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安装说明
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昆仑XPU芯片安装及运行飞桨
附录
使用教程
整体介绍
基本概念
Tensor概念介绍
广播 (broadcasting)
升级指南
版本迁移工具
模型开发
10分钟快速上手飞桨(PaddlePaddle)
数据集定义与加载
数据预处理
模型组网
训练与预测
资源配置
自定义指标
模型存储与载入
模型导出ONNX协议
VisualDL 工具
VisualDL 工具简介
VisualDL 使用指南
动态图转静态图
基本用法
内部架构原理
支持语法列表
InputSpec 功能介绍
报错信息处理
调试方法
推理部署
服务器端部署
安装与编译 Linux 预测库
安装与编译 Windows 预测库
C++ 预测 API介绍
C 预测 API介绍
Python 预测 API介绍
移动端部署
Paddle-Lite
模型压缩
分布式训练
分布式训练快速开始
使用FleetAPI进行分布式训练
昆仑XPU芯片运行飞桨
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
自定义OP
如何写新的C++ OP
C++ OP相关注意事项
如何写新的Python OP
如何在框架外部自定义C++ OP
参与开发
本地开发指南
提交PR注意事项
FAQ
其他说明
硬件支持
飞桨框架API映射表
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
人脸关键点检测
通过Sub-Pixel实现图像超分辨率
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
时序数据
通过AutoEncoder实现时序数据异常检测
API 文档
paddle
Overview
abs
acos
add
add_n
addmm
all
allclose
any
arange
argmax
argmin
argsort
asin
assign
atan
bernoulli
bmm
broadcast_shape
broadcast_to
cast
ceil
cholesky
chunk
clip
concat
conj
cos
cosh
CPUPlace
cross
CUDAPinnedPlace
CUDAPlace
cumsum
DataParallel
diag
disable_static
dist
divide
dot
empty
empty_like
enable_static
equal
equal_all
erf
exp
expand
expand_as
eye
flatten
flip
floor
floor_divide
flops
full
full_like
gather
gather_nd
get_cuda_rng_state
get_cudnn_version
get_default_dtype
get_device
grad
greater_equal
greater_than
histogram
imag
in_dynamic_mode
increment
index_sample
index_select
inverse
is_compiled_with_cuda
is_compiled_with_xpu
is_empty
is_tensor
isfinite
isinf
isnan
kron
less_equal
less_than
linspace
load
log
log10
log1p
log2
logical_and
logical_not
logical_or
logical_xor
logsumexp
masked_select
matmul
max
maximum
mean
median
meshgrid
min
minimum
mm
mod
Model
multinomial
multiplex
multiply
mv
no_grad
nonzero
norm
normal
not_equal
numel
ones
ones_like
ParamAttr
pow
prod
rand
randint
randn
randperm
rank
real
reciprocal
reshape
reshape_
roll
round
rsqrt
save
scale
scatter
scatter_
scatter_nd
scatter_nd_add
seed
set_cuda_rng_state
set_default_dtype
set_device
shape
shard_index
sign
sin
sinh
slice
sort
split
sqrt
square
squeeze
squeeze_
stack
stanh
std
strided_slice
subtract