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安装指南
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昆仑 XPU 芯片安装及运行飞桨
海光 DCU 芯片运行飞桨
NGC 飞桨容器安装指南
附录
使用指南
模型开发入门
10分钟快速上手飞桨
Tensor 介绍
数据集定义与加载
数据预处理
模型组网
模型训练、评估与推理
模型保存与加载
模型开发更多用法
使用 VisualDL 可视化模型,数据和训练
自动微分机制介绍
Paddle 中的模型与层
自定义Loss、Metric 及 Callback
梯度裁剪方式介绍
Paddle 模型导出 ONNX 协议
动态图转静态图
使用样例
转换原理
支持语法
案例解析
报错调试
推理部署
服务器部署 — Paddle Inference
移动端/嵌入式部署 — Paddle Lite
模型压缩 — PaddleSlim
分布式训练
Paddle 分布式整体介绍
环境部署
快速开始-数据并行
快速开始-参数服务器
数据并行
原理和实践案例
前向重计算
自动混合精度
Gradient Merge
张量模型并行
流水线并行
分组切分并行
MoE
性能调优
自动混合精度训练(AMP)
飞桨模型量化
模型性能分析(Profiler)
模型迁移
升级指南
版本迁移工具
兼容载入旧格式模型
Paddle 1.8 与 Paddle 2.0 API 映射表
PyTorch 1.8 与 Paddle 2.0 API 映射表
硬件支持
飞桨产品硬件支持表
昆仑芯片运行飞桨
飞桨对昆仑芯 2 代芯片的支持
飞桨框架昆仑 2 代芯片安装说明
飞桨框架昆仑 2 代芯片训练示例
飞桨对昆仑 XPU 芯片的支持
飞桨框架昆仑 XPU 版安装说明
飞桨框架昆仑 XPU 版训练示例
飞桨预测库昆仑 XPU 版安装及使用示例
海光 DCU 芯片运行飞桨
飞桨框架 ROCm 版支持模型
飞桨框架 ROCm 版安装说明
飞桨框架 ROCm 版训练示例
飞桨框架 ROCm 版预测示例
昇腾 NPU 芯片运行飞桨
飞桨框架昇腾 NPU 版安装说明
飞桨框架昇腾 NPU 版训练示例
Graphcore IPU 芯片运行飞桨
飞桨框架 IPU 版安装说明
飞桨框架 IPU 版训练示例
飞桨框架 IPU 版预测示例
寒武纪 MLU 芯片运行飞桨
飞桨框架寒武纪 MLU 版安装说明
飞桨框架 MLU 版训练示例
飞桨框架寒武纪 MLU 版支持模型
自定义算子
自定义 C++算子
自定义 Python 算子
环境变量 FLAGS
cudnn
数值计算
调试
check nan inf 工具
设备管理
分布式
执行器
存储管理
昇腾 NPU
其他
应用实践
快速上手
hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序
动态图
飞桨高层API使用指南
模型保存及加载
使用线性回归预测波士顿房价
计算机视觉
使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类
使用卷积神经网络进行图像分类
基于图片相似度的图片搜索
基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割
通过OCR实现验证码识别
通过Sub-Pixel实现图像超分辨率
人脸关键点检测
点云处理:实现PointNet点云分类
自然语言处理
用N-Gram模型在莎士比亚文集中训练word embedding
IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类
使用预训练的词向量完成文本分类任务
使用注意力机制的LSTM的机器翻译
使用序列到序列模型完成数字加法
推荐
使用协同过滤实现电影推荐
强化学习
强化学习——Actor Critic Method
强化学习——Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)
时序数据
通过AutoEncoder实现时序数据异常检测
动转静
使用动转静完成以图搜图
API 文档
paddle
Overview
abs
acos
acosh
add
add_n
addmm
all
allclose
amax
amin
angle
any
arange
argmax
argmin
argsort
as_complex
as_real
asin
asinh
assign
atan
atan2
atanh
batch
bernoulli
bincount
bitwise_and
bitwise_not
bitwise_or
bitwise_xor
bmm
broadcast_shape
broadcast_tensors
broadcast_to
bucketize
cast
ceil
chunk
clip
clone
complex
concat
conj
cos
cosh
count_nonzero
CPUPlace
create_parameter
crop
cross
CUDAPinnedPlace
CUDAPlace
cumprod
cumsum
DataParallel
deg2rad
diag
diagflat
diagonal
diff
digamma
disable_signal_handler
disable_static
dist
divide
dot
einsum
empty
empty_like
enable_static
equal
equal_all
erf
erfinv
erfinv_
exp
expand
expand_as
expm1
eye
flatten
flip
floor
floor_divide
floor_mod
flops
fmax
fmin
frac
full
full_like
gather
gather_nd
gcd
get_cuda_rng_state
get_default_dtype
get_flags
grad
greater_equal
greater_than
heaviside