weight_norm weight_norm paddle.nn.utils. weight_norm ( layer, name=’weight’, dim=0 ) [源代码] 该接口根据以下公式对传入的 layer 中的权重参数进行归一化: 权重归一化可以将神经网络中权重向量的长度与其方向解耦，权重归一化可以用两个变量(例如: 代表...

Chapter 2.传统NLP快速回顾 Corpora, Tokens, and Types Unigrams, Bigrams, Trigrams, …, Ngrams Lemmas and Stems Categorizing Sentences and Documents Categorizing Words: POS Tagging Cat...

数值微分 从数值上说，最简单的方案是去计算导数的近似值。回忆h(x) 在 的导数 ，是该函数在该点处的斜率，或者更准确如公式 D-2 所示。 因此如果我们想要计算 关于x ，在 处的导数，我们可以简单计算 的值，将这个结果除以 ，且 去很小的值。这个过程正是如下的代码所要干的。 def f ( x , y ): ret...

混合精度 概述 计算流程 自动混合精度 手动混合精度 混合精度 概述 混合精度训练方法通过混合使用单精度和半精度数据格式来加速深度神经网络训练过程，同时保持了单精度训练所能达到的网络精度。混合精度训练能够加速计算过程，同时减少内存使用和存取，并在特定的硬件上可以训练更大的模型或batch size。 计算流程 MindSpore混合...

女神 女神 前面说过，小法师再也不准备看魔法了 朱熹说：“适可而止，无贪心也。”小法师心理打算的是好的，打不起躲得嘛 生活往往就是那么有趣或者说残忍道德经有云：“天之道，损有余而补不足，人之道则不然，损不足而奉有余”俗话说“趁你病，要你命” 继被魔法羞辱之后，墨菲法则开始显现它的威力——小法师的女神也不理他了 事情是这样的： 前...

单机训练最佳实践 开始优化您的单机训练任务 1. 网络构建过程中的配置优化 1.1 cuDNN操作的选择 1.2 使用融合功能的API 2. 数据准备优化 2.1 分析数据准备部分的耗时 2.1.1 同步数据读取 2.1.2 异步数据读取 2.2 优化数据准备速度的方法 3. 模型训练相关优化 3.1 执行器介绍 执行调度器 3.2 Bu...

使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 数据处理 网络定义 1. 定义长短时记忆模型 2. 定义情感分析模型 模型训练 使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 接下来让我们看看如何使用飞桨实现一个基于长短时记忆网络的情感分析模型。在飞桨中，不同深度学习模型的训练过程基本一致，流程如下： 数据处理：选择需要使用的数据，并做好必要的预处理工...

总结 总结 本节主要介绍了电影推荐数据集ml-1m，并对数据集中的用户数据、电影数据、评分数据进行介绍和处理，将字符串形式的数据转成了数字表示的数据形式，并构建了数据读取器，最终将数据处理和数据读取封装到一个Python类中，如下图所示： 图1：数据处理流程图 各数据处理前后格式如下： 数据分类 输入数据样例 输出数据样例 ...