模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 save_vars、save_params、save_persistables 以及 save_inference_model的区别 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 通过numpy数组设置模型参数值 预测模型的保存和加载 增量训练 单机...

模型/变量的保存、载入与增量训练 模型变量分类 如何保存模型变量 save_vars、save_params、save_persistables 以及 save_inference_model的区别 保存模型用于对新样本的预测 如何载入模型变量 载入模型用于对新样本的预测 通过numpy数组设置模型参数值 预测模型的保存和加载 增量训练 单机...

3-1 Low-level API: Demonstration 1. Linear Regression Model 2. DNN Binary Classification Model 3-1 Low-level API: Demonstration The examples below use low-level APIs in Tenso...

reduce 参数 返回 代码示例 reduce paddle.distributed.reduce ( tensor, dst, op=ReduceOp.SUM, group=0 ) [源代码] 进程组内所有进程的指定tensor进行归约操作，并返回给所有进程归约的结果。 参数 tensor (Tensor) - 操作的输入T...

TreeConv 属性 TreeConv class paddle.fluid.dygraph. TreeConv ( feature_size, output_size, num_filters=1, max_depth=2, act=’tanh’, param_attr=None, bias_attr=None, name=None, dtyp...

1.5 社区和会议 除了在网上搜索，各式各样的科学和数据相关的Python邮件列表是非常有帮助的，很容易获得回答。包括： pydata：一个Google群组列表，用以回答Python数据分析和pandas的问题； pystatsmodels： statsmodels或pandas相关的问题； scikit-learn和Python机器学习邮件列表，s...

如何写新的Python OP py_func接口概述 如何使用py_func编写Python Op 注意事项 如何写新的Python OP PaddlePaddle Fluid通过 py_func 接口支持在Python端编写op。 py_func接口概述 py_func 具体接口为： def py_func ( func , ...

配置优化算法和超参 作业函数配置的基本概念 配置示例 预测配置 训练配置 FAQ 配置优化算法和超参 当搭建好神经网络模型后，需要经过训练才能用来做预测。而训练的过程就是网络模型中的参数被优化的过程，通常采用反向传播算法和指定的 Optimizer 更新参数，本文重点介绍在 OneFlow 中如何设置 Optimizer 和 超参(Hype...

CompiledProgram 参数 返回 返回类型 代码示例 方法 with_data_parallel(loss_name=None, build_strategy=None, exec_strategy=None, share_vars_from=None, places=None) CompiledProgram 查看属性与别名 ...