数据并行训练 代码 DistributedSampler 数据并行训练 在 常见的分布式并行策略 一文中介绍了数据并行的特点。 OneFlow 提供了 oneflow.nn.parallel.DistributedDataParallel 模块及 launcher ，可以让用户几乎不用对单机单卡脚本做修改，就能地进行数据并行训练。 可以用以...

文本检测 文本识别 方向分类器 yml参数配置文件介绍

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...

查看训练看板 概述 标量可视化 参数分布图可视化 计算图可视化 数据图可视化 图像可视化 张量可视化 注意事项 查看训练看板 Linux Ascend GPU CPU 模型调优 中级 高级 概述 训练看板是MindInsight的可视化组件的重要组成部分，而训练看板的标签包含：标量可视化、参数分布图可视化...

StringIndexer训练 功能介绍 参数说明 脚本示例 脚本代码 脚本运行结果 StringIndexer训练 功能介绍 StringIndexer训练组件的作用是训练一个模型用于将单列字符串映射为整数。 参数说明 名称 中文名称 描述 类型 是否必须？ 默认值 modelName 模型名字 ...

训练分类器 数据应该怎么办呢？ 训练一个图片分类器 1.加载并标准化CIFAR10 2.定义卷积神经网络 3.定义损失函数和优化器 4.训练网络 5.使用测试数据测试网络 在GPU上训练 在多GPU上训练 接下来要做什么？ 训练分类器 译者：bat67 校对者：FontTian 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，...

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 在百度云启动Fluid分布式训练 原文: http://paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/1.3/user_guides/howto/training/multi_node.html

C++ Train Demo Introduction Requirements Quick start Step1 build paddle-lite Step2 编译lr_trainer Step3 download model and run it! 更多细节 与Paddle训练结果做校对 前10个Loss值 Loss 曲线 ...

训练过程 梯度下降法 计算梯度 使用Numpy进行梯度计算 确定损失函数更小的点 代码封装Train函数 训练扩展到全部参数 随机梯度下降法（ Stochastic Gradient Descent） 数据处理代码修改 训练过程代码修改 训练过程 上述计算过程描述了如何构建神经网络，通过神经网络完成预测值和损失函数的计算。接下来介绍...

10.2 近似训练 10.2.1 负采样 10.2.2 层序softmax 小结 10.2 近似训练 回忆上一节的内容。跳字模型的核心在于使用softmax运算得到给定中心词 来生成背景词 的条件概率 该条件概率相应的对数损失 由于softmax运算考虑了背景词可能是词典 中的任一词，以上损失包含了词典大小数目的项的累加。...