- 09 1月, 2017 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
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- 08 1月, 2017 2 次提交
- 05 1月, 2017 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 28 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 27 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 14 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 13 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 08 12月, 2016 1 次提交
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由 FoREacH 提交于
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- 06 12月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 05 12月, 2016 3 次提交
- 02 12月, 2016 2 次提交
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由 Liu Yiqun 提交于
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由 dangqingqing 提交于
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- 01 12月, 2016 2 次提交
- 30 11月, 2016 3 次提交
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由 dangqingqing 提交于
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由 dangqingqing 提交于
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由 Yu Yang 提交于
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- 29 11月, 2016 1 次提交
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由 Liu Yiqun 提交于
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- 26 11月, 2016 1 次提交
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由 Yi Wang 提交于
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- 25 11月, 2016 3 次提交
- 17 11月, 2016 1 次提交
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由 liaogang 提交于
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- 15 11月, 2016 2 次提交
- 09 11月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
* make AVX_FOUND is default value to WITH AVX * let AVX_FLAG always keep -mavx flag since compiler can build binary with -mavx even CPU does not support avx.
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- 08 11月, 2016 1 次提交
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由 hedaoyuan 提交于
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- 05 11月, 2016 2 次提交
- 04 11月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
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- 31 10月, 2016 1 次提交
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由 backyes 提交于
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- 27 10月, 2016 1 次提交
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由 emailweixu 提交于
* Python trainer API and demo * Adding missing PaddleAPIPrivate.h * Adding api_train.sh * More comments * Bump up patch version to 0b3
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- 17 10月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* Fix bug in yield dictionary in DataProvider. * Also make virtualenv work in Paddle.
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- 15 10月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
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- 10 10月, 2016 1 次提交
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由 QiJune 提交于
* save the model file including git sha1
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- 30 9月, 2016 1 次提交
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由 gangliao 提交于
* Add automatic check AVX in CMake * Revise table format and some words in build docs
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- 20 9月, 2016 1 次提交
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由 Yu Yang 提交于
* min_pool_size would be infinite by default. * add unittest for min_pool_size * Fix bug in can_over_batch_size * add unittest for can_over_batch_size * Add DEFINE_PROVIDER_EX * Add default value of should_shuffle * When training, the default value of should_shuffle is True. * When testing, the default value of should_shuffle is False. * User a set a provider should_shuffle or not by pass it to `@provider` * should_shuffle can handle a list of value, not just boolean * Add input order mapping by using name * Add unittest * Add check to check input format. * Default is close for speed reason. * User could stop train when check error, or continue train without this train sample. * use deque instead of vector in generators pool, make erase generator faster. * Add chinese/english documentation * Make should shuffle = false in unittest * Add python files to depends.
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