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0ba0f02c
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11月 14, 2016
作者:
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qingqing01
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11月 14, 2016
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doc_cn/concepts/use_concepts.rst
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...
...
@@ -4,7 +4,7 @@ PaddlePaddle 基本使用概念
PaddlePaddle是一个神经网络学习框架。其单机进程为 :code:`paddle train`。 单机的所有设备使用,均在单机进程内调度完成。 而多机辅助进程 :code:`paddle pserver` 负责联合多个单机进程进行通信,进而充分利用集群的计算资源。 PaddlePaddle同时以 :code:`swig api` 的形式,提供训练结果模型预测的方法和自定义训练流程。
下面我们会分别介绍主要进程 :code:`paddle train` 中的一些概念。这些概念会对如何使用PaddlePaddle有一定的帮助。 了解这些概念的前提是,读者已经了解 `基本的神经网络/机器学习原理和概念 <nn.
rst>`_ 。同时,如果想要了解PaddlePaddle实现中的一些概念,请参考 `PaddlePaddle 编程中的基本概念 <program_concepts.rst
>`_ 。
下面我们会分别介绍主要进程 :code:`paddle train` 中的一些概念。这些概念会对如何使用PaddlePaddle有一定的帮助。 了解这些概念的前提是,读者已经了解 `基本的神经网络/机器学习原理和概念 <nn.
html>`_ 。同时,如果想要了解PaddlePaddle实现中的一些概念,请参考 `PaddlePaddle 编程中的基本概念 <program_concepts.html
>`_ 。
.. contents::
...
...
@@ -184,8 +184,8 @@ PaddlePaddle多机使用的经典方法是通过 :code:`Parameter Server` 来对
详细的说明可以参考,使用 `集群训练Paddle`_ 。
.. _PyDataProvider: ../ui/data_provider/pydataprovider2.
rst
.. _settings: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers.
rst
.. _mixed_layer: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.
rst
.. _PyDataProvider: ../ui/data_provider/pydataprovider2.
html
.. _settings: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers.
html#settings
.. _mixed_layer: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.
html#mixed-layer
.. _masking-gpu: http://www.acceleware.com/blog/cudavisibledevices-masking-gpus
.. _集群训练Paddle: ../cluster/index.
rst
.. _集群训练Paddle: ../cluster/index.
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