paddlepaddle訓練網絡的基本流程二（進階Paddle-detection框架）
包含項目結構、整體訓練流程、訓練調用細節 目的僅為梳理paddle在目標檢測方面的訓練流程以及調用細節，詳見官方文檔及代碼 Paddle-detection框架 首先，觀察整個項目的目錄結構： 靜態圖選擇配置模型在configs中，支持數據類型在dataset中，所有模型具體代碼 ...
原文：paddlepaddle訓練網絡的基本流程一（入門示例）
入門示例 pdpd靜態圖大體上是如下這樣一個過程，先有個印象，具體參考代碼理解首先定義前向網絡 定義模型時需要占位 ，指標計算 label,loss,outs ，優化器train函數： 設置paddle的數據讀取對象reader，類似torch的dataloader，reader會一次提供多列數據 設置exe，即執行器，類似一個session 初始化結果 設置program main,start, ...
2021-01-25 17:12 0 438 推薦指數：
相關推薦
百度PaddlePaddle入門-16（模型加載及恢復訓練）
，就不用從初始狀態重新訓練。 下面介紹恢復訓練的代碼實現，依然使用手寫數字識別的案例，在網絡定義的部分 ...
百度PaddlePaddle入門-14（多個CPU加速訓練）
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 ...
百度PaddlePaddle入門-15（訓練中的調試與優化）
神經網絡。 檢查模型訓練過程，識別潛在問題。 如果模型的損失或者評估指標表現異常，我們通常 ...
神經網絡的訓練的大致流程
...
百度PaddlePaddle入門-11（網絡結構）
前面使用與房價預測相同的簡單神經網絡解決手寫數字識別問題，效果並不理想，原因有兩點： 輸入數據類型不同。房價預測的輸入為離散一維數據。房價預測使用全連接神經網絡無法學習到圖像二維數據中的空間信息。 模型復雜度不夠。因為手寫數字識別任務涉及到圖像信號，比房價預測任務更加復雜，模型的復雜度 ...
百度PaddlePaddle入門-19（卷積神經網絡入門B）
批歸一化（Batch Normalization） 批歸一化方法方法（Batch Normalization，BatchNorm）是由Ioffe和Szegedy於2015年提出的，已被廣泛應用在深度學習中，其目的是對神經網絡中間層的輸出進行標准化處理，使得中間層的輸出更加穩定。 通常我們會對 ...
百度PaddlePaddle入門-18（卷積神經網絡入門A）
主要涵蓋如下內容： 卷積神經網絡：卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是計算機視覺技術最經典的模型結構。這里主要介紹卷積神經網絡的常用模塊，包括：卷積、池化等。 圖像分類：介紹圖像分類算法的經典模型結構，並通過眼疾篩查的案例展示算法 ...