Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
PaddlePaddle
book
提交
a8f1b403
B
book
项目概览
PaddlePaddle
/
book
通知
16
Star
4
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
40
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
37
Wiki
5
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
B
book
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
40
Issue
40
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
37
合并请求
37
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
5
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
提交
a8f1b403
编写于
7月 24, 2019
作者:
L
lvmengsi
提交者:
lujun
7月 24, 2019
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
fix book (#782)
fix link and some mistake in 01.fit_a_line and 09.gan
上级
0aa844b1
变更
4
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
4 changed file
with
18 addition
and
10 deletion
+18
-10
01.fit_a_line/README.cn.md
01.fit_a_line/README.cn.md
+8
-4
01.fit_a_line/index.cn.html
01.fit_a_line/index.cn.html
+8
-4
09.gan/README.cn.md
09.gan/README.cn.md
+1
-1
09.gan/index.cn.html
09.gan/index.cn.html
+1
-1
未找到文件。
01.fit_a_line/README.cn.md
浏览文件 @
a8f1b403
...
...
@@ -136,7 +136,7 @@ import sys
其中,在uci_housing模块中封装了:
1.
数据下载的过程。下载数据保存在~/.cache/paddle/dataset/uci_housing/housing.data。
2.
[
数据预处理
](
#数据预处理
)
的过程。
2.
数据预处理
的过程。
接下来我们定义了用于训练的数据提供器。提供器每次读入一个大小为
`BATCH_SIZE`
的数据批次。如果用户希望加一些随机性,它可以同时定义一个批次大小和一个缓存大小。这样的话,每次数据提供器会从缓存中随机读取批次大小那么多的数据。
...
...
@@ -180,14 +180,18 @@ train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
def reader(data):
for d in train_data:
yield d[:1], d[-1:]
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
train_data
, buf_size=500),
reader(train_data)
, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
test_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
test_data
, buf_size=500),
reader(test_data)
, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
### 配置训练程序
...
...
@@ -238,7 +242,7 @@ exe = fluid.Executor(place)
[
fluid.executor
](
http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#permalink-15-executor
)
### 创建训练过程
训练需要有一个训练程序和一些必要参数,并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。必要参数有executor,program,reader,feeder,fetch_list,executor表示之前创建的执行器,program表示执行器所执行的program,是之前创建的program,如果该项参数没有给定的话则默认使用defa
lu
t_main_program,reader表示读取到的数据,feeder表示前向输入的变量,fetch_list表示用户想得到的变量或者命名的结果。
训练需要有一个训练程序和一些必要参数,并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。必要参数有executor,program,reader,feeder,fetch_list,executor表示之前创建的执行器,program表示执行器所执行的program,是之前创建的program,如果该项参数没有给定的话则默认使用defa
ul
t_main_program,reader表示读取到的数据,feeder表示前向输入的变量,fetch_list表示用户想得到的变量或者命名的结果。
```
python
num_epochs
=
100
...
...
01.fit_a_line/index.cn.html
浏览文件 @
a8f1b403
...
...
@@ -178,7 +178,7 @@ import sys
其中,在uci_housing模块中封装了:
1. 数据下载的过程。下载数据保存在~/.cache/paddle/dataset/uci_housing/housing.data。
2.
[数据预处理](#数据预处理)
的过程。
2.
数据预处理
的过程。
接下来我们定义了用于训练的数据提供器。提供器每次读入一个大小为`BATCH_SIZE`的数据批次。如果用户希望加一些随机性,它可以同时定义一个批次大小和一个缓存大小。这样的话,每次数据提供器会从缓存中随机读取批次大小那么多的数据。
...
...
@@ -222,14 +222,18 @@ train_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
def reader(data):
for d in train_data:
yield d[:1], d[-1:]
train_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
train_data
, buf_size=500),
reader(train_data)
, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
test_reader = paddle.batch(
paddle.reader.shuffle(
test_data
, buf_size=500),
reader(test_data)
, buf_size=500),
batch_size=BATCH_SIZE)
### 配置训练程序
...
...
@@ -280,7 +284,7 @@ exe = fluid.Executor(place)
[fluid.executor](http://www.paddlepaddle.org/documentation/docs/zh/develop/api_cn/fluid_cn.html#permalink-15-executor)
### 创建训练过程
训练需要有一个训练程序和一些必要参数,并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。必要参数有executor,program,reader,feeder,fetch_list,executor表示之前创建的执行器,program表示执行器所执行的program,是之前创建的program,如果该项参数没有给定的话则默认使用defa
lu
t_main_program,reader表示读取到的数据,feeder表示前向输入的变量,fetch_list表示用户想得到的变量或者命名的结果。
训练需要有一个训练程序和一些必要参数,并构建了一个获取训练过程中测试误差的函数。必要参数有executor,program,reader,feeder,fetch_list,executor表示之前创建的执行器,program表示执行器所执行的program,是之前创建的program,如果该项参数没有给定的话则默认使用defa
ul
t_main_program,reader表示读取到的数据,feeder表示前向输入的变量,fetch_list表示用户想得到的变量或者命名的结果。
```python
num_epochs = 100
...
...
09.gan/README.cn.md
浏览文件 @
a8f1b403
...
...
@@ -8,7 +8,7 @@
2.
Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本:
如果使用了Docker运行Book,请注意:这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5,对于NVIDIA Tesla V100等要求CUDA 9的 GPU,使用该镜像可能会运行失败。
3.
文档和脚本中代码的一致性问题:
请注意:为使本文更加易读易用,我们拆分、调整了
train.py的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致,可直接运行
[
trai
n.py
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/09.gan/dc_gan.py
)
进行验证。
请注意:为使本文更加易读易用,我们拆分、调整了
dc_gan.py的代码并放入本文。本文中代码与dc_gan.py的运行结果一致,可直接运行
[
dc_ga
n.py
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/09.gan/dc_gan.py
)
进行验证。
## 背景介绍
...
...
09.gan/index.cn.html
浏览文件 @
a8f1b403
...
...
@@ -50,7 +50,7 @@
2. Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本:
如果使用了Docker运行Book,请注意:这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5,对于NVIDIA Tesla V100等要求CUDA 9的 GPU,使用该镜像可能会运行失败。
3. 文档和脚本中代码的一致性问题:
请注意:为使本文更加易读易用,我们拆分、调整了
train.py的代码并放入本文。本文中代码与train.py的运行结果一致,可直接运行[trai
n.py](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/09.gan/dc_gan.py)进行验证。
请注意:为使本文更加易读易用,我们拆分、调整了
dc_gan.py的代码并放入本文。本文中代码与dc_gan.py的运行结果一致,可直接运行[dc_ga
n.py](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/09.gan/dc_gan.py)进行验证。
## 背景介绍
...
...
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录