说明: 本例程使用动态图实现的LeNet,AlexNet,VGGNet,GOOGLeNet和ResNet实现iChanglle-PM病理近视数据集的图像分类任务。 实验代码: 相关类库 p { margin-bottom: 0.1in; direction: ltr ...
. 动态图转静态图: 没细看 . 基本用法 PaddlePaddle 主要的动转静方式是 基于源代码级别转换的 ProgramTranslator。 其基本原理是通过 分析 Python代码开将动态图代码转写为 静态图代码,并在底层自动帮助用户是呀 哦那个静态图执行器运行。 基于源代码转写的 ProgramTranslator 用法: 只需要在转换的函数 该函数可以是 Model 定义的动态图 ...
2021-05-06 13:59 0 209 推荐指数:
说明: 本例程使用动态图实现的LeNet,AlexNet,VGGNet,GOOGLeNet和ResNet实现iChanglle-PM病理近视数据集的图像分类任务。 实验代码: 相关类库 p { margin-bottom: 0.1in; direction: ltr ...
静态图只建一次,然后不断复用它,容易在图上做优化,图的效率更高 动态图每次使用时建立,不容易优化 静态图可以在磁盘中序列化,可以保存整个网络的结构,可以重载,在部署中很实用 动态图则需要重复之前的代码 动态图相比静态图代码更简洁 在tensorflow静态图中条件 ...
的形式。这里被分成了动态图和静态图两种。 我们知道,计算图的生命周期是这样的: Define -> ...
文章来自公众号【机器学习炼丹术】,回复“炼丹”即可获得海量学习资料哦! 目录 1 动态图的初步推导 2 动态图的叶子节点 3. grad_fn 4 静态图 本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的静态图机制(最新版的TF也支持 ...
动态图 vs. 静态图 在 fast.ai,我们在选择框架时优先考虑程序员编程的便捷性(能更方便地进行调试和更直观地设计),而不是框架所能带来的模型加速能力。这也正是我们选择 PyTorch 的理由,因为它是一个具有动态图机制的灵活框架。 依据采用动态计算或是静态计算的不同,可以将这些众多的深度 ...
🌟 paddle.optimizer 1.class paddle.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, beta1=0.9, beta2=0.999, epsilon=1e-08, parameters=None, weight_decay=None ...
大部分: 静态图部分,即静态不动的图 1.用例图, Use case diagram 1.展示系统核心功能及与其交互的用户ACTOR 表示:椭圆 sample1.sample2. 2.标准 使用staruml工具,使用DirectedAssociciation, 点击 export ...
体验地址 工具地址 由于挂载在github page上,打开速度会慢一些,请耐心等待或自行解决git网速问题 背景 为什么要制作这么一款工具 最近在做一款表情包的产品,需要将文 ...