设计思想 简介 1. Fluid内部执行流程 2. Program设计思想 Programs and Blocks BlockDesc and ProgramDesc 使用Blocks的Operator 3. Executor设计思想 代码实例 设计思想 简介 本篇文档主要介绍Fluid底层的设计思想，帮助用户更好的理解框架运作过...

域名解析 预备知识 域名注册 域名注册流程 域名备案 设置域名解析 使用免费域名 域名解析 Choerodon安装和配置强烈建议 使用域名，也可使用IP+nodePort的方式进行安装和使用（一键安装只支持域名模式）。 预备知识 域名 （英语：Domain Name），简称域名、网域，是由一串用点分隔的名字组成的Internet上...

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5.7. 使用重复元素的网络（VGG） 5.7.1. VGG块 5.7.2. VGG网络 5.7.3. 获取数据和训练模型 5.7.4. 小结 5.7.5. 练习 5.7.6. 参考文献 5.7. 使用重复元素的网络（VGG） AlexNet在LeNet的基础上增加了3个卷积层。但AlexNet作者对它们的卷积窗口、输出通道数和构造顺序均...

并发和并行 用以进行并发和并行操作的库。 multiprocessing：(Python 标准库) 基于进程的“线程”接口。官网 threading：(Python 标准库)更高层的线程接口。官网 eventlet：支持 WSGI 的异步框架。官网 gevent：一个基于协程的 Python 网络库，使用 greenlet 。官网 Tomor...

为预测时间序列而训练 现在让我们来看看如何处理时间序列，如股价，气温，脑电波模式等等。 在本节中，我们将训练一个 RNN 来预测生成的时间序列中的下一个值。 每个训练实例是从时间序列中随机选取的 20 个连续值的序列，目标序列与输入序列相同，除了向后移动一个时间步（参见图14-7）。 首先，我们来创建一个 RNN。 它将包含 100 个循环神经元，...

4.4. 自定义层 4.4.1. 不含模型参数的自定义层 4.4.2. 含模型参数的自定义层 4.4.3. 小结 4.4.4. 练习 4.4. 自定义层 深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然Gluon提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。本节将介绍如何使用ND...

LeNet在手写数字识别上的应用 LeNet在手写数字识别上的应用 LeNet网络的实现代码如下： # 导入需要的包 import paddle import paddle . fluid as fluid import numpy as np from paddle . fluid . dygraph . nn ...

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