模型训练 模型训练 首先需要定义好训练的参数，包括是否使用GPU、设置损失函数、选择优化器以及学习率等。 在本次实验中，由于数据较为简单，我们选择在CPU上训练，优化器使用Adam，学习率设置为0.01，一共训练5个epoch。 然而，针对推荐算法的网络，如何设计损失函数呢？在CV和NLP章节中我们了解，分类可以用交叉熵损失函数，损失函数的大小可以...

单机训练 准备工作 初始化参数 参数随机初始化 载入预定义参数 单卡训练 多卡训练 进阶使用 单机训练 准备工作 要进行PaddlePaddle Fluid单机训练，需要先 准备数据 和 配置简单的网络 。当配置简单的网络 完毕后，可以得到两个fluid.Program ， startup_program 和 main_pr...

流水并行训练 代码解读 设置 placement 与 sbp Local Tensor 与 Consistent Tensor 的转换 Stage ID 及 梯度累积设置 流水并行训练 在 常见的分布式并行策略 一文中介绍了流水并行的特点。 在 OneFlow 的 一致性视角 下，通过简单的设置 Tensor 的 placement 属...

C++ Train Demo

ftrl训练 功能介绍 参数说明 脚本示例 运行脚本 运行结果 ftrl训练 功能介绍 该组件是一个在线学习的组件，支持在线实时训练模型。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 labelCol 标签列名 输入表中的标签列名 String ✓ vectorCol ...

训练与预测 一、训练前准备 二、通过paddle.Model 训练与预测 2.1 用Model.prepare() 配置模型 2.2 用Model.fit() 训练模型 1.3 用Model.evaluate() 评估模型 1.4 用Model.predict() 预测模型 三、通过基础API实现模型的训练与预测 3.1 拆解Model.prep...

CART 训练算法 Scikit-Learn 用分裂回归树（Classification And Regression Tree，简称 CART）算法训练决策树（也叫“增长树”）。这种算法思想真的非常简单： 首先使用单个特征k 和阈值 （例如，“花瓣长度≤2.45cm ”）将训练集分成两个子集。它如何选择k 和 呢？它寻找到能够产生最纯粹的子集一对 ...

文本检测 文本识别 yml参数配置文件介绍 中文OCR训练预测技巧

多机训练 多机训练 分布式训练快速开始 分布式训练使用手册 使用FleetAPI进行分布式训练 ELASTIC CTR 1. 总体概览 2. 前置需求 3. 分布式训练+Serving方案一键部署 4. 查看结果 5. 二次开发指南 注释