设计思想 简介 1. Paddle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 本篇文档主要介绍飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle...

设计思想 简介 1. Paddle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 本篇文档主要介绍飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle...

单机训练 准备工作 初始化参数 参数随机初始化 载入预定义参数 单卡训练 多卡训练 进阶使用 单机训练 准备工作 要进行PaddlePaddle Fluid单机训练，需要先 准备数据 和 配置简单的网络 。当配置简单的网络 完毕后，可以得到两个fluid.Program ， startup_program 和 main_pr...

1. 监督学习 1. 监督学习 1.1 广义线性模型 1.1.1 普通最小二乘法 1.1.2 岭回归 1.1.3 Lasso 1.1.4 多任务 Lasso 1.1.5 弹性网络 1.1.6 多任务弹性网络 1.1.7 最小角回归 1.1.8 LARS Lasso 1.1.9 正交匹配追踪法（OMP） 1.1.10 贝叶斯回归 ...

编程指南 数据的表示和定义 数据读取 组建网络 组建更加复杂的网络 一个完整的网络示例 进一步学习 编程指南 目前飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）已经同时支持动态图和静态图两种编程方式， 本文主要侧重于介绍静态图的编程方法，关于动态图编程方法，请参考动态图机制-DyGraph 。 阅读完本文档，您将了解在Paddl...

OneFlow 概念清单 算法开发 1. Placeholder 2. Tensor 和 Blob 3. Job Function(作业函数) 4. Layer 和 Operator（op） Layer Op 5. Consistent/Mirrored View 框架开发 1. Boxing 2. SBP Split Broadcast...

OneFlow 概念清单 算法开发 1. Placeholder 2. Tensor 和 Blob 3. Job Function(作业函数) 4. Layer 和 Operator（op） Layer Op 5. Consistent/Mirrored View 框架开发 1. Boxing 2. SBP Split Broadcast...

设计思想 简介 1. Paddle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 本篇文档主要介绍飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle...

使用Paddle-TensorRT库预测 内容 编译Paddle-TRT预测库 Paddle-TRT接口使用 Paddle-TRT参数介绍 Paddle-TRT样例编译测试 Paddle-TRT INT8使用 Paddle-TRT子图运行原理 使用Paddle-TensorRT库预测 NVIDIA TensorRT 是一个高性能的深度学...

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...