PyReader 参数 返回 返回类型 代码示例 reset() decorate_sample_generator(sample_generator, batch_size, drop_last=True, places=None) decorate_sample_list_generator(reader, places=None) deco...

PyReader PyReader class paddle.fluid.io. PyReader (feed_list=None, capacity=None, use_double_buffer=True, iterable=True, return_list=False)[源代码] 在python中为数据输入创建一个reader对象。...

申威下从源码编译 环境准备 安装步骤 源码编译 验证安装 如何卸载 备注 申威下从源码编译 环境准备 处理器：SW6A 操作系统：普华, iSoft Linux 5 Python 版本 2.7.15+/3.5.1+/3.6/3.7/3.8 (64 bit) pip 或 pip3 版本 9.0.1+ (6...

Lite 预测流程 更多测试工具 Lite 预测流程 Lite是一种轻量级、灵活性强、易于扩展的高性能的深度学习预测框架，它可以支持诸如ARM、OpenCL、NPU等等多种终端，同时拥有强大的图优化及预测加速能力。如果您希望将Lite框架集成到自己的项目中，那么只需要如下几步简单操作即可。 workflow 一. 准备模型 Paddle L...

unsqueeze 参数 返回 代码示例 unsqueeze paddle.unsqueeze ( x, axis, name=None ) [源代码] 该OP向输入Tensor的Shape中一个或多个位置（axis）插入尺寸为1的维度。 请注意，在动态图模式下，输出Tensor将与输入Tensor共享数据，并且没有Tensor数据拷贝...

L1Loss 参数 形状 代码示例 L1Loss class paddle.nn. L1Loss ( reduction=’mean’, name=None ) [源代码] 该接口用于创建一个L1Loss的可调用类，L1Loss计算输入input和标签label间的 L1 loss 损失。 该损失函数的数学计算公式如下： 当 reduc...

GradientClipByGlobalNorm GradientClipByGlobalNorm class paddle.fluid.clip. GradientClipByGlobalNorm (clip_norm, group_name='default_group')[源代码] 通过多个 Tensor 的范数之和的比率，来剪切（c...

Result 结果页 规则 代码演示 API Result Result 结果页 在整张页面中组织插画、图标、文字等内容，向用户反馈操作结果。 规则 用作非常重要的操作反馈，eg：支付成功，无网络状态。 个性化且优美的插画，可以提升品牌形象。 对于错误类型的结果页，页面中需要提供明确的行动点，eg：重新加载。 代码演示...

zeros_like 参数 返回 抛出异常 代码示例 zeros_like paddle. zeros_like ( x, dtype=None, name=None ) [源代码] 该OP返回一个和 x 具有相同的形状的全零Tensor，数据类型为 dtype 或者和 x 相同。 参数 x (Tensor) – 输入的...