安装说明 1. 操作系统要求： 2. 处理器要求 3. Python 和 pip 版本要求： 4. PaddlePaddle 对 GPU 支持情况： 5. PaddlePaddle 对 NCCL 支持情况： 第一种安装方式：使用 pip 安装 第二种安装方式：使用 conda 安装 第三种安装方式：使用 docker 安装 第四种安装方式：使...

log1p log1p paddle.log1p ( x, name=None ) [源代码] 该OP计算Log1p（加一的自然对数）结果。 参数: x (Tensor) – 指定输入为一个多维的Tensor。数据类型为float32，float64。 name (str，可选) – 该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用...

is_empty is_empty paddle.is_empty ( x, name=None ) [源代码] 测试变量是否为空 参数： x (Tensor) - 测试的变量 name （str，可选）- 输出的名字。默认值为None。该参数供开发人员打印调试信息时使用，具体用法请参见 Name 。 返回：Tensor，...

Tanh 参数 代码示例 使用本API的教程文档 Tanh class paddle.nn. Tanh ( name=None ) [源代码] Tanh激活层 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: input: 任意形状的Tensor。 ...

bilinear_tensor_product bilinear_tensor_product paddle.static.nn. bilinear_tensor_product ( x, y, size, act=None, name=None, param_attr=None, bias_attr=None ) [源代码] 该层对两个输入执行...

argmax 参数 返回 示例代码 argmax paddle.argmax ( x, axis=None, keepdim=False, dtype=’int64’, name=None ) [源代码] 该OP沿 axis 计算输入 x 的最大元素的索引。 参数 x （Tensor） - 输入的多维 Tensor ，支...

ctc_loss 参数 返回 代码示例 ctc_loss paddle.nn.functional.ctc_loss ( log_probs, labels, input_lengths, label_lengths, blank=0, reduction=’mean’ ) [源代码] 该接口用于计算 CTC loss。该接口的底层调用了...

is_compiled_with_cuda is_compiled_with_cuda paddle. is_compiled_with_cuda ( ) [源代码] 检查 whl 包是否可以被用来在GPU上运行模型 返回：支持GPU则为True，否则为False。 返回：是否支持GPU的bool值 示例代码 import padd...

DataFeeder DataFeeder 注意：该API仅支持【静态图】模式 class paddle.fluid. DataFeeder (feed_list, place, program=None)[源代码] DataFeeder 负责将reader(读取器)返回的数据转成一种特殊的数据结构，使它们可以输入到 Executor...