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a0cd4839
编写于
2月 21, 2020
作者:
L
liuwei1031
提交者:
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2月 21, 2020
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add API tags for static/dynamic graph only API (#1786)
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129 changed file
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731 addition
and
473 deletion
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-473
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doc/fluid/api_cn/optimizer_cn/ModelAverage_cn.rst
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doc/fluid/api_cn/optimizer_cn/RecomputeOptimizer_cn.rst
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doc/fluid/api_cn/transpiler_cn/memory_optimize_cn.rst
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doc/fluid/api_cn/transpiler_cn/release_memory_cn.rst
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-0
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/backward_cn/append_backward_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
...
@@ -3,6 +3,8 @@
...
@@ -3,6 +3,8 @@
append_backward
append_backward
-------------------------------
-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.backward.append_backward(loss, parameter_list=None, no_grad_set=None, callbacks=None)
.. py:function:: paddle.fluid.backward.append_backward(loss, parameter_list=None, no_grad_set=None, callbacks=None)
该接口将向主程序(``main_program``)追加反向部分 。
该接口将向主程序(``main_program``)追加反向部分 。
...
...
doc/fluid/api_cn/backward_cn/gradients_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
...
@@ -3,6 +3,8 @@
...
@@ -3,6 +3,8 @@
gradients
gradients
-------------------------------
-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.backward.gradients(targets, inputs, target_gradients=None, no_grad_set=None)
.. py:function:: paddle.fluid.backward.gradients(targets, inputs, target_gradients=None, no_grad_set=None)
将目标梯度反向传播到输入。
将目标梯度反向传播到输入。
...
...
doc/fluid/api_cn/clip_cn/set_gradient_clip_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
...
@@ -3,6 +3,8 @@
...
@@ -3,6 +3,8 @@
set_gradient_clip
set_gradient_clip
-------------------------------
-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.clip.set_gradient_clip(clip, param_list=None, program=None)
.. py:function:: paddle.fluid.clip.set_gradient_clip(clip, param_list=None, program=None)
给指定参数做梯度裁剪。
给指定参数做梯度裁剪。
...
...
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/BackwardStrategy_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
...
@@ -3,6 +3,8 @@
...
@@ -3,6 +3,8 @@
BackwardStrategy
BackwardStrategy
-------------------------------
-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.BackwardStrategy
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.BackwardStrategy
**注意:该API只在动态图下生效**
**注意:该API只在动态图下生效**
...
...
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/CosineDecay_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
...
@@ -3,6 +3,8 @@
...
@@ -3,6 +3,8 @@
CosineDecay
CosineDecay
-------------------------------
-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.CosineDecay(learning_rate, step_each_epoch, epochs, begin=0, step=1, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.CosineDecay(learning_rate, step_each_epoch, epochs, begin=0, step=1, dtype='float32')
该接口提供按余弦函数衰减学习率的功能。
该接口提供按余弦函数衰减学习率的功能。
...
...
doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/ExponentialDecay_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
...
@@ -3,6 +3,8 @@
...
@@ -3,6 +3,8 @@
ExponentialDecay
ExponentialDecay
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**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.ExponentialDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype=’float32‘)
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.ExponentialDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype=’float32‘)
该接口提供一种学习率按指数函数衰减的功能。
该接口提供一种学习率按指数函数衰减的功能。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/FC_cn.rst
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FC
FC
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**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.FC(name_scope, size, num_flatten_dims=1, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, is_test=False, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.FC(name_scope, size, num_flatten_dims=1, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, is_test=False, dtype='float32')
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/InverseTimeDecay_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
InverseTimeDecay
InverseTimeDecay
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.InverseTimeDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.InverseTimeDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
该接口提供反时限学习率衰减的功能。
该接口提供反时限学习率衰减的功能。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/NaturalExpDecay_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
NaturalExpDecay
NaturalExpDecay
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.NaturalExpDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.NaturalExpDecay(learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
该接口提供按自然指数衰减学习率的功能。
该接口提供按自然指数衰减学习率的功能。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/NoamDecay_cn.rst
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NoamDecay
NoamDecay
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**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.NoamDecay(d_model, warmup_steps, begin=1, step=1, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.NoamDecay(d_model, warmup_steps, begin=1, step=1, dtype='float32')
该接口提供Noam衰减学习率的功能。
该接口提供Noam衰减学习率的功能。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/PiecewiseDecay_cn.rst
浏览文件 @
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@@ -3,6 +3,8 @@
PiecewiseDecay
PiecewiseDecay
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.PiecewiseDecay(boundaries, values, begin, step=1, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.PiecewiseDecay(boundaries, values, begin, step=1, dtype='float32')
该接口提供对初始学习率进行分段(piecewise)常数衰减的功能。
该接口提供对初始学习率进行分段(piecewise)常数衰减的功能。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/PolynomialDecay_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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PolynomialDecay
PolynomialDecay
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.PolynomialDecay(learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.PolynomialDecay(learning_rate, decay_steps, end_learning_rate=0.0001, power=1.0, cycle=False, begin=0, step=1, dtype='float32')
该接口提供学习率按多项式衰减的功能。通过多项式衰减函数,使得学习率值逐步从初始的 ``learning_rate``,衰减到 ``end_learning_rate`` 。
该接口提供学习率按多项式衰减的功能。通过多项式衰减函数,使得学习率值逐步从初始的 ``learning_rate``,衰减到 ``end_learning_rate`` 。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/TracedLayer_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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TracedLayer
TracedLayer
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**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.TracedLayer(program, parameters, feed_names, fetch_names)
.. py:class:: paddle.fluid.dygraph.TracedLayer(program, parameters, feed_names, fetch_names)
TracedLayer用于将前向动态图模型转换为静态图模型,主要用于将动态图保存后做在线C++预测。除此以外,用户也可使用转换后的静态图模型在Python端做预测,通常比原先的动态图性能更好。
TracedLayer用于将前向动态图模型转换为静态图模型,主要用于将动态图保存后做在线C++预测。除此以外,用户也可使用转换后的静态图模型在Python端做预测,通常比原先的动态图性能更好。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/guard_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
guard
guard
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.guard(place=None)
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.guard(place=None)
通过with语句创建一个dygraph运行的context,执行context代码。
通过with语句创建一个dygraph运行的context,执行context代码。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/load_dygraph_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
load_dygraph
load_dygraph
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.load_dygraph(model_path)
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.load_dygraph(model_path)
该接口尝试从磁盘中加载参数或优化器的 ``dict`` 。
该接口尝试从磁盘中加载参数或优化器的 ``dict`` 。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/save_dygraph_cn.rst
浏览文件 @
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
save_dygraph
save_dygraph
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(state_dict, model_path)
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(state_dict, model_path)
该接口将传入的参数或优化器的 ``dict`` 保存到磁盘上。
该接口将传入的参数或优化器的 ``dict`` 保存到磁盘上。
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doc/fluid/api_cn/dygraph_cn/to_variable_cn.rst
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a0cd4839
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to_variable
to_variable
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**注意:该API仅支持【动态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.to_variable(value, name=None, zero_copy=None)
.. py:function:: paddle.fluid.dygraph.to_variable(value, name=None, zero_copy=None)
该函数实现从numpy\.ndarray对象或者Variable对象创建一个 ``Variable`` 类型的对象。
该函数实现从numpy\.ndarray对象或者Variable对象创建一个 ``Variable`` 类型的对象。
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doc/fluid/api_cn/executor_cn/Executor_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
Executor
Executor
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.executor.Executor (place)
.. py:class:: paddle.fluid.executor.Executor (place)
Executor支持单GPU、多GPU以及CPU运行。在Executor构造时,需要传入设备。
Executor支持单GPU、多GPU以及CPU运行。在Executor构造时,需要传入设备。
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doc/fluid/api_cn/executor_cn/global_scope_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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global_scope
global_scope
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.global_scope()
.. py:function:: paddle.fluid.global_scope()
获取全局/默认作用域实例。很多API使用默认 ``global_scope`` ,例如 ``Executor.run`` 等。
获取全局/默认作用域实例。很多API使用默认 ``global_scope`` ,例如 ``Executor.run`` 等。
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doc/fluid/api_cn/executor_cn/scope_guard_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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scope_guard
scope_guard
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.executor.scope_guard (scope)
.. py:function:: paddle.fluid.executor.scope_guard (scope)
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/BuildStrategy_cn.rst
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BuildStrategy
BuildStrategy
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.BuildStrategy
.. py:class:: paddle.fluid.BuildStrategy
``BuildStrategy`` 使用户更方便地控制[ ``ParallelExecutor`` ](../fluid_cn.html\#parallelexecutor)中计算图的建造方法,可通过设置 ``ParallelExecutor`` 中的 ``BuildStrategy`` 成员来实现此功能。
``BuildStrategy`` 使用户更方便地控制[ ``ParallelExecutor`` ](../fluid_cn.html\#parallelexecutor)中计算图的建造方法,可通过设置 ``ParallelExecutor`` 中的 ``BuildStrategy`` 成员来实现此功能。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/CompiledProgram_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
CompiledProgram
CompiledProgram
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.CompiledProgram(program_or_graph, build_strategy=None)
.. py:class:: paddle.fluid.CompiledProgram(program_or_graph, build_strategy=None)
CompiledProgram根据 `build_strategy` 的配置将输入的Program或Graph进行转换和优化,例如:计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等,关于build_strategy更多信息。请参阅 ``fluid.BuildStrategy`` 。
CompiledProgram根据 `build_strategy` 的配置将输入的Program或Graph进行转换和优化,例如:计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等,关于build_strategy更多信息。请参阅 ``fluid.BuildStrategy`` 。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/DataFeedDesc_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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DataFeedDesc
DataFeedDesc
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.DataFeedDesc(proto_file)
.. py:class:: paddle.fluid.DataFeedDesc(proto_file)
描述训练数据的格式。输入是一个文件路径名,其内容是protobuf message。
描述训练数据的格式。输入是一个文件路径名,其内容是protobuf message。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/DataFeeder_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
DataFeeder
DataFeeder
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.DataFeeder(feed_list, place, program=None)
.. py:class:: paddle.fluid.DataFeeder(feed_list, place, program=None)
...
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/ExecutionStrategy_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
ExecutionStrategy
ExecutionStrategy
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.ExecutionStrategy
.. py:class:: paddle.fluid.ExecutionStrategy
通过设置 ``ExecutionStrategy`` 中的选项,用户可以对执行器的执行配置进行调整,比如设置执行器中线程池的大小等。
通过设置 ``ExecutionStrategy`` 中的选项,用户可以对执行器的执行配置进行调整,比如设置执行器中线程池的大小等。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/Executor_cn.rst
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@@ -4,6 +4,8 @@ Executor
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@@ -4,6 +4,8 @@ Executor
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.Executor (place)
.. py:class:: paddle.fluid.Executor (place)
Executor支持单GPU、多GPU以及CPU运行。在Executor构造时,需要传入设备。
Executor支持单GPU、多GPU以及CPU运行。在Executor构造时,需要传入设备。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/ParallelExecutor_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
ParallelExecutor
ParallelExecutor
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.ParallelExecutor(use_cuda, loss_name=None, main_program=None, share_vars_from=None, exec_strategy=None, build_strategy=None, num_trainers=1, trainer_id=0, scope=None)
.. py:class:: paddle.fluid.ParallelExecutor(use_cuda, loss_name=None, main_program=None, share_vars_from=None, exec_strategy=None, build_strategy=None, num_trainers=1, trainer_id=0, scope=None)
``ParallelExecutor`` 是 ``Executor`` 的一个升级版本,可以支持基于数据并行的多节点模型训练和测试。如果采用数据并行模式, ``ParallelExecutor`` 在构造时会将参数分发到不同的节点上,并将输入的 ``Program`` 拷贝到不同的节点,在执行过程中,各个节点独立运行模型,将模型反向计算得到的参数梯度在多个节点之间进行聚合,之后各个节点独立的进行参数的更新。如果使用GPU运行模型,即 ``use_cuda=True`` ,节点指代GPU, ``ParallelExecutor`` 将自动获取在当前机器上可用的GPU资源,用户也可以通过在环境变量设置可用的GPU资源,例如:希望使用GPU0、GPU1计算,export CUDA_VISIBLEDEVICES=0,1;如果在CPU上进行操作,即 ``use_cuda=False`` ,节点指代CPU,**注意:此时需要用户在环境变量中手动添加 CPU_NUM ,并将该值设置为CPU设备的个数,例如:export CPU_NUM=4,如果没有设置该环境变量,执行器会在环境变量中添加该变量,并将其值设为1**。
``ParallelExecutor`` 是 ``Executor`` 的一个升级版本,可以支持基于数据并行的多节点模型训练和测试。如果采用数据并行模式, ``ParallelExecutor`` 在构造时会将参数分发到不同的节点上,并将输入的 ``Program`` 拷贝到不同的节点,在执行过程中,各个节点独立运行模型,将模型反向计算得到的参数梯度在多个节点之间进行聚合,之后各个节点独立的进行参数的更新。如果使用GPU运行模型,即 ``use_cuda=True`` ,节点指代GPU, ``ParallelExecutor`` 将自动获取在当前机器上可用的GPU资源,用户也可以通过在环境变量设置可用的GPU资源,例如:希望使用GPU0、GPU1计算,export CUDA_VISIBLEDEVICES=0,1;如果在CPU上进行操作,即 ``use_cuda=False`` ,节点指代CPU,**注意:此时需要用户在环境变量中手动添加 CPU_NUM ,并将该值设置为CPU设备的个数,例如:export CPU_NUM=4,如果没有设置该环境变量,执行器会在环境变量中添加该变量,并将其值设为1**。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/WeightNormParamAttr_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
WeightNormParamAttr
WeightNormParamAttr
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.WeightNormParamAttr(dim=None, name=None, initializer=None, learning_rate=1.0, regularizer=None, trainable=True, gradient_clip=None, do_model_average=False)
.. py:class:: paddle.fluid.WeightNormParamAttr(dim=None, name=None, initializer=None, learning_rate=1.0, regularizer=None, trainable=True, gradient_clip=None, do_model_average=False)
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/create_random_int_lodtensor_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -4,6 +4,8 @@
...
@@ -4,6 +4,8 @@
create_random_int_lodtensor
create_random_int_lodtensor
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.create_random_int_lodtensor(recursive_seq_lens, base_shape, place, low, high)
.. py:function:: paddle.fluid.create_random_int_lodtensor(recursive_seq_lens, base_shape, place, low, high)
创建一个包含随机整数的LoDTensor。
创建一个包含随机整数的LoDTensor。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/data_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
data
data
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.data(name, shape, dtype='float32', lod_level=0)
.. py:function:: paddle.fluid.data(name, shape, dtype='float32', lod_level=0)
该OP会在全局block中创建变量(Variable),该全局变量可被计算图中的算子(operator)访问。该变量可作为占位符用于数据输入。例如用执行器(Executor)feed数据进该变量
该OP会在全局block中创建变量(Variable),该全局变量可被计算图中的算子(operator)访问。该变量可作为占位符用于数据输入。例如用执行器(Executor)feed数据进该变量
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/embedding_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
embedding
embedding
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.embedding(input, size, is_sparse=False, is_distributed=False, padding_idx=None, param_attr=None, dtype='float32')
.. py:function:: paddle.fluid.embedding(input, size, is_sparse=False, is_distributed=False, padding_idx=None, param_attr=None, dtype='float32')
该OP根据input中的id信息从embedding矩阵中查询对应embedding信息,函数会根据输入的size (vocab_size, emb_size)和dtype自动构造一个二维embedding矩阵。
该OP根据input中的id信息从embedding矩阵中查询对应embedding信息,函数会根据输入的size (vocab_size, emb_size)和dtype自动构造一个二维embedding矩阵。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/global_scope_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
global_scope
global_scope
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.global_scope()
.. py:function:: paddle.fluid.global_scope()
获取全局/默认作用域实例。很多API使用默认 ``global_scope`` ,例如 ``Executor.run`` 等。
获取全局/默认作用域实例。很多API使用默认 ``global_scope`` ,例如 ``Executor.run`` 等。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/gradients_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
gradients
gradients
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.gradients(targets, inputs, target_gradients=None, no_grad_set=None)
.. py:function:: paddle.fluid.gradients(targets, inputs, target_gradients=None, no_grad_set=None)
将目标梯度反向传播到输入。
将目标梯度反向传播到输入。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/memory_optimize_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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memory_optimize
memory_optimize
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.memory_optimize(input_program, skip_opt_set=None, print_log=False, level=0, skip_grads=True)
.. py:function:: paddle.fluid.memory_optimize(input_program, skip_opt_set=None, print_log=False, level=0, skip_grads=True)
**从1.6版本开始此接口不再推荐使用,请不要在新写的代码中使用它,1.6+版本已默认开启更优的存储优化策略**
**从1.6版本开始此接口不再推荐使用,请不要在新写的代码中使用它,1.6+版本已默认开启更优的存储优化策略**
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/name_scope_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
name_scope
name_scope
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.name_scope(prefix=None)
.. py:function:: paddle.fluid.name_scope(prefix=None)
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/program_guard_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
program_guard
program_guard
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.program_guard(main_program, startup_program=None)
.. py:function:: paddle.fluid.program_guard(main_program, startup_program=None)
该接口应配合使用python的 ``with`` 语句来将 ``with`` block 里的算子和变量添加进指定的全局主程序(main program)和启动程序(startup program)。
该接口应配合使用python的 ``with`` 语句来将 ``with`` block 里的算子和变量添加进指定的全局主程序(main program)和启动程序(startup program)。
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doc/fluid/api_cn/fluid_cn/release_memory_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
release_memory
release_memory
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.release_memory(input_program, skip_opt_set=None)
.. py:function:: paddle.fluid.release_memory(input_program, skip_opt_set=None)
**从1.6版本开始此接口不再推荐使用,请不要在新写的代码中使用它,1.6+版本已默认开启更优的存储优化策略**
**从1.6版本开始此接口不再推荐使用,请不要在新写的代码中使用它,1.6+版本已默认开启更优的存储优化策略**
doc/fluid/api_cn/fluid_cn/scope_guard_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
scope_guard
scope_guard
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.scope_guard(scope)
.. py:function:: paddle.fluid.scope_guard(scope)
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doc/fluid/api_cn/io_cn/load_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
load
load
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.load(program, model_path)
.. py:function:: paddle.fluid.io.load(program, model_path)
该接口从Program中过滤出参数和优化器信息,然后从文件中获取相应的值。
该接口从Program中过滤出参数和优化器信息,然后从文件中获取相应的值。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/load_inference_model_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
load_inference_model
load_inference_model
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_inference_model(dirname, executor, model_filename=None, params_filename=None, pserver_endpoints=None)
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_inference_model(dirname, executor, model_filename=None, params_filename=None, pserver_endpoints=None)
从指定文件路径中加载预测模型(Inference Model),即调用该接口可获得模型结构(Inference Program)和模型参数。若只想加载预训练后的模型参数,请使用 :ref:`cn_api_fluid_io_load_params` 接口。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader` 。
从指定文件路径中加载预测模型(Inference Model),即调用该接口可获得模型结构(Inference Program)和模型参数。若只想加载预训练后的模型参数,请使用 :ref:`cn_api_fluid_io_load_params` 接口。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader` 。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/load_params_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
load_params
load_params
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
该接口从指定的 ``main_program`` 中筛选出所有模型参数变量,并根据目录 ``dirname`` 或 ``filename`` 提供的参数文件对这些模型参数进行赋值。
该接口从指定的 ``main_program`` 中筛选出所有模型参数变量,并根据目录 ``dirname`` 或 ``filename`` 提供的参数文件对这些模型参数进行赋值。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/load_persistables_cn.rst
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load_persistables
load_persistables
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_persistables(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
.. py:function:: paddle.fluid.io.load_persistables(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
该接口从给定的 ``main_program`` 中取出所有 ``persistable==True`` 的变量(即持久性变量,详见 :ref:`api_guide_model_save_reader` ),并根据目录 ``dirname`` 或 ``filename`` 提供的参数文件对这些持久性变量进行赋值。
该接口从给定的 ``main_program`` 中取出所有 ``persistable==True`` 的变量(即持久性变量,详见 :ref:`api_guide_model_save_reader` ),并根据目录 ``dirname`` 或 ``filename`` 提供的参数文件对这些持久性变量进行赋值。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/save_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
save
save
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.save(program, model_path)
.. py:function:: paddle.fluid.io.save(program, model_path)
该接口将传入的参数、优化器信息和网络描述保存到 ``model_path`` 。
该接口将传入的参数、优化器信息和网络描述保存到 ``model_path`` 。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/save_inference_model_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
save_inference_model
save_inference_model
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_inference_model(dirname, feeded_var_names, target_vars, executor, main_program=None, model_filename=None, params_filename=None, export_for_deployment=True, program_only=False)
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_inference_model(dirname, feeded_var_names, target_vars, executor, main_program=None, model_filename=None, params_filename=None, export_for_deployment=True, program_only=False)
修剪指定的 ``main_program`` 以构建一个专门用于预测的 ``Inference Program`` ( ``Program`` 含义详见 :ref:`api_guide_Program` )。 所得到的 ``Inference Program`` 及其对应的所有相关参数均被保存到 ``dirname`` 指定的目录中。若只想保存训练后的模型参数,请使用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_params` 接口。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader` 。
修剪指定的 ``main_program`` 以构建一个专门用于预测的 ``Inference Program`` ( ``Program`` 含义详见 :ref:`api_guide_Program` )。 所得到的 ``Inference Program`` 及其对应的所有相关参数均被保存到 ``dirname`` 指定的目录中。若只想保存训练后的模型参数,请使用 :ref:`cn_api_fluid_io_save_params` 接口。更多细节请参考 :ref:`api_guide_model_save_reader` 。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/save_params_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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save_params
save_params
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_params(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
该OP从 ``main_program`` 中取出所有参数,然后将它们保存到 ``dirname`` 目录下或名为 ``filename`` 的文件中。
该OP从 ``main_program`` 中取出所有参数,然后将它们保存到 ``dirname`` 目录下或名为 ``filename`` 的文件中。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/save_persistables_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
save_persistables
save_persistables
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_persistables(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_persistables(executor, dirname, main_program=None, filename=None)
该OP从给定 ``main_program`` 中取出所有持久性变量(详见 :ref:`api_guide_model_save_reader` ),然后将它们保存到目录 ``dirname`` 中或 ``filename`` 指定的文件中。
该OP从给定 ``main_program`` 中取出所有持久性变量(详见 :ref:`api_guide_model_save_reader` ),然后将它们保存到目录 ``dirname`` 中或 ``filename`` 指定的文件中。
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doc/fluid/api_cn/io_cn/save_vars_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
save_vars
save_vars
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_vars(executor, dirname, main_program=None, vars=None, predicate=None, filename=None)
.. py:function:: paddle.fluid.io.save_vars(executor, dirname, main_program=None, vars=None, predicate=None, filename=None)
该接口将 ``Program`` 的变量保存到文件中。
该接口将 ``Program`` 的变量保存到文件中。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/BeamSearchDecoder_cn.rst
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@@ -4,6 +4,8 @@ BeamSearchDecoder
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@@ -4,6 +4,8 @@ BeamSearchDecoder
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.BeamSearchDecoder(cell, start_token, end_token, beam_size, embedding_fn=None, output_fn=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.BeamSearchDecoder(cell, start_token, end_token, beam_size, embedding_fn=None, output_fn=None)
带beam search解码策略的解码器。该接口包装一个cell来计算概率,然后执行一个beam search步骤计算得分,并为每个解码步骤选择候选输出。更多详细信息请参阅 `Beam search <https://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search>`_
带beam search解码策略的解码器。该接口包装一个cell来计算概率,然后执行一个beam search步骤计算得分,并为每个解码步骤选择候选输出。更多详细信息请参阅 `Beam search <https://en.wikipedia.org/wiki/Beam_search>`_
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/Decoder_cn.rst
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@@ -4,6 +4,8 @@ Decoder
...
@@ -4,6 +4,8 @@ Decoder
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.Decoder()
.. py:class:: paddle.fluid.layers.Decoder()
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/DynamicRNN_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
DynamicRNN
DynamicRNN
===================
===================
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.DynamicRNN(name=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.DynamicRNN(name=None)
**注意:该类型的输入仅支持LoDTensor,如果您需要处理的输入数据是Tensor类型,
**注意:该类型的输入仅支持LoDTensor,如果您需要处理的输入数据是Tensor类型,
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/GRUCell_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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GRUCell
GRUCell
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.GRUCell(hidden_size, param_attr=None, bias_attr=None, gate_activation=None, activation=None, dtype="float32", name="GRUCell")
.. py:class:: paddle.fluid.layers.GRUCell(hidden_size, param_attr=None, bias_attr=None, gate_activation=None, activation=None, dtype="float32", name="GRUCell")
门控循环单元(Gated Recurrent Unit)。通过对 :code:`fluid.contrib.layers.rnn_impl.BasicGRUUnit` 包装,来让它可以应用于RNNCell。
门控循环单元(Gated Recurrent Unit)。通过对 :code:`fluid.contrib.layers.rnn_impl.BasicGRUUnit` 包装,来让它可以应用于RNNCell。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/IfElse_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
IfElse
IfElse
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.IfElse(cond, name=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.IfElse(cond, name=None)
该类用于实现IfElse分支控制功能, IfElse包含两个Block,true_block,false_block,IfElse会将满足True或False条件的数据分别放入不同的block运行。
该类用于实现IfElse分支控制功能, IfElse包含两个Block,true_block,false_block,IfElse会将满足True或False条件的数据分别放入不同的block运行。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/LSTMCell_cn.rst
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@@ -4,6 +4,8 @@ LSTMCell
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@@ -4,6 +4,8 @@ LSTMCell
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.LSTMCell(hidden_size, param_attr=None, bias_attr=None, gate_activation=None, activation=None, forget_bias=1.0, dtype="float32", name="LSTMCell")
.. py:class:: paddle.fluid.layers.LSTMCell(hidden_size, param_attr=None, bias_attr=None, gate_activation=None, activation=None, forget_bias=1.0, dtype="float32", name="LSTMCell")
长短期记忆单元(Long-Short Term Memory)。通过对 :code:`fluid.contrib.layers.rnn_impl.BasicLSTMUnit` 包装,来让它可以应用于RNNCell。
长短期记忆单元(Long-Short Term Memory)。通过对 :code:`fluid.contrib.layers.rnn_impl.BasicLSTMUnit` 包装,来让它可以应用于RNNCell。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/Print_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
Print
Print
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.Print(input, first_n=-1, message=None, summarize=20, print_tensor_name=True, print_tensor_type=True, print_tensor_shape=True, print_tensor_lod=True, print_phase='both')
.. py:function:: paddle.fluid.layers.Print(input, first_n=-1, message=None, summarize=20, print_tensor_name=True, print_tensor_type=True, print_tensor_shape=True, print_tensor_lod=True, print_phase='both')
**Print操作命令**
**Print操作命令**
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/RNNCell_cn.rst
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@@ -4,6 +4,8 @@ RNNCell
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@@ -4,6 +4,8 @@ RNNCell
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.RNNCell(name=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.RNNCell(name=None)
RNNCell是抽象的基类,代表将输入和状态映射到输出和新状态的计算,主要用于RNN。
RNNCell是抽象的基类,代表将输入和状态映射到输出和新状态的计算,主要用于RNN。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/StaticRNN_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
StaticRNN
StaticRNN
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.StaticRNN(name=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.StaticRNN(name=None)
该OP用来处理一批序列数据,其中每个样本序列的长度必须相等。StaticRNN将序列按照时间步长展开,用户需要定义每个时间步中的处理逻辑。
该OP用来处理一批序列数据,其中每个样本序列的长度必须相等。StaticRNN将序列按照时间步长展开,用户需要定义每个时间步中的处理逻辑。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/Switch_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
Switch
Switch
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.Switch (name=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.Switch (name=None)
该类用于实现Switch分支控制功能。Switch分支包含多个case分支和一个default分支,Switch控制流会依次检查各case分支条件是否满足,并仅执行第一个满足条件的case分支后面的语句。若不存在满足条件的case分支,则仅执行default分支后面的语句。
该类用于实现Switch分支控制功能。Switch分支包含多个case分支和一个default分支,Switch控制流会依次检查各case分支条件是否满足,并仅执行第一个满足条件的case分支后面的语句。若不存在满足条件的case分支,则仅执行default分支后面的语句。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/While_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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While
While
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:class:: paddle.fluid.layers.While (cond, is_test=False, name=None)
.. py:class:: paddle.fluid.layers.While (cond, is_test=False, name=None)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/autoincreased_step_counter_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
autoincreased_step_counter
autoincreased_step_counter
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.autoincreased_step_counter(counter_name=None, begin=1, step=1)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.autoincreased_step_counter(counter_name=None, begin=1, step=1)
创建一个自增变量,每个迭代累加一次,默认首次返回值为 1,默认累加步长为 1。
创建一个自增变量,每个迭代累加一次,默认首次返回值为 1,默认累加步长为 1。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/batch_norm_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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batch_norm
batch_norm
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.batch_norm(input, act=None, is_test=False, momentum=0.9, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, data_layout='NCHW', in_place=False, name=None, moving_mean_name=None, moving_variance_name=None, do_model_average_for_mean_and_var=False, use_global_stats=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.batch_norm(input, act=None, is_test=False, momentum=0.9, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, data_layout='NCHW', in_place=False, name=None, moving_mean_name=None, moving_variance_name=None, do_model_average_for_mean_and_var=False, use_global_stats=False)
批正则化层(Batch Normalization Layer)
批正则化层(Batch Normalization Layer)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/bilinear_tensor_product_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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bilinear_tensor_product
bilinear_tensor_product
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.bilinear_tensor_product(x, y, size, act=None, name=None, param_attr=None, bias_attr=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.bilinear_tensor_product(x, y, size, act=None, name=None, param_attr=None, bias_attr=None)
该层对两个输入执行双线性张量积。
该层对两个输入执行双线性张量积。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/case_cn.rst
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case
case
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.case(pred_fn_pairs, default=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.case(pred_fn_pairs, default=None, name=None)
该OP的运行方式类似于python的if-elif-elif-else。
该OP的运行方式类似于python的if-elif-elif-else。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/center_loss_cn.rst
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center_loss
center_loss
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.center_loss(input, label, num_classes, alpha, param_attr, update_center=True)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.center_loss(input, label, num_classes, alpha, param_attr, update_center=True)
该OP接收一个来自于最后一个隐藏层的输出和目标标签作为输入,返回损失值。为每一个类别提供一个类别中心,计算mini-batch中每个样本与对应类别中心的距离的平均值作为center loss。
该OP接收一个来自于最后一个隐藏层的输出和目标标签作为输入,返回损失值。为每一个类别提供一个类别中心,计算mini-batch中每个样本与对应类别中心的距离的平均值作为center loss。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/cond_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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cond
cond
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.cond(pred, true_fn=None, false_fn=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.cond(pred, true_fn=None, false_fn=None, name=None)
如果 ``pred`` 是 ``True`` ,该API返回 ``true_fn()`` ,否则返回 ``false_fn()`` 。
如果 ``pred`` 是 ``True`` ,该API返回 ``true_fn()`` ,否则返回 ``false_fn()`` 。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv2d_cn.rst
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conv2d
conv2d
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format="NCHW")
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format="NCHW")
该OP是二维卷积层(convolution2D layer),根据输入、滤波器、步长(stride)、填充(padding)、膨胀比例(dilations)一组参数计算输出特征层大小。输入和输出是NCHW或NHWC格式,其中N是批尺寸,C是通道数,H是特征高度,W是特征宽度。滤波器是MCHW格式,M是输出图像通道数,C是输入图像通道数,H是滤波器高度,W是滤波器宽度。如果组数(groups)大于1,C等于输入图像通道数除以组数的结果。详情请参考UFLDL's : `卷积 <http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/>`_ 。如果bias_attr不为False,卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型,相应的激活函数会作用在最终结果上。
该OP是二维卷积层(convolution2D layer),根据输入、滤波器、步长(stride)、填充(padding)、膨胀比例(dilations)一组参数计算输出特征层大小。输入和输出是NCHW或NHWC格式,其中N是批尺寸,C是通道数,H是特征高度,W是特征宽度。滤波器是MCHW格式,M是输出图像通道数,C是输入图像通道数,H是滤波器高度,W是滤波器宽度。如果组数(groups)大于1,C等于输入图像通道数除以组数的结果。详情请参考UFLDL's : `卷积 <http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/FeatureExtractionUsingConvolution/>`_ 。如果bias_attr不为False,卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型,相应的激活函数会作用在最终结果上。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv2d_transpose_cn.rst
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conv2d_transpose
conv2d_transpose
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d_transpose(input, num_filters, output_size=None, filter_size=None, padding=0, stride=1, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format='NCHW')
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv2d_transpose(input, num_filters, output_size=None, filter_size=None, padding=0, stride=1, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format='NCHW')
二维转置卷积层(Convlution2D transpose layer)
二维转置卷积层(Convlution2D transpose layer)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv3d_cn.rst
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conv3d
conv3d
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format="NCDHW")
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d(input, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format="NCDHW")
该OP是三维卷积层(convolution3D layer),根据输入、滤波器、步长(stride)、填充(padding)、膨胀比例(dilations)一组参数计算得到输出特征层大小。输入和输出是NCDHW或NDWHC格式,其中N是批尺寸,C是通道数,D是特征层深度,H是特征层高度,W是特征层宽度。三维卷积(Convlution3D)和二维卷积(Convlution2D)相似,但多了一维深度信息(depth)。如果bias_attr不为False,卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型,相应的激活函数会作用在最终结果上。
该OP是三维卷积层(convolution3D layer),根据输入、滤波器、步长(stride)、填充(padding)、膨胀比例(dilations)一组参数计算得到输出特征层大小。输入和输出是NCDHW或NDWHC格式,其中N是批尺寸,C是通道数,D是特征层深度,H是特征层高度,W是特征层宽度。三维卷积(Convlution3D)和二维卷积(Convlution2D)相似,但多了一维深度信息(depth)。如果bias_attr不为False,卷积计算会添加偏置项。如果指定了激活函数类型,相应的激活函数会作用在最终结果上。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/conv3d_transpose_cn.rst
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conv3d_transpose
conv3d_transpose
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d_transpose(input, num_filters, output_size=None, filter_size=None, padding=0, stride=1, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format='NCDHW')
.. py:function:: paddle.fluid.layers.conv3d_transpose(input, num_filters, output_size=None, filter_size=None, padding=0, stride=1, dilation=1, groups=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_cudnn=True, act=None, name=None, data_format='NCDHW')
三维转置卷积层(Convlution3D transpose layer)
三维转置卷积层(Convlution3D transpose layer)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/create_parameter_cn.rst
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create_parameter
create_parameter
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.create_parameter(shape,dtype,name=None,attr=None,is_bias=False,default_initializer=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.create_parameter(shape,dtype,name=None,attr=None,is_bias=False,default_initializer=None)
该OP创建一个参数。该参数是一个可学习的变量, 拥有梯度并且可优化。
该OP创建一个参数。该参数是一个可学习的变量, 拥有梯度并且可优化。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/create_py_reader_by_data_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
create_py_reader_by_data
create_py_reader_by_data
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.create_py_reader_by_data(capacity,feed_list,name=None,use_double_buffer=True)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.create_py_reader_by_data(capacity,feed_list,name=None,use_double_buffer=True)
创建一个Python端提供数据的reader。该OP与 :ref:`cn_api_fluid_layers_py_reader` 类似,不同点在于它能够从feed变量列表读取数据。
创建一个Python端提供数据的reader。该OP与 :ref:`cn_api_fluid_layers_py_reader` 类似,不同点在于它能够从feed变量列表读取数据。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/crf_decoding_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
crf_decoding
crf_decoding
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.crf_decoding(input, param_attr, label=None, length=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.crf_decoding(input, param_attr, label=None, length=None)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/data_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
data
data
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.data(name, shape, append_batch_size=True, dtype='float32', lod_level=0, type=VarType.LOD_TENSOR, stop_gradient=True)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.data(name, shape, append_batch_size=True, dtype='float32', lod_level=0, type=VarType.LOD_TENSOR, stop_gradient=True)
该OP会在全局block中创建变量(Variable),该全局变量可被计算图中的算子(operator)访问。
该OP会在全局block中创建变量(Variable),该全局变量可被计算图中的算子(operator)访问。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/data_norm_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
data_norm
data_norm
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.data_norm(input, act=None, epsilon=1e-05, param_attr=None, data_layout='NCHW', in_place=False, name=None, moving_mean_name=None, moving_variance_name=None, do_model_average_for_mean_and_var=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.data_norm(input, act=None, epsilon=1e-05, param_attr=None, data_layout='NCHW', in_place=False, name=None, moving_mean_name=None, moving_variance_name=None, do_model_average_for_mean_and_var=False)
**数据正则化层**
**数据正则化层**
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/deformable_conv_cn.rst
浏览文件 @
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
deformable_conv
deformable_conv
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.deformable_conv(input, offset, mask, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, deformable_groups=None, im2col_step=None, param_attr=None, bias_attr=None, modulated=True, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.deformable_conv(input, offset, mask, num_filters, filter_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=None, deformable_groups=None, im2col_step=None, param_attr=None, bias_attr=None, modulated=True, name=None)
**可变形卷积算子**
**可变形卷积算子**
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/dynamic_gru_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
dynamic_gru
dynamic_gru
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.dynamic_gru(input, size, param_attr=None, bias_attr=None, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', candidate_activation='tanh', h_0=None, origin_mode=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.dynamic_gru(input, size, param_attr=None, bias_attr=None, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', candidate_activation='tanh', h_0=None, origin_mode=False)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/dynamic_lstm_cn.rst
浏览文件 @
a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
dynamic_lstm
dynamic_lstm
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.dynamic_lstm(input, size, h_0=None, c_0=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_peepholes=True, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', cell_activation='tanh', candidate_activation='tanh', dtype='float32', name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.dynamic_lstm(input, size, h_0=None, c_0=None, param_attr=None, bias_attr=None, use_peepholes=True, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', cell_activation='tanh', candidate_activation='tanh', dtype='float32', name=None)
该OP实现了 LSTM,即 Long-Short Term Memory(长短期记忆)运算 - `Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997) <http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf>`_。
该OP实现了 LSTM,即 Long-Short Term Memory(长短期记忆)运算 - `Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997) <http://deeplearning.cs.cmu.edu/pdfs/Hochreiter97_lstm.pdf>`_。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/dynamic_lstmp_cn.rst
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@@ -2,6 +2,8 @@
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@@ -2,6 +2,8 @@
dynamic_lstmp
dynamic_lstmp
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.dynamic_lstmp(input, size, proj_size, param_attr=None, bias_attr=None, use_peepholes=True, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', cell_activation='tanh', candidate_activation='tanh', proj_activation='tanh', dtype='float32', name=None, h_0=None, c_0=None, cell_clip=None, proj_clip=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.dynamic_lstmp(input, size, proj_size, param_attr=None, bias_attr=None, use_peepholes=True, is_reverse=False, gate_activation='sigmoid', cell_activation='tanh', candidate_activation='tanh', proj_activation='tanh', dtype='float32', name=None, h_0=None, c_0=None, cell_clip=None, proj_clip=None)
.. note::
.. note::
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/embedding_cn.rst
浏览文件 @
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
embedding
embedding
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.embedding(input, size, is_sparse=False, is_distributed=False, padding_idx=None, param_attr=None, dtype='float32')
.. py:function:: paddle.fluid.layers.embedding(input, size, is_sparse=False, is_distributed=False, padding_idx=None, param_attr=None, dtype='float32')
嵌入层(Embedding Layer)
嵌入层(Embedding Layer)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/fc_cn.rst
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fc
fc
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.fc(input, size, num_flatten_dims=1, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.fc(input, size, num_flatten_dims=1, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/group_norm_cn.rst
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group_norm
group_norm
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.group_norm(input, groups, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, data_layout='NCHW', name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.group_norm(input, groups, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, data_layout='NCHW', name=None)
参考论文: `Group Normalization <https://arxiv.org/abs/1803.08494>`_
参考论文: `Group Normalization <https://arxiv.org/abs/1803.08494>`_
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/gru_unit_cn.rst
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gru_unit
gru_unit
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-------------------------------
**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.gru_unit(input, hidden, size, param_attr=None, bias_attr=None, activation='tanh', gate_activation='sigmoid', origin_mode=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.gru_unit(input, hidden, size, param_attr=None, bias_attr=None, activation='tanh', gate_activation='sigmoid', origin_mode=False)
Gated Recurrent Unit(GRU)循环神经网络计算单元。该OP用于完成单个时间步内GRU的计算,支持以下两种计算方式:
Gated Recurrent Unit(GRU)循环神经网络计算单元。该OP用于完成单个时间步内GRU的计算,支持以下两种计算方式:
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/hsigmoid_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
hsigmoid
hsigmoid
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.hsigmoid(input, label, num_classes, param_attr=None, bias_attr=None, name=None, path_table=None, path_code=None, is_custom=False, is_sparse=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.hsigmoid(input, label, num_classes, param_attr=None, bias_attr=None, name=None, path_table=None, path_code=None, is_custom=False, is_sparse=False)
层次sigmoid(hierarchical sigmoid),该OP通过构建一个分类二叉树来降低计算复杂度,主要用于加速语言模型的训练过程。
层次sigmoid(hierarchical sigmoid),该OP通过构建一个分类二叉树来降低计算复杂度,主要用于加速语言模型的训练过程。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/im2sequence_cn.rst
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im2sequence
im2sequence
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.im2sequence(input, filter_size=1, stride=1, padding=0, input_image_size=None, out_stride=1, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.im2sequence(input, filter_size=1, stride=1, padding=0, input_image_size=None, out_stride=1, name=None)
该OP使用 `filter` 扫描输入的Tensor并将输入Tensor转换成序列,返回值的 `shape={input.batch_size * output_height * output_width, filter_size_height* filter_size_width * input.channels}` 。返回值的timestep的个数为 `output_height * output_width` , 每个timestep的维度是 `filter_size_height* filter_size_width * input.channels` 。其中 `output_height` 和 `output_width` 由以下式计算:
该OP使用 `filter` 扫描输入的Tensor并将输入Tensor转换成序列,返回值的 `shape={input.batch_size * output_height * output_width, filter_size_height* filter_size_width * input.channels}` 。返回值的timestep的个数为 `output_height * output_width` , 每个timestep的维度是 `filter_size_height* filter_size_width * input.channels` 。其中 `output_height` 和 `output_width` 由以下式计算:
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/instance_norm_cn.rst
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instance_norm
instance_norm
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.instance_norm(input, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.instance_norm(input, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, name=None)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/layer_norm_cn.rst
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layer_norm
layer_norm
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.layer_norm(input, scale=True, shift=True, begin_norm_axis=1, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.layer_norm(input, scale=True, shift=True, begin_norm_axis=1, epsilon=1e-05, param_attr=None, bias_attr=None, act=None, name=None)
该OP实现了层归一化层(Layer Normalization Layer),其可以应用于小批量输入数据。更多详情请参考:`Layer Normalization <https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf>`_
该OP实现了层归一化层(Layer Normalization Layer),其可以应用于小批量输入数据。更多详情请参考:`Layer Normalization <https://arxiv.org/pdf/1607.06450v1.pdf>`_
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/linear_chain_crf_cn.rst
浏览文件 @
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linear_chain_crf
linear_chain_crf
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.linear_chain_crf(input, label, param_attr=None, length=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.linear_chain_crf(input, label, param_attr=None, length=None)
线性链条件随机场(Linear Chain CRF)
线性链条件随机场(Linear Chain CRF)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/lstm_cn.rst
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lstm
lstm
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.lstm(input, init_h, init_c, max_len, hidden_size, num_layers, dropout_prob=0.0, is_bidirec=False, is_test=False, name=None, default_initializer=None, seed=-1)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.lstm(input, init_h, init_c, max_len, hidden_size, num_layers, dropout_prob=0.0, is_bidirec=False, is_test=False, name=None, default_initializer=None, seed=-1)
.. note::
.. note::
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/lstm_unit_cn.rst
浏览文件 @
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lstm_unit
lstm_unit
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.lstm_unit(x_t, hidden_t_prev, cell_t_prev, forget_bias=0.0, param_attr=None, bias_attr=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.lstm_unit(x_t, hidden_t_prev, cell_t_prev, forget_bias=0.0, param_attr=None, bias_attr=None, name=None)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/multi_box_head_cn.rst
浏览文件 @
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@@ -3,6 +3,8 @@
multi_box_head
multi_box_head
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.multi_box_head(inputs, image, base_size, num_classes, aspect_ratios, min_ratio=None, max_ratio=None, min_sizes=None, max_sizes=None, steps=None, step_w=None, step_h=None, offset=0.5, variance=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2], flip=True, clip=False, kernel_size=1, pad=0, stride=1, name=None, min_max_aspect_ratios_order=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.multi_box_head(inputs, image, base_size, num_classes, aspect_ratios, min_ratio=None, max_ratio=None, min_sizes=None, max_sizes=None, steps=None, step_w=None, step_h=None, offset=0.5, variance=[0.1, 0.1, 0.2, 0.2], flip=True, clip=False, kernel_size=1, pad=0, stride=1, name=None, min_max_aspect_ratios_order=False)
基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法,在不同层输入特征上提取先验框、计算回归的坐标位置和分类的置信度,并合并到一起作为输出,具体参数解释和输出格式参考下面说明。更详细信息,请参阅SSD论文 `SSD:Single Shot MultiBox Detector <https://arxiv.org/abs/1512.02325>`_ 的2.2节。
基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)算法,在不同层输入特征上提取先验框、计算回归的坐标位置和分类的置信度,并合并到一起作为输出,具体参数解释和输出格式参考下面说明。更详细信息,请参阅SSD论文 `SSD:Single Shot MultiBox Detector <https://arxiv.org/abs/1512.02325>`_ 的2.2节。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/nce_cn.rst
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@@ -3,6 +3,8 @@
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@@ -3,6 +3,8 @@
nce
nce
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.nce(input, label, num_total_classes, sample_weight=None, param_attr=None, bias_attr=None, num_neg_samples=None, name=None, sampler='uniform', custom_dist=None, seed=0, is_sparse=False)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.nce(input, label, num_total_classes, sample_weight=None, param_attr=None, bias_attr=None, num_neg_samples=None, name=None, sampler='uniform', custom_dist=None, seed=0, is_sparse=False)
计算并返回噪音对比估计损失值( noise-contrastive estimation training loss)。
计算并返回噪音对比估计损失值( noise-contrastive estimation training loss)。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/prelu_cn.rst
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prelu
prelu
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.prelu(x, mode, param_attr=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.prelu(x, mode, param_attr=None, name=None)
等式:
等式:
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/py_func_cn.rst
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py_func
py_func
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.py_func(func, x, out, backward_func=None, skip_vars_in_backward_input=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.py_func(func, x, out, backward_func=None, skip_vars_in_backward_input=None)
PaddlePaddle Fluid通过py_func在Python端注册OP。py_func的设计原理在于Paddle中的LodTensor与numpy数组可以方便的互相转换,从而可使用Python中的numpy API来自定义一个Python OP。
PaddlePaddle Fluid通过py_func在Python端注册OP。py_func的设计原理在于Paddle中的LodTensor与numpy数组可以方便的互相转换,从而可使用Python中的numpy API来自定义一个Python OP。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/py_reader_cn.rst
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a0cd4839
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py_reader
py_reader
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.py_reader(capacity, shapes, dtypes, lod_levels=None, name=None, use_double_buffer=True)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.py_reader(capacity, shapes, dtypes, lod_levels=None, name=None, use_double_buffer=True)
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/read_file_cn.rst
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a0cd4839
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read_file
read_file
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.read_file(reader)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.read_file(reader)
从给定的reader中读取数据
从给定的reader中读取数据
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/row_conv_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
row_conv
row_conv
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.row_conv(input, future_context_size, param_attr=None, act=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.row_conv(input, future_context_size, param_attr=None, act=None)
该接口为行卷积(Row-convolution operator)或称之为超前卷积(lookahead convolution),最早介绍于DeepSpeech2论文中,论文链接:
该接口为行卷积(Row-convolution operator)或称之为超前卷积(lookahead convolution),最早介绍于DeepSpeech2论文中,论文链接:
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_concat_cn.rst
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sequence_concat
sequence_concat
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_concat(input, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_concat(input, name=None)
**注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用concat函数(fluid.layers.** :ref:`cn_api_fluid_layers_concat` **)。**
**注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用concat函数(fluid.layers.** :ref:`cn_api_fluid_layers_concat` **)。**
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_conv_cn.rst
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a0cd4839
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@@ -3,6 +3,8 @@
sequence_conv
sequence_conv
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_conv(input, num_filters, filter_size=3, filter_stride=1, padding=True, padding_start=None, bias_attr=None, param_attr=None, act=None, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_conv(input, num_filters, filter_size=3, filter_stride=1, padding=True, padding_start=None, bias_attr=None, param_attr=None, act=None, name=None)
**注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用conv2d函数(fluid.layers.** :ref:`cn_api_fluid_layers_conv2d` **)。**
**注意:该OP的输入只能是LoDTensor,如果您需要处理的输入是Tensor类型,请使用conv2d函数(fluid.layers.** :ref:`cn_api_fluid_layers_conv2d` **)。**
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_enumerate_cn.rst
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sequence_enumerate
sequence_enumerate
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_enumerate(input, win_size, pad_value=0, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_enumerate(input, win_size, pad_value=0, name=None)
枚举形状为 ``[d_1, 1]`` 的输入序列所有长度为 ``win_size`` 的子序列,生成一个形状为 ``[d_1, win_size]`` 的新序列,需要时以 ``pad_value`` 填充。
枚举形状为 ``[d_1, 1]`` 的输入序列所有长度为 ``win_size`` 的子序列,生成一个形状为 ``[d_1, win_size]`` 的新序列,需要时以 ``pad_value`` 填充。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_expand_as_cn.rst
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sequence_expand_as
sequence_expand_as
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_expand_as(x, y, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_expand_as(x, y, name=None)
Sequence Expand As Layer,该OP根据输入 ``y`` 的第0级lod对输入 ``x`` 进行扩展。当前实现要求 ``y`` 的lod层数(level)必须为1,且 ``x`` 的第一维必须和 ``y`` 的第0层lod大小相同,所以扩展后的LodTensor具有和 ``y`` 相同的lod。扩展结果与输入 ``x`` 的lod无关,所以无需考虑 ``x`` 的lod。
Sequence Expand As Layer,该OP根据输入 ``y`` 的第0级lod对输入 ``x`` 进行扩展。当前实现要求 ``y`` 的lod层数(level)必须为1,且 ``x`` 的第一维必须和 ``y`` 的第0层lod大小相同,所以扩展后的LodTensor具有和 ``y`` 相同的lod。扩展结果与输入 ``x`` 的lod无关,所以无需考虑 ``x`` 的lod。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_expand_cn.rst
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sequence_expand
sequence_expand
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**注意:该API仅支持【静态图】模式**
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_expand(x, y, ref_level=-1, name=None)
.. py:function:: paddle.fluid.layers.sequence_expand(x, y, ref_level=-1, name=None)
序列扩张层(Sequence Expand Layer),根据输入 ``y`` 的第 ``ref_level`` 层lod对输入 ``x`` 进行扩展。 ``x`` 的lod level最多为1,若 ``x`` 的lod level为1,则 ``x`` 的lod大小必须与 ``y`` 的第 ``ref_level`` 层lod大小相等;若 ``x`` 的lod level为0,则 ``x`` 的第一维大小必须与 ``y`` 第 ``ref_level`` 层大小相等。 ``x`` 的秩最少为2,当 ``x`` 的秩大于2时,将被当作是一个二维张量处理。
序列扩张层(Sequence Expand Layer),根据输入 ``y`` 的第 ``ref_level`` 层lod对输入 ``x`` 进行扩展。 ``x`` 的lod level最多为1,若 ``x`` 的lod level为1,则 ``x`` 的lod大小必须与 ``y`` 的第 ``ref_level`` 层lod大小相等;若 ``x`` 的lod level为0,则 ``x`` 的第一维大小必须与 ``y`` 第 ``ref_level`` 层大小相等。 ``x`` 的秩最少为2,当 ``x`` 的秩大于2时,将被当作是一个二维张量处理。
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doc/fluid/api_cn/layers_cn/sequence_first_step_cn.rst
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