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VGG
656
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
VGG 参数 返回 代码示例 VGG class paddle.vision.models.VGG ( features, num_classes=1000 ) [源代码] VGG模型,来自论文 “Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition” 。 ...
ResNet
855
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
ResNet 参数 返回 代码示例 ResNet class paddle.vision.models.ResNet ( Block, depth=50, num_classes=1000, with_pool=True ) [源代码] ResNet模型,来自论文 “Deep Residual Learning for Image Rec...
Linux下从源码编译
1155
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
Linux下从源码编译 环境准备 选择CPU/GPU 安装步骤 使用Docker编译 本机编译 验证安装 如何卸载 Linux下从源码编译 环境准备 Linux 版本 (64 bit) CentOS 6 (不推荐,不提供编译出现问题时的官方支持) CentOS 7 (GPU 版本支持CUDA 9.0/9.1/9...
BuildStrategy
485
2020-12-18
《百度飞桨 PaddlePaddle 1.8 深度学习平台教程》
BuildStrategy 代码示例 属性 debug_graphviz_path enable_sequential_execution fuse_broadcast_ops fuse_elewise_add_act_ops fuse_relu_depthwise_conv gradient_scale_strategy memory_opt...
resnet50
1189
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
resnet50 参数 返回 代码示例 resnet50 paddle.vision.models.resnet50 ( pretrained=False, \*kwargs* ) [源代码] 50层的resnet模型,来自论文 “Deep Residual Learning for Image Recognition” 。 参数...
Tanhshrink
363
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
Tanhshrink 参数 形状: 代码示例 Tanhshrink class paddle.nn.Tanhshrink ( name\=None ) [源代码] Tanhshrink激活层 其中,xx 为输入的 Tensor 参数 name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 N...
Softsign
385
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
Softsign 参数 形状: 代码示例 Softsign class paddle.nn.Softsign ( name\=None ) [源代码] Softsign激活层 其中,xx 为输入的 Tensor 参数 name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 Name 。 ...
LogSigmoid
490
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
LogSigmoid 参数 形状: 代码示例 LogSigmoid class paddle.nn.LogSigmoid ( name\=None ) [源代码] LogSigmoid激活层。计算公式如下: 其中,xx 为输入的 Tensor 参数 name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更...
ReLU6
119
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
ReLU6 参数 形状: 代码示例 ReLU6 class paddle.nn. ReLU6 ( name=None ) [源代码] ReLU6激活层 其中,xx 为输入的 Tensor 参数 name (str, 可选) - 操作的名称(可选,默认值为None)。更多信息请参见 Name 。 形状: inpu...
使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类
1028
2021-03-02
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.0 深度学习教程》
使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类 一、环境配置 二、数据加载 三、组网 四、方式1:基于高层API,完成模型的训练与预测 4.1 使用 Model.fit 来训练模型 4.2 使用 Model.evaluate 来预测模型 方式一结束 五、方式2:基于基础API,完成模型的训练与预测 5.1 模型训练 5.2 模型验证 方式二...
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