未验证 提交 b20ed76d 编写于 作者: S swtkiwi 提交者: GitHub

test=develop (#2151)

上级 1879b792
=======================
fluid.dataset
paddle.dataset
=======================
......
......@@ -5,25 +5,24 @@ paddle.declarative
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......@@ -5,24 +5,25 @@ paddle.imperative
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......@@ -2,27 +2,208 @@
API Reference
=============
飞桨2.0概述
-----------
在保持1.x版本工业级大规模高效训练和多平台快速部署优势的前提,飞桨2.0版本重点提升了框架的易用性,主要在用户交互层进行了优化,降低学习门槛,提升开发效率。不管对于初学者还是资深专家,都能够更容易地使用飞桨进行深度学习任务开发,加速前沿算法研究和工业级任务开发。
此版本为测试版,还在迭代开发中,目前还没有稳定,后续API会根据反馈有可能进行不兼容的升级。对于想要体验飞桨最新特性的开发者,欢迎试用此版本;对稳定性要求高的工业级应用场景推荐使用Paddle
1.8稳定版本。此版本主推命令式(imperative)开发模式,并提供了高层API的封装。命令式开发模式具有很好的灵活性,高层API可以大幅减少重复代码。对于初学者或基础的任务场景,推荐使用高层API的开发方式,简单易用;对于资深开发者想要实现复杂的功能,推荐使用动态图的API,灵活高效。
1.x版本对比,飞桨2.0版本的重要升级如下:
+------------+--------------------------------------+-----------------------------------------+
| | 飞桨1.x版本 | 飞桨2.0版本 |
+============+======================================+=========================================+
| 开发模式 | 推荐声明式(declarative) | 推荐命令式(imperative) |
+------------+--------------------------------------+-----------------------------------------+
| 组网方式 | 推荐函数式组网 | 推荐面向对象式组网 |
+------------+--------------------------------------+-----------------------------------------+
| 高层API | | 封装常见的操作,实现低代码开发 |
+------------+--------------------------------------+-----------------------------------------+
| 基础API | fluid目录,结构不清晰,存在过时API | paddle目录,整体结构调整,清理废弃API |
+------------+--------------------------------------+-----------------------------------------+
开发模式
--------
飞桨同时支持声明式和命令式这两种开发模式,兼具声明式编程的高效和命令式编程的灵活。
声明式编程模式(通常也被称为静态模式或define-and-run模式),程序可以明确分为网络结构定义和执行这两个阶段。定义阶段声明网络结构,此时并未传入具体的训练数据;执行阶段需要用户通过feed的方式传入具体数据,完成计算后,通过fetch的方式返回计算结果。示例如下:
.. code:: python
import numpy
import paddle
# 定义输入数据占位符
a = paddle.nn.data(name="a", shape=[1], dtype='int64')
b = paddle.nn.data(name="b", shape=[1], dtype='int64')
# 组建网络(此处网络仅由一个操作构成,即elementwise_add
result = paddle.elementwise_add(a, b)
# 准备运行网络
cpu = paddle.CPUPlace() # 定义运算设备,这里选择在CPU下训练
exe = paddle.Executor(cpu) # 创建执行器
# 创建输入数据
x = numpy.array([2])
y = numpy.array([3])
# 运行网络
outs = exe.run(
feed={'a':x, 'b':y}, # 将输入数据x, y分别赋值给变量ab
fetch_list=[result] # 通过fetch_list参数指定需要获取的变量结果
)
#输出运行结果
print (outs)
#[array([5], dtype=int64)]
声明式开发模式的优点为在程序执行之前,可以拿到全局的组网信息,方便对计算图进行全局的优化,提升性能;并且由于全局计算图的存在,方便将计算图导出到文件,方便部署到非python语言的开发环境中,比如:C/C++/JavaScript等。声明式开发模式的缺点为,由于网络定义和执行阶段分离,在定义的时候并不知道所执行的具体的数据,程序的开发和调试会比较困难。
命令式编程模式(通常也被称为动态模式、eager模式或define-by-run模式),程序在网络结构定义的同时立即执行,能够实时的到执行结果。示例如下:
.. code:: python
import numpy
import paddle
from paddle.imperative import to_variable
# 切换命令式编程模式
paddle.enable_imperative()
# 创建数据
x = to_variable(numpy.array([2]))
y = to_variable(numpy.array([3]))
# 定义运算并执行
z = paddle.elementwise_add(x, y)
# 输出执行结果
print (z.numpy())
飞桨2.0推荐开发者使用命令式编程,可以使用原生python控制流API,具有灵活,容易开发调试的优点;同时为了兼具声明式编程在性能和部署方面的优势,飞桨提供了自动转换功能,可以将包含python控制流的代码,转换为Program,通过底层的Executor进行执行。
组网方式
--------
飞桨1.x大量使用函数式的组网方式,这种方法的好处是写法很简洁,但表达能力偏弱,比如:如果我们想要查看fc隐含的参数的值或者想要对某一个参数进行裁剪时,会很困难,我们需要操作隐含的参数名才能访问。比如:
.. code:: python
import paddle.fluid as fluid
data = fluid.layers.data(name="data", shape=[32, 32], dtype="float32")
fc = fluid.layers.fc(input=data, size=1000, act="tanh")
飞桨2.0推荐使用面向对象式的组网方式,需要通过继承\ ``paddle.nn.Layer``\ 类的\ ``__init__``\ \ ``forward``\ 函数实现网络结构自定义,这种方式通过类的成员变量,方便地访问到每个类的成员,比如:
.. code:: python
import paddle
class SimpleNet(paddle.nn.Layer):
def __init__(self, in_size, out_size):
super(SimpleNet, self).__init__()
self._linear = paddle.nn.Linear(in_size, out_size)
def forward(self, x):
y = self._linear(x)
return y
高层API
-------
使用飞桨进行深度学习任务的开发,整体过程包括数据处理、组网、训练、评估、模型导出、预测部署这些基本的操作。这些基本操作在不同的任务中会反复出现,使用基础API进行开发时,需要开发者重复地写这些基础操作的代码,增加了模型开发的工作量。高层API针对这些基础操作进行了封装,提供更高层的开发接口,开发者只需要关心数据处理和自定义组网,其他工作可以通过调用高层API来完成。在MNIST手写数字识别任务中,对比动态图基础API的实现方式,通过使用高层API可以减少80%的非组网类代码。
使用高层API的另外一个好处是,可以通过一行代码\ ``paddle.enable_imperative``\ ,切换命令式编程模式和声明式编程模式。在开发阶段,可以使用的命令式编程模式,方便调试;开发完成后,可以切换到声明式编程模式,加速训练和方便部署。兼具了命令式编程实时执行,容易调试的优点,以及声明式编程全局优化和容易部署的优点。
以下为高层API的一个基础示例
.. code:: python
import numpy as np
import paddle
import paddle.nn.functional as F
from paddle.incubate.hapi.model import Model, Input, Loss
from paddle.incubate.hapi.loss import CrossEntropy
#高层API的组网方式需要继承ModelModel类实现了模型执行所需的逻辑
class SimpleNet(Model):
def __init__(self, in_size, out_size):
super(SimpleNet, self).__init__()
self._linear = paddle.nn.Linear(in_size, out_size)
def forward(self, x):
y = self._linear(x)
z = self._linear(y)
pred = F.softmax(z)
return pred
#兼容声明式开发模式,定义数据形状类型,如果不使用声明式编程模式,可以不定义数据占位符
inputs = [Input([None, 8], 'float32', name='image')]
labels = [Input([None, 1], 'int64', name='labels')]
#定义模型网络结构,包括指定损失函数和优化算法
model = SimpleNet(8, 8)
optimizer = paddle.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.1, parameter_list=model.parameters())
model.prepare(optimizer, CrossEntropy(), None, inputs, labels, device='cpu')
#切换执行模式
paddle.enable_imperative(paddle.CPUPlace())
#基于batch的训练
batch_num = 10
x = np.random.random((4, 8)).astype('float32')
y = np.random.randint(0, 8, (4, 1)).astype('int64')
for i in range(batch_num):
model.train_batch(inputs=x, labels=y)
更多高层API开发的模型和示例请参考github Repo:
`hapi <https://github.com/paddlepaddle/hapi>`__
基础API
-------
飞桨2.0提供了新的API,可以同时支持声明式和命令式两种开发模式,比如paddle.nn.Linear,避免在两种模式下使用不同的API造成困惑。原飞桨1.xAPI位于paddle.fluid目录下,其中部分组网类的API,只能用于声明式开发,比如:fluid.layers.fc,无法用于命令式开发。
飞桨2.0API的目录结构进行了调整,从原来的paddle.fluid目录调整到paddle目录下,使得开发接口更加清晰,调整后的目录结构如下:
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| 目录 | 功能和包含API |
+=====================+===========================================================================================================+
| paddle.\* | paddle根目录下保留了常用API的别名,当前包括:paddle.tensor, paddle.framework目录下的所有API |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.tensor | tensor操作相关的API,比如:创建zeros, 矩阵运算matmul, 变换concat, 计算elementwise\_add, 查找argmax |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.nn | 跟组网相关的API,比如:输入占位符data/Input,控制流while\_loop/cond,损失函数,卷积,LSTM等,激活函数等 |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.framework | 基础框架相关的API,比如:Variable, Program, Executor |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.imperative | imprerative模式专用的API,比如:to\_variable, prepare\_context |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.optimizer | 优化算法相关API,比如:SGDAdagrad, Adam |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.metric | 评估指标计算相关的API,比如:accuracy, cos\_sim |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.io | 数据输入输出相关API,比如:save, load, Dataset, DataLoader |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.device | 设备管理相关API,比如:CPUPlace CUDAPlace |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
| paddle.fleet | 分布式相关API |
+---------------------+-----------------------------------------------------------------------------------------------------------+
同时飞桨2.0对部分Paddle
1.x版本的API进行了清理,删除了部分不再推荐使用的API,具体信息请参考Release
Note
.. toctree::
:maxdepth: 1
../api_guides/index_cn.rst
framework_cn.rst
incubate_cn.rst
nn_cn.rst
tensor_cn.rst
fluid_cn.rst
backward_cn.rst
clip_cn.rst
paddle_cn.rst
dataset_cn.rst
dygraph_cn.rst
executor_cn.rst
initializer_cn.rst
io_cn.rst
layers_cn.rst
metrics_cn.rst
nets_cn.rst
tensor_cn.rst
nn_cn.rst
imperative_cn.rst
declarative_cn.rst
optimizer_cn.rst
profiler_cn.rst
regularizer_cn.rst
transpiler_cn.rst
unique_name_cn.rst
metric_cn.rst
framework_cn.rst
io_cn.rst
utils_cn.rst
incubate_cn.rst
=======================
fluid.io
paddle.io
=======================
......@@ -10,12 +10,15 @@ fluid.io
:maxdepth: 1
io_cn/batch_cn.rst
io_cn/BatchSampler_cn.rst
io_cn/buffered_cn.rst
io_cn/cache_cn.rst
io_cn/chain_cn.rst
io_cn/compose_cn.rst
io_cn/ComposeNotAligned_cn.rst
io_cn/DataLoader_cn.rst
io_cn/DataLoader_cn.rst
io_cn/DataLoader_cn.rst
io_cn/Dataset_cn.rst
io_cn/firstn_cn.rst
io_cn/get_program_parameter_cn.rst
io_cn/get_program_persistable_vars_cn.rst
......@@ -36,15 +39,3 @@ fluid.io
io_cn/set_program_state_cn.rst
io_cn/shuffle_cn.rst
io_cn/xmap_readers_cn.rst
io_cn/BatchSampler_cn.rst
io_cn/batch_cn.rst
io_cn/DataLoader_cn.rst
io_cn/Dataset_cn.rst
io_cn/load_cn.rst
io_cn/load_inference_model_cn.rst
io_cn/load_program_state_cn.rst
io_cn/save_cn.rst
io_cn/save_inference_model_cn.rst
io_cn/set_program_state_cn.rst
io_cn/shuffle_cn.rst
.. container:: doc_source
.. _cn_api_io_cn_BatchSampler:
BatchSampler
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.dataloader.BatchSampler
paddle.fluid.dataloader.BatchSampler
.. container:: doc_source
.. _cn_api_io_cn_Dataset:
Dataset
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.dataloader.Dataset
paddle.fluid.dataloader.Dataset
......@@ -5,17 +5,16 @@ paddle.metric
.. toctree::
:maxdepth: 1
metric_cn/Accuracy_cn.rst
metric_cn/accuracy_cn.rst
metric_cn/Auc_cn.rst
metric_cn/auc_cn.rst
metric_cn/ChunkEvaluator_cn.rst
metric_cn/chunk_eval_cn.rst
metric_cn/CompositeMetric_cn.rst
metric_cn/cos_sim_cn.rst
metric_cn/DetectionMAP_cn.rst
metric_cn/EditDistance_cn.rst
metric_cn/mean_iou_cn.rst
metric_cn/Precision_cn.rst
metric_cn/Recall_cn.rst
metric_cn/Accuracy_cn.rst
metric_cn/accuracy_cn.rst
metric_cn/Auc_cn.rst
metric_cn/auc_cn.rst
metric_cn/chunk_eval_cn.rst
metric_cn/ChunkEvaluator_cn.rst
metric_cn/CompositeMetric_cn.rst
metric_cn/cos_sim_cn.rst
metric_cn/DetectionMAP_cn.rst
metric_cn/EditDistance_cn.rst
metric_cn/mean_iou_cn.rst
metric_cn/Precision_cn.rst
metric_cn/Recall_cn.rst
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_ChunkEvaluator:
ChunkEvaluator
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.metrics.ChunkEvaluator
paddle.fluid.metrics.ChunkEvaluator
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_CompositeMetric:
CompositeMetric
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.metrics.CompositeMetric
paddle.fluid.metrics.CompositeMetric
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_DetectionMAP:
DetectionMAP
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.metrics.DetectionMAP
paddle.fluid.metrics.DetectionMAP
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_EditDistance:
EditDistance
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.metrics.EditDistance
paddle.fluid.metrics.EditDistance
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_Precision:
Precision
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.metrics.Precision
paddle.fluid.metrics.Precision
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_Recall:
Recall
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.metrics.Recall
paddle.fluid.metrics.Recall
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_accuracy:
accuracy
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.metric_op.accuracy
paddle.fluid.layers.metric_op.accuracy
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_auc:
auc
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.metric_op.auc
paddle.fluid.layers.metric_op.auc
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_chunk_eval:
chunk_eval
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.nn.chunk_eval
paddle.fluid.layers.nn.chunk_eval
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_cos_sim:
cos_sim
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.nn.cos_sim
paddle.fluid.layers.nn.cos_sim
.. container:: doc_source
.. _cn_api_metric_cn_mean_iou:
mean_iou
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.layers.nn.mean_iou
paddle.fluid.layers.nn.mean_iou
......@@ -18,145 +18,145 @@ paddle.nn
nn_cn/Upsample_cn.rst
nn_cn/activation_cn.rst
nn_cn/loss_cn.rst
nn_cn/adaptive_pool2d_cn.rst
nn_cn/adaptive_pool3d_cn.rst
nn_cn/add_position_encoding_cn.rst
nn_cn/affine_channel_cn.rst
nn_cn/affine_grid_cn.rst
nn_cn/anchor_generator_cn.rst
nn_cn/assign_cn.rst
nn_cn/BatchNorm_cn.rst
nn_cn/beam_search_cn.rst
nn_cn/beam_search_decode_cn.rst
nn_cn/BilinearTensorProduct_cn.rst
nn_cn/bipartite_match_cn.rst
nn_cn/box_clip_cn.rst
nn_cn/box_coder_cn.rst
nn_cn/box_decoder_and_assign_cn.rst
nn_cn/bpr_loss_cn.rst
nn_cn/brelu_cn.rst
nn_cn/case_cn.rst
nn_cn/center_loss_cn.rst
nn_cn/clip_by_norm_cn.rst
nn_cn/clip_cn.rst
nn_cn/collect_fpn_proposals_cn.rst
nn_cn/cond_cn.rst
nn_cn/continuous_value_model_cn.rst
nn_cn/conv2d_cn.rst
nn_cn/conv2d_transpose_cn.rst
nn_cn/conv3d_cn.rst
nn_cn/conv3d_transpose_cn.rst
nn_cn/cosine_decay_cn.rst
nn_cn/cross_entropy_cn.rst
nn_cn/data_cn.rst
nn_cn/deformable_roi_pooling_cn.rst
nn_cn/density_prior_box_cn.rst
nn_cn/detection_output_cn.rst
nn_cn/dice_loss_cn.rst
nn_cn/distribute_fpn_proposals_cn.rst
nn_cn/dropout_cn.rst
nn_cn/edit_distance_cn.rst
nn_cn/elu_cn.rst
nn_cn/Embedding_cn.rst
nn_cn/erf_cn.rst
nn_cn/exponential_decay_cn.rst
nn_cn/filter_by_instag_cn.rst
nn_cn/fsp_matrix_cn.rst
nn_cn/gather_tree_cn.rst
nn_cn/gelu_cn.rst
nn_cn/generate_mask_labels_cn.rst
nn_cn/generate_proposals_cn.rst
nn_cn/generate_proposal_labels_cn.rst
nn_cn/GradientClipByGlobalNorm_cn.rst
nn_cn/GradientClipByNorm_cn.rst
nn_cn/GradientClipByValue_cn.rst
nn_cn/grid_sampler_cn.rst
nn_cn/GroupNorm_cn.rst
nn_cn/hard_shrink_cn.rst
nn_cn/hard_sigmoid_cn.rst
nn_cn/hard_swish_cn.rst
nn_cn/hash_cn.rst
nn_cn/hsigmoid_cn.rst
nn_cn/huber_loss_cn.rst
nn_cn/image_resize_cn.rst
nn_cn/image_resize_short_cn.rst
nn_cn/inverse_time_decay_cn.rst
nn_cn/iou_similarity_cn.rst
nn_cn/kldiv_loss_cn.rst
nn_cn/l2_normalize_cn.rst
nn_cn/label_smooth_cn.rst
nn_cn/LayerList_cn.rst
nn_cn/LayerNorm_cn.rst
nn_cn/Layer_cn.rst
nn_cn/leaky_relu_cn.rst
nn_cn/Linear_cn.rst
nn_cn/linear_lr_warmup_cn.rst
nn_cn/logsigmoid_cn.rst
nn_cn/log_loss_cn.rst
nn_cn/lrn_cn.rst
nn_cn/margin_rank_loss_cn.rst
nn_cn/maxout_cn.rst
nn_cn/mse_loss_cn.rst
nn_cn/multiclass_nms_cn.rst
nn_cn/natural_exp_decay_cn.rst
nn_cn/noam_decay_cn.rst
nn_cn/npair_loss_cn.rst
nn_cn/one_hot_cn.rst
nn_cn/pad2d_cn.rst
nn_cn/pad_cn.rst
nn_cn/pad_constant_like_cn.rst
nn_cn/ParameterList_cn.rst
nn_cn/piecewise_decay_cn.rst
nn_cn/pixel_shuffle_cn.rst
nn_cn/polygon_box_transform_cn.rst
nn_cn/polynomial_decay_cn.rst
nn_cn/pool2d_cn.rst
nn_cn/Pool2D_cn.rst
nn_cn/pool3d_cn.rst
nn_cn/prior_box_cn.rst
nn_cn/prroi_pool_cn.rst
nn_cn/psroi_pool_cn.rst
nn_cn/random_crop_cn.rst
nn_cn/rank_loss_cn.rst
nn_cn/relu6_cn.rst
nn_cn/ReLU_cn.rst
nn_cn/resize_bilinear_cn.rst
nn_cn/resize_nearest_cn.rst
nn_cn/resize_trilinear_cn.rst
nn_cn/retinanet_detection_output_cn.rst
nn_cn/retinanet_target_assign_cn.rst
nn_cn/roi_align_cn.rst
nn_cn/roi_perspective_transform_cn.rst
nn_cn/roi_pool_cn.rst
nn_cn/row_conv_cn.rst
nn_cn/rpn_target_assign_cn.rst
nn_cn/sampled_softmax_with_cross_entropy_cn.rst
nn_cn/selu_cn.rst
nn_cn/Sequential_cn.rst
nn_cn/shuffle_channel_cn.rst
nn_cn/sigmoid_cross_entropy_with_logits_cn.rst
nn_cn/sigmoid_focal_loss_cn.rst
nn_cn/similarity_focus_cn.rst
nn_cn/smooth_l1_cn.rst
nn_cn/softmax_cn.rst
nn_cn/softmax_with_cross_entropy_cn.rst
nn_cn/softplus_cn.rst
nn_cn/softshrink_cn.rst
nn_cn/softsign_cn.rst
nn_cn/soft_relu_cn.rst
nn_cn/space_to_depth_cn.rst
nn_cn/SpectralNorm_cn.rst
nn_cn/square_error_cost_cn.rst
nn_cn/ssd_loss_cn.rst
nn_cn/swish_cn.rst
nn_cn/switch_case_cn.rst
nn_cn/tanh_shrink_cn.rst
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nn_cn/teacher_student_sigmoid_loss_cn.rst
nn_cn/temporal_shift_cn.rst
nn_cn/thresholded_relu_cn.rst
nn_cn/unfold_cn.rst
nn_cn/warpctc_cn.rst
nn_cn/while_loop_cn.rst
nn_cn/yolov3_loss_cn.rst
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nn_cn/adaptive_pool3d_cn.rst
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nn_cn/affine_channel_cn.rst
nn_cn/affine_grid_cn.rst
nn_cn/anchor_generator_cn.rst
nn_cn/assign_cn.rst
nn_cn/BatchNorm_cn.rst
nn_cn/beam_search_cn.rst
nn_cn/beam_search_decode_cn.rst
nn_cn/BilinearTensorProduct_cn.rst
nn_cn/bipartite_match_cn.rst
nn_cn/box_clip_cn.rst
nn_cn/box_coder_cn.rst
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nn_cn/bpr_loss_cn.rst
nn_cn/brelu_cn.rst
nn_cn/case_cn.rst
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nn_cn/generate_proposal_labels_cn.rst
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nn_cn/sigmoid_focal_loss_cn.rst
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nn_cn/ssd_loss_cn.rst
nn_cn/swish_cn.rst
nn_cn/switch_case_cn.rst
nn_cn/tanh_shrink_cn.rst
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nn_cn/temporal_shift_cn.rst
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nn_cn/unfold_cn.rst
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.. container:: doc_source
.. _cn_api_nn_cn_BatchNorm:
BatchNorm
-------------------------------
:doc_source: paddle.fluid.dygraph.BatchNorm
paddle.fluid.dygraph.BatchNorm
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.. _cn_api_nn_cn_BilinearTensorProduct:
BilinearTensorProduct
-------------------------------
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paddle.fluid.dygraph.Embedding
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GradientClipByGlobalNorm
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SpectralNorm
-------------------------------
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paddle.fluid.dygraph.SpectralNorm
此差异已折叠。
此差异已折叠。
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