save_inference_model save_inference_model paddle.static. save_inference_model ( path_prefix, feed_vars, fetch_vars, executor, **kwargs ) [源代码] 将模型及其参数保存到指定的路径。例如，path_prefix=...

zeros zeros paddle.zeros ( shape, dtype=None, name=None ) [源代码] 该OP创建形状为 shape 、数据类型为 dtype 且值全为0的Tensor。 参数： shape (tuple|list|Tensor) - 输出Tensor的形状， shape 的数据类型为int...

addmm addmm paddle.addmm ( input, x, y, alpha=1.0, beta=1.0, name=None ) [源代码] 计算x和y的乘积，将结果乘以标量alpha，再加上input与beta的乘积，得到输出。其中input与x、y乘积的维度必须是可广播的。 计算过程的公式为： 参数: input...

chunk chunk paddle. chunk ( x, chunks, axis=0, name=None ) [源代码] 该OP将输入Tensor分割成多个子Tensor。 参数 ： x (Tensor) - 输入变量，数据类型为bool, float16, float32，float64，int32，int64的多维Tensor...

npair_loss 参数: 返回: npair_loss paddle.nn.functional. npair_loss ( anchor, positive, labels, l2_reg=0.002 ) [源代码] 参考阅读 Improved Deep Metric Learning with Multi class N pair L...

广播 (broadcasting) 广播 (broadcasting) 飞桨（PaddlePaddle，以下简称Paddle）和其他框架一样，提供的一些API支持广播(broadcasting)机制，允许在一些运算时使用不同形状的张量。 通常来讲，如果有一个形状较小和一个形状较大的张量，会希望多次使用较小的张量来对较大的张量执行一些操作，看起来像是较...

QueueDataset QueueDataset class paddle.fluid.dataset. QueueDataset [源代码] 流式处理数据。 代码示例 : import paddle . fluid as fluid dataset = fluid . DatasetFactory (). create_...

matmul 参数 返回： 代码示例 使用本API的教程文档 matmul paddle. matmul ( x, y, transpose_x=False, transpose_y=False, name=None ) [源代码] 该op是计算两个Tensor的乘积，遵循完整的广播规则，关于广播规则，请参考 广播 (broadcasti...

飞桨框架ROCm版安装说明 安装方式一：通过wheel包安装 安装方式二：通过源码编译安装 如何卸载 飞桨框架ROCm版安装说明 飞桨框架ROCm版支持基于海光CPU和DCU的Python的训练和原生预测，当前支持的ROCm版本为4.0.1, Paddle版本为2.1.0，提供两种安装方式： 通过预编译的wheel包安装 通过源代码编译...

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 9.0/9.1/9.2/1...