save 参数 返回 代码示例 save paddle.save ( obj, path, pickle_protocol=2 ) [源代码] 将对象实例obj保存到指定的路径中。 注解 目前仅支持存储 Layer 或者 Optimizer 的 state_dict 。 注解 不同于 paddle.jit.save ，由于 p...

index_sample index_sample paddle.index_sample ( x, index ) [源代码] 该OP实现对输入 x 中的元素进行批量抽样，取 index 指定的对应下标的元素，按index中出现的先后顺序组织，填充为一个新的张量。 该OP中 x 与 index 都是 2-D 张量。 index ...

KaimingUniform KaimingUniform class paddle.nn.initializer.KaimingUniform ( fan_in=None ) [源代码] 该接口实现Kaiming均匀分布方式的权重初始化 该接口为权重初始化函数，方法来自Kaiming He，Xiangyu Zhang，Shaoqing Re...

histogram histogram paddle.histogram(input, bins=100, min=0, max=0): 计算输入张量的直方图。以min和max为range边界，将其均分成bins个直条，然后将排序好的数据划分到各个直条(bins)中。如果min和max都为0, 则利用数据中的最大最小值作为边界。 参数： in...

KaimingUniform KaimingUniform class paddle.nn.initializer. KaimingUniform ( fan_in=None ) [源代码] 该接口实现Kaiming均匀分布方式的权重初始化 该接口为权重初始化函数，方法来自Kaiming He，Xiangyu Zhang，Shaoqing Re...

IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类 一、环境配置 二、加载数据 2.1 参数设置 2.2 用padding的方式对齐数据 2.3 用Dataset 与 DataLoader 加载 三、组建网络 四、方式1：用高层API训练与验证 五、方式：2 用底层API训练与验证 The End IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类 作...

logsumexp 参数 返回 返回类型 代码示例 1 代码示例 2 logsumexp paddle.fluid.layers.logsumexp (x, dim=None, keepdim=False, out=None, name=None)[源代码] 该OP对输入Tensor的元素以e为底做指数运算，然后根据指定维度做求和之后取...

Bilinear 参数 属性 返回 代码示例 Bilinear paddle.nn.Bilinear ( in1_features, in2_features, out_features, weight_attr\=None, bias_attr\=None, name\=None ) [源代码] 该层对两个输入执行双线性张量积。 例...

LSTMCell LSTMCell class paddle.nn.LSTMCell ( input_size, hidden_size, weight_ih_attr\=None, weight_hh_attr\=None, bias_ih_attr\=None, bias_hh_attr\=None, name\=None ) [源代码] ...

MacOS下的Docker安装 环境准备 安装步骤 镜像简介 注意事项 补充说明 如何卸载 MacOS下的Docker安装 Docker 是一个开源的应用容器引擎。使用Docker，既可以将PaddlePaddle的安装&使用与系统环境隔离，也可以与主机共享GPU、网络等资源 环境准备 MacOS 版本 10.11/10.1...