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afeixing77
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e35cee59
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1月 17, 2018
作者:
Y
Yang Yu
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doc/howto/usage/capi/organization_of_the_inputs_cn.md
doc/howto/usage/capi/organization_of_the_inputs_cn.md
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未找到文件。
doc/howto/usage/capi/organization_of_the_inputs_cn.md
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e35cee59
...
@@ -19,7 +19,7 @@
...
@@ -19,7 +19,7 @@
### 基本使用概念
### 基本使用概念
-
在PaddlePaddle内部,神经网络中一个计算层的输入/输出被组织为一个
`Argument`
结构体,如果神经网络有多个输入或者多个输
入,每一个输入/输入
都会对应有自己的
`Argument`
。
-
在PaddlePaddle内部,神经网络中一个计算层的输入/输出被组织为一个
`Argument`
结构体,如果神经网络有多个输入或者多个输
出,每一个输入/输出
都会对应有自己的
`Argument`
。
-
`Argument`
并不真正“存储”数据,而是将输入/输出信息有机地组织在一起。
-
`Argument`
并不真正“存储”数据,而是将输入/输出信息有机地组织在一起。
-
在
`Argument`
内部由
`IVector`
(对应着上文提到的一维整型数组)和
`Matrix`
(对应着上文提到的二维浮点型矩阵)来实际存储数据;由
`Sequence Start Positions`
(下文详细解释) 来描述输入/输出的序列信息。
-
在
`Argument`
内部由
`IVector`
(对应着上文提到的一维整型数组)和
`Matrix`
(对应着上文提到的二维浮点型矩阵)来实际存储数据;由
`Sequence Start Positions`
(下文详细解释) 来描述输入/输出的序列信息。
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