- 27 12月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 23 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 22 12月, 2016 2 次提交
- 21 12月, 2016 1 次提交
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由 xuwei06 提交于
Sometime those macros are used under different namespaces. We need to use namespace ::paddle to make it compile correctly. Change-Id: I57a6d6ec8cd0d680b584aab62d72a35c226a24a4
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- 17 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 14 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 12 12月, 2016 3 次提交
- 09 12月, 2016 6 次提交
- 08 12月, 2016 2 次提交
- 22 11月, 2016 2 次提交
- 21 11月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 20 11月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* Different Type compare. * ostream << should pass a const object. * remove always true checks.
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- 17 11月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 13 11月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* Check all files by pre commit hooks
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- 12 11月, 2016 1 次提交
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由 qijun 提交于
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- 11 11月, 2016 1 次提交
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由 Haonan 提交于
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- 04 11月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
* Fix glog check type unmatch in Util.cpp #352
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- 18 10月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 17 10月, 2016 2 次提交
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由 emailweixu 提交于
* Fix sparse training for trainer_count=1 For trainer_count=1, the gradient machine is NeuralNetwork, which does not create parameter buf for PARAMETER_GRADIENT for sparse update in Parameter::enableType. But gradient parameter buf is still used in SgdThreadUpdater. * Minor update to comment
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由 Yu Yang 提交于
* Fix bug in yield dictionary in DataProvider. * Also make virtualenv work in Paddle.
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- 10 10月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
* Use C++ 11 atomic_flag in MacOS as spin lock * Add unittest for it.
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- 08 10月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
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- 29 9月, 2016 3 次提交
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由 liaogang 提交于
* follow comments to fix bugs
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由 Yu Yang 提交于
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由 emailweixu 提交于
This bug occasionally causes dead lock in test_RecurrentGradientMachine In general, conditional_variable::notify should be used together with mutex for changing condition.
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- 28 9月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 26 9月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 23 9月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 20 9月, 2016 2 次提交
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由 liaogang 提交于
* it makes unit test failed.
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由 Yu Yang 提交于
* min_pool_size would be infinite by default. * add unittest for min_pool_size * Fix bug in can_over_batch_size * add unittest for can_over_batch_size * Add DEFINE_PROVIDER_EX * Add default value of should_shuffle * When training, the default value of should_shuffle is True. * When testing, the default value of should_shuffle is False. * User a set a provider should_shuffle or not by pass it to `@provider` * should_shuffle can handle a list of value, not just boolean * Add input order mapping by using name * Add unittest * Add check to check input format. * Default is close for speed reason. * User could stop train when check error, or continue train without this train sample. * use deque instead of vector in generators pool, make erase generator faster. * Add chinese/english documentation * Make should shuffle = false in unittest * Add python files to depends.
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