10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 一、安装飞桨 二、导入飞桨 三、实践：手写数字识别任务 3.1 加载内置数据集 3.2 模型搭建 3.3 模型训练 3.4 模型评估 10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 本示例通过一个基础案例，带你快速了解如何使用飞桨框架。 一、安装飞桨 如果你已经安装好飞桨那么可以...

10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 一、安装飞桨 二、导入飞桨 三、实践：手写数字识别任务 3.1 加载内置数据集 3.2 模型搭建 3.3 模型训练 3.4 模型评估 10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle） 本示例通过一个基础案例，带你快速了解如何使用飞桨框架。 一、安装飞桨 如果你已经安装好飞桨那么可以...

飞桨框架昇腾NPU版训练示例 Mnist运行示例： 下载模型和运行脚本 执行训练 配置说明 飞桨框架昇腾NPU版训练示例 Mnist运行示例： 下载模型和运行脚本 # 下载模型和数据 wget https : //fleet.bj.bcebos.com/ascend/npu.tar.gz tar xzvf npu . tar ...

使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 数据处理 网络定义 1. 定义长短时记忆模型 2. 定义情感分析模型 模型训练 使用飞桨实现基于LSTM的情感分析模型 接下来让我们看看如何使用飞桨实现一个基于长短时记忆网络的情感分析模型。在飞桨中，不同深度学习模型的训练过程基本一致，流程如下： 数据处理：选择需要使用的数据，并做好必要的预处理工...

飞马（FEMAS） 如何加载 相关字段 获取账号 飞马（FEMAS） 如何加载 先从gateway上调用FemasGateway类；然后通过add_gateway()函数添加到main_engine上。 from vnpy . gateway . femas import FemasGateway main_engine . a...

飞马（FEMAS） 如何加载 相关字段 获取账号 飞马（FEMAS） 如何加载 先从gateway上调用FemasGateway类；然后通过add_gateway()函数添加到main_engine上。 from vnpy . gateway . femas import FemasGateway main_engine . ...

飞桨预测库昆仑XPU版安装及使用示例 飞桨预测库昆仑XPU版安装及使用示例 在昆仑XPU硬件上常用的高性能预测库主要包括以下3个，分别适用不同的云边端场景： 名称 英文表示 适用场景 语言支持 安装方式 飞桨原生推理库 Paddle Inference 高性能服务器端、云端推理 Python、C++ Python版whl包下载或源码编译，C++版源...

硬件支持 硬件支持 你可以通过以下内容，了解飞桨框架硬件支持相关的内容: 飞桨硬件支持 : 说明飞桨产品支持的硬件。 昆仑XPU芯片运行飞桨 : 介绍如何在昆仑XPU芯片环境上安装和使用飞桨。 海光DCU芯片运行飞桨 : 介绍如何在海光DCU芯片环境上安装和使用飞桨。 昇腾NPU芯片运行飞桨 : 介绍如何在昇腾环境上安装和使用...

使用教程 使用教程 飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。 你可参考飞桨框架的 Github 了解详情，也可阅读 版本说明 了解2.0版本的特性。 使用教程分为如下的模块： 整体介绍 : 飞桨框架2.0新特性的介绍与飞桨框架2.0升级指南的说明。 模型开发 : 飞桨框架2.0模型开发...

使用教程 使用教程 飞桨开源框架(PaddlePaddle)是一个易用、高效、灵活、可扩展的深度学习框架。 你可参考飞桨框架的 Github 了解详情，也可阅读 版本说明 了解2.0版本的特性。 使用教程分为如下的模块： 整体介绍 : 飞桨框架2.0新特性的介绍与飞桨框架2.0升级指南的说明。 模型开发 : 飞桨框架2.0模型开发...