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paddle深度学习1 开发及调试环境搭建

PaddlePaddle由百度研发，是一个功能强大、易于使用、高效的深度学习框架，适用于各种深度学习应用场景

2024-05-16

2500

paddle深度学习2 数据集的构建

__getitem__用于实现索引操作，它定义了通过索引访问数据集中的样本的行为。

2024-05-17

2170

paddle深度学习3 Tensor

Tensor还提供了GPU计算和自动求梯度等更多功能，这些使Tensor更适合深度学习。

2024-05-19

1930

paddle深度学习4 向量的索引与切片

print(a[-1],a[-2],a[-3],a[-4],a[-5],a[-6])

2024-05-19

1750

paddle深度学习5 向量的维度变换

squeeze()方法与unsqueeze()方法正好相反，它的作用是减少一个维度

2025-01-11

880

paddle深度学习6 paddle Tensor 的广播机制

广播机制（Broadcasting）是 PaddlePaddle中一种用于处理不同形状张量之间运算的机制。

2025-01-12

640

paddle深度学习7 数据集的加载

在深度学习中，数据是模型训练的基石。高质量的数据处理和准备是模型成功的关键。无论是使用经典的数据集（如 MNIST、CIFAR-10），还是处理自定义数据集，都需要掌握数据加载、预处理和增强的技巧。本节将介绍如何加载常用的数据集。

2025-01-13

930

paddle深度学习8 自定义数据集

除了Paddle中一些已经包含的常用数据集，在实际的深度学习项目中，经常需要使用自定义的数据集(以便灵活地使用一些其它地外部数据集)进行训练和测试。PaddlePaddle 提供了灵活的工具来加载和处理自定义数据集。下面我们将详细介绍如何使用 PaddlePaddle 加载和使用一个简单的二维空间点的二分类数据集。

2025-01-14

1070

paddle深度学习9 搭建模型nn.Layer

在 Paddle 中，模型搭建的核心是组合各种 Layer（层）来构建神经网络。Paddle 提供了丰富的内置 Layer，同时也支持自定义 Layer 的实现。本节将介绍如何使用 Paddle 内置的 Layer 搭建模型。

2025-01-15

810

paddle深度学习10 模型准备

在深度学习中，模型训练是一个迭代的过程，通过不断调整模型参数，使其在给定任务上的表现逐渐提升。本节将详细介绍模型训练的基本流程，包括模型定义、损失函数和优化器的选择，以及训练循环的各个步骤。

2025-01-16

990

paddle深度学习11 线性回归

线性回归是一项经典的统计学习方法，广泛应用于预测连续值的问题。它通过拟合输入特征与输出标签之间的线性关系，来建立一个简单的预测模型。线性回归的核心思想是找到一条直线（或超平面），使得这条直线能够尽可能地拟合训练数据中的样本点。

2025-01-15

950

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