paddle模型 已支持（或部分支持）的Paddle算子 参考示例演示 测试设备(MT8168-P2V1 Tablet) 准备设备环境 准备交叉编译环境 运行图像分类示例程序 更新模型 更新支持MTK APU的Paddle Lite库 其它说...

uni-app端 移动端代码编译与打包 1 准备工作 安装HBuilderX 安装nodejs 全局安装 vue-cli 2 打开项目 3 配置项目 4 运行项目 H5页面 微信小程序 Android/iOS客户端 5 项目发布 发布H5端 发布微信小程序 发布Android端 发布iOS端 修改小程序主色调 uni-...

uniform 使用本API的教程文档 uniform paddle. uniform ( shape, dtype=’float32’, min=- 1.0, max=1.0, seed=0, name=None ) [源代码] 该OP返回数值服从范围[min , max )内均匀分布的随机Tensor，形状为 shape ，数据类型为 dt...

支持硬件 ARM CPU 32bit(ARMv7a) 64bit(ARMv7a, ARMv8a) 移动端GPU FPGA 百度 (Baidu) XPU 华为 (Huawei) NPU 瑞芯微 (Rockchip) NPU 联发科 (MediaTek) APU 颖脉 (Imagination) NNA 支持硬件 ARM CPU ...

引入 使用指南 代码演示 普通多频道 异步级联多频道 级联多频道 API TabPicker Props TabPicker Methods getSelectedItem() TabPicker Events @change(select) @confirm(selected) @cancel() @show() @hide()...

reciprocal reciprocal paddle. reciprocal ( x, name=None ) reciprocal 对输入Tensor取倒数 参数: x - 输入的多维Tensor,支持的数据类型为float32，float64。 name (str，可选) – 具体用法请参见 Name ，一般无需设置，...

VOC2012 参数 返回 代码示例 VOC2012 class paddle.vision.datasets.VOC2012 [源代码] VOC2012 数据集 参数 data_file (str) - 数据集文件路径，如果 download 参数设置为 True ， data_file 参数可以设置为 None 。...

Ubuntu下从源码编译 环境准备 选择CPU/GPU 选择CPU/GPU 安装步骤 用Docker编译 本机编译 验证安装 如何卸载 Ubuntu下从源码编译 环境准备 Ubuntu 版本 (64 bit) Ubuntu 14.04 (GPU 版本支持 CUDA 8/10) Ubuntu 16.04 (GPU 版本支持 CUD...