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fluid.backward
769
2019-03-02
《PaddlePaddle 1.3(fluid) 使用文档》
fluid.backward append_backward fluid.backward Source English append_backward Source English paddle.fluid.backward. appendbackward (_loss, parameter_list=None, no_grad_s...
用不完整的线性自编码器执行 PCA
1284
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
用不完整的线性自编码器执行 PCA 如果自编码器仅使用线性激活并且损失函数是均方误差(MSE),则可以显示它最终执行主成分分析(参见第 8 章)。 以下代码构建了一个简单的线性自编码器,以在 3D 数据集上执行 PCA,并将其投影到 2D: import tensorflow as tf from tensorflow . contrib...
9.3.15. Alt-SysRq 键
376
2020-11-14
《Debian 参考手册(版本 2.76)》
9.3.15. Alt-SysRq 键 9.3.15. Alt-SysRq 键 内核编译选项 “Magic SysRq key” (SAK 键)提供预防系统故障的措施,该选项现在是 Debian 内核的默认值。按 Alt-SysRq 键,接着按下面键中的一个键,会做拯救系统的神奇事情。 表 9.11. SAK命令键列表 Alt-SysRq...
Dataset
273
2021-06-06
《百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程》
Dataset 使用本API的教程文档 Dataset class paddle.io. Dataset [源代码] 概述Dataset的方法和行为的抽象类。 映射式(map-style)数据集需要继承这个基类,映射式数据集为可以通过一个键值索引并获取指定样本的数据集,所有映射式数据集须实现以下方法: __getitem__ : 根据给定索...
PyTorch: Tensors
603
2020-03-05
《PyTorch 0.3 中文文档 & 教程》
PyTorch: Tensors PyTorch: Tensors 译者:@yongjay13 、@speedmancs 校对者:@bringtree 本例中的全连接神经网络有一个隐藏层, 后接ReLU激活层, 并且不带偏置参数. 训练时使用欧式距离平方来学习从x到y的映射. 实现中我们使用了PyTorch的张量来进行前向计算, 误...
GS_OPT_MODEL
436
2021-04-03
《华为 openGauss (GaussDB) v2.0 使用手册》
GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL GS_OPT_MODEL是启用AiEngine执行计划时间预测功能时的数据表,记录机器学习模型的配置、训练结果、功能、对应系统函数、训练历史等相关信息。 表 1 GS_OPT_MODEL字段 名称 类型 描述 template_name name 机器学习模型...
名称作用域
955
2018-10-27
《Sklearn 与 TensorFlow 机器学习实用指南》
名称作用域 当处理更复杂的模型(如神经网络)时,该图可以很容易地与数千个节点混淆。 为了避免这种情况,您可以创建名称作用域来对相关节点进行分组。 例如,我们修改以前的代码来定义名为loss 的名称作用域内的错误和mse 操作: with tf . name_scope ( "loss" ) as scope : error = ...
使用PyNative模式调试
2037
2020-04-01
《MindSpore深度学习框架教程(0.1.0-alpha)》
使用PyNative模式调试 概述 执行单算子 执行普通函数 提升PyNative性能 调试网络训练模型 使用PyNative模式调试 概述 MindSpore支持两种运行模式,在调试或者运行方面做了不同的优化: PyNative模式:也称动态图模式,将神经网络中的各个算子逐一下发执行,方便用户编写和调试神经网络模型。 Grap...
Numpy应用举例
1521
2020-05-04
《百度架构师手把手带你零基础入门深度学习》
Numpy应用举例 计算激活函数Sigmoid和ReLU 图像翻转和裁剪 作业1-7:使用numpy计算tanh激活函数 作业1-8: 统计随机生成矩阵中有多少个元素大于0 Numpy应用举例 计算激活函数Sigmoid和ReLU 使用ndarray数组可以很方便的构建数学函数,并利用其底层的矢量计算能力快速实现计算。下面以神经网络...
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