原文:百度PaddlePaddle入門-3(框架)

深度學習在很多機器學習領域均有非常出色的表現,在圖像識別 語音識別 自然語言處理 機器人 網絡廣告投放 醫學自動診斷和金融等各大領域有着廣泛的應用。面對繁多的應用場景,深度學習框架可以節省大量而繁瑣的外圍工作,使建模者關注業務場景和模型設計本身。 使用深度學習框架完成建模任務有兩個顯著優勢。 節省大量編寫底層代碼的精力:屏蔽底層實現,用戶只需關注模型的邏輯結構,降低了深度學習入門門檻。 省去了部署 ...

2020-02-04 13:24 0 2068 推薦指數:

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百度PaddlePaddle入門-9(建模)

本節介紹使用飛槳快速實現“手寫數字識別”的建模方法。 與“房價預測”的案例類似,我們以同樣的標准結構實現“手寫數字識別”的建模。在后續的課程中,該標准結構會反復出現,逐漸加深我們對 ...

Sun Feb 09 17:47:00 CST 2020 0 1220
百度PaddlePaddle入門-6 (Numpy應用)

線性代數 Numpy中實現了線性代數中常用的各種操作,並形成了numpy.linalg線性代數相關的模塊。其中包括: diag 以一維數組的形式返回方陣的對角線(或非對角線)元素, ...

Sat Feb 08 02:28:00 CST 2020 0 695
百度PaddlePaddle入門-5(Numpy,Random)

Numpy是Numerical Python的簡稱,是Python中高性能科學計算和數據分析的基礎包。Numpy提供了一個多維數組類型ndarray,它具有矢量算術運算和復雜廣播的能力, ...

Fri Feb 07 02:27:00 CST 2020 2 705
百度PaddlePaddle入門-12(損失函數)

損失函數是模型優化的目標,用於衡量在無數的參數取值中,哪一個是最理想的。損失函數的計算在訓練過程的代碼中,每一輪的訓練代碼均是一致的過程:先根據輸入數據正向計算預測輸出,再根據預測值和真實值計算損失, ...

Wed Feb 12 01:13:00 CST 2020 0 1371
百度PaddlePaddle入門-16(模型加載及恢復訓練)

將訓練好的模型保存到磁盤之后,應用程序可以隨時加載模型,完成預測任務。但是在日常訓練工作中我們會遇到一些突發情況,導致訓練過程主動或被動的中斷。如果訓練一個模型需要花費幾天的訓練時間,中斷后從初始狀態 ...

Thu Feb 27 19:16:00 CST 2020 0 3265
百度PaddlePaddle入門-10(數據處理)

在“手寫數字識別”案例的快速入門中,我們調用飛槳提供的API(paddle.dataset.mnist)加載MNIST數據集。但在工業實踐中,我們面臨的任務和數據環境千差萬別,需要編寫適合當前任務的數據處理程序。 但是編寫自定義的數據加載函數,一般會涉及以下四個部分 ...

Sun Feb 09 23:04:00 CST 2020 2 2224
PaddlePaddle: 百度飛漿深度學習框架

目錄 1. Paddle框架 1.1. 基於pip安裝 1.2. 編譯安裝 2. PP-OCR 2.1. 安裝 2.2. 下載推理模型 2.3. 模型文件的深度解析 2.3.1. ...

Tue Feb 23 04:52:00 CST 2021 0 1043
谷歌colab上安裝百度paddlepaddle框架

安裝paddlepaddle要求: 需要確認您的 Ubuntu 是 64 位操作系統* 需要您具有支持 CUDA 的 nVidia 顯卡,且正確安裝 CUDA 10 Ubuntu 14.04 支持 CUDA 10.0/10.1 Ubuntu 16.04 支持 ...

Tue Mar 03 20:58:00 CST 2020 3 476
 
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