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AI论文
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数据预处理工具
数据预处理工具 Data Reader 接口 Batch Reader 接口 使用 Data Reader装饰器 预取回数据（缓存数据） 组成多个Data Reader 随机排序 Q & A 为什么一个reader只返回单项而不是mini batch？ 为什么需要一个batch reader，在训练过程中给出reader和batch_size... -
基于C++预测引擎推理
服务器端C++预测 1. 准备环境 运行准备 1.1 编译opencv库 1.2 下载或者编译Paddle预测库 1.2.1 直接下载安装 1.2.2 预测库源码编译 2 开始运行 2.1 将模型导出为inference model 2.2 编译PaddleOCR C++预测demo 运行demo 2.3 注意 服务器端C++预测... -
cross
cross 参数 返回 代码示例 cross paddle.cross ( x, y, axis=None, name=None ) [源代码] 计算张量 x 和 y 在 axis 维度上的向量积（叉积）。 x 和 y 必须有相同的形状，且指定的 axis 的长度必须为3. 如果未指定 axis ，默认选取第一个长度为3的... -
gather
gather gather paddle. gather ( x, index, axis=None, name=None ) [源代码] 根据索引 index 获取输入 x 的指定 aixs 维度的条目，并将它们拼接在一起。 X = [[ 1 , 2 ], [ 3 , 4 ], [ 5 , ... -
发送手机短信
一、调用方式 $this -> member_model -> sendsms ( $mobile , $content ) 二、参数值 参数 介绍 $mobile 短信号码，多个号码,分隔，不得超过40个 $content 内容不得超过40个字 三、返回值 ①、返回false时，发送失败②、发送失败时返回数组格式：array(... -
Linux(ARM) 工程示例
Linux(ARM) 工程示例 多种应用场景 1. 图像分类 2. 物体检测 Linux(ARM) demo部署方法 使用C++接口预测 使用Python接口预测 Linux(ARM) 工程示例 多种应用场景 我们提供Paddle-Lite示例工程Paddle-Lite-Demo ，其中包含Android 、iOS 和Armlinux... -
Linux(ARM) 工程示例
Linux(ARM) 工程示例 多种应用场景 1. 图像分类 2. 物体检测 Linux(ARM) demo部署方法 使用C++接口预测 使用Python接口预测 Linux(ARM) 工程示例 多种应用场景 我们提供Paddle-Lite示例工程Paddle-Lite-Demo ，其中包含Android 、iOS 和Armlinux... -
飞桨高层API使用指南
飞桨高层API使用指南 一、简介 二、安装并使用飞桨高层API 三、目录 四、数据集定义、加载和数据预处理 4.1 框架自带数据集使用 4.2 自定义数据集 4.3 数据增强 4.3.1 框架自带数据集 4.3.2 自定义数据集 五、模型组网 5.1 Sequential组网 5.2 SubClass组网 5.3 模型封装 5.4 模... -
ReduceOp
ReduceOp 代码示例 ReduceOp 指定规约类操作的逐元素操作类型，需要是下述值之一： ReduceOp.SUM ReduceOp.MAX ReduceOp.MIN ReduceOp.PROD 代码示例 import numpy as np import paddle from paddle . di... -
has_inf
has_inf has_inf paddle.has_inf ( x ) 检查输入的变量(x)中是否包含无穷数(inf)。 参数： x (Tensor) - 被检查的变量Tensor。 返回：Tensor，存储输出值，包含一个bool型数值，指明输入中是否包含无穷数(inf)。 代码示例 ： import paddle dat...