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73dbc030
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5月 15, 2020
作者:
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hutuxian
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5月 15, 2020
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399fcd1e
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doc/fluid/advanced_guide/distributed_training/fleet_api_howto_cn.rst
...dvanced_guide/distributed_training/fleet_api_howto_cn.rst
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未找到文件。
doc/fluid/advanced_guide/distributed_training/fleet_api_howto_cn.rst
浏览文件 @
73dbc030
...
@@ -51,8 +51,8 @@ API最常见的两种使用场景,用一个模型做示例,目的是让用
...
@@ -51,8 +51,8 @@ API最常见的两种使用场景,用一个模型做示例,目的是让用
from nets import mlp
from nets import mlp
from utils import gen_data
from utils import gen_data
input_x = fluid.
layers.data(name="x", shape=[
32], dtype='float32')
input_x = fluid.
data(name="x", shape=[None,
32], dtype='float32')
input_y = fluid.
layers.data(name="y", shape=[
1], dtype='int64')
input_y = fluid.
data(name="y", shape=[None,
1], dtype='int64')
cost = mlp(input_x, input_y)
cost = mlp(input_x, input_y)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
...
@@ -79,8 +79,8 @@ API最常见的两种使用场景,用一个模型做示例,目的是让用
...
@@ -79,8 +79,8 @@ API最常见的两种使用场景,用一个模型做示例,目的是让用
from paddle.fluid.incubate.fleet.base import role_maker
from paddle.fluid.incubate.fleet.base import role_maker
from utils import gen_data
from utils import gen_data
input_x = fluid.
layers.data(name="x", shape=[
32], dtype='float32')
input_x = fluid.
data(name="x", shape=[None,
32], dtype='float32')
input_y = fluid.
layers.data(name="y", shape=[
1], dtype='int64')
input_y = fluid.
data(name="y", shape=[None,
1], dtype='int64')
cost = mlp(input_x, input_y)
cost = mlp(input_x, input_y)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
...
@@ -119,8 +119,8 @@ API最常见的两种使用场景,用一个模型做示例,目的是让用
...
@@ -119,8 +119,8 @@ API最常见的两种使用场景,用一个模型做示例,目的是让用
from paddle.fluid.incubate.fleet.base import role_maker
from paddle.fluid.incubate.fleet.base import role_maker
from utils import gen_data
from utils import gen_data
input_x = fluid.
layers.data(name="x", shape=[
32], dtype='float32')
input_x = fluid.
data(name="x", shape=[None,
32], dtype='float32')
input_y = fluid.
layers.data(name="y", shape=[
1], dtype='int64')
input_y = fluid.
data(name="y", shape=[None,
1], dtype='int64')
cost = mlp(input_x, input_y)
cost = mlp(input_x, input_y)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01)
...
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