本节介绍使用飞桨快速实现“手写数字识别”的建模方法。 与“房价预测”的案例类似,我们以同样的标准结构实现“手写数字识别”的建模。在后续的课程中,该标准结构会反复出现,逐渐加深我们对 ...
深度学习在很多机器学习领域均有非常出色的表现,在图像识别 语音识别 自然语言处理 机器人 网络广告投放 医学自动诊断和金融等各大领域有着广泛的应用。面对繁多的应用场景,深度学习框架可以节省大量而繁琐的外围工作,使建模者关注业务场景和模型设计本身。 使用深度学习框架完成建模任务有两个显著优势。 节省大量编写底层代码的精力:屏蔽底层实现,用户只需关注模型的逻辑结构,降低了深度学习入门门槛。 省去了部署 ...
2020-02-04 13:24 0 2068 推荐指数:
本节介绍使用飞桨快速实现“手写数字识别”的建模方法。 与“房价预测”的案例类似,我们以同样的标准结构实现“手写数字识别”的建模。在后续的课程中,该标准结构会反复出现,逐渐加深我们对 ...
线性代数 Numpy中实现了线性代数中常用的各种操作,并形成了numpy.linalg线性代数相关的模块。其中包括: diag 以一维数组的形式返回方阵的对角线(或非对角线)元素, ...
Numpy是Numerical Python的简称,是Python中高性能科学计算和数据分析的基础包。Numpy提供了一个多维数组类型ndarray,它具有矢量算术运算和复杂广播的能力, ...
损失函数是模型优化的目标,用于衡量在无数的参数取值中,哪一个是最理想的。损失函数的计算在训练过程的代码中,每一轮的训练代码均是一致的过程:先根据输入数据正向计算预测输出,再根据预测值和真实值计算损失, ...
将训练好的模型保存到磁盘之后,应用程序可以随时加载模型,完成预测任务。但是在日常训练工作中我们会遇到一些突发情况,导致训练过程主动或被动的中断。如果训练一个模型需要花费几天的训练时间,中断后从初始状态 ...
在“手写数字识别”案例的快速入门中,我们调用飞桨提供的API(paddle.dataset.mnist)加载MNIST数据集。但在工业实践中,我们面临的任务和数据环境千差万别,需要编写适合当前任务的数据处理程序。 但是编写自定义的数据加载函数,一般会涉及以下四个部分 ...
目录 1. Paddle框架 1.1. 基于pip安装 1.2. 编译安装 2. PP-OCR 2.1. 安装 2.2. 下载推理模型 2.3. 模型文件的深度解析 2.3.1. ...
安装paddlepaddle要求: 需要确认您的 Ubuntu 是 64 位操作系统* 需要您具有支持 CUDA 的 nVidia 显卡,且正确安装 CUDA 10 Ubuntu 14.04 支持 CUDA 10.0/10.1 Ubuntu 16.04 支持 ...