接下來介紹在paddlepaddle中如何使用多CPU來加速訓練。 接着前面幾節講的手寫數字識別部分，在啟動訓練前，加載數據和網絡結構的代碼部分均不變。 View Code 單GPU訓練 現實生活中，我們可能會遇到更復雜的機器學習、深度學習任務 ...

在模型訓練部分，為了保證模型的真實效果，我們需要對模型進行一些調試和優化，主要分為以下五個環節： 計算分類准確率，觀測模型訓練效果。 交叉熵損失函數只能作為優化目標，無法直接准確衡量模型的訓練效果。准確率可以直接衡量訓練效果，但由於其離散性質，不適合做為損失函數優化 ...

。 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。 ...

，通常會使用Numpy實現數據預處理和一些模型指標的計算，飛槳中的Tensor數據可以很方便的和ndarr ...

和預處理操作。 模型設計：搭建神經網絡結構。 訓練配置：配置優化器、學習率、訓練參數。 ...

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， ...

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 ...

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，最后根據損失反向傳播梯度並更新參數。 在之前的方案中，我們照抄了房價預測模型的損失函數-均方誤差 ...