PaddlePaddle 2.0 的核心功能

PaddlePaddle2.0基础操作

目录

• PaddlePaddle 2.0 基础操作
  • 项目描述
    • 数据集概述及来源分析
    • 具体需求与实现目标
    • 数据预处理与整理阶段
    • 系统与环境配置指导及工具安装说明

PaddlePaddle 作为一种开放生态的深度学习框架，在人工智能领域取得了显著地位。
详细阐述了张量及其与numpy数组间的转换机制。
paddle.reshape()这一API的核心功能在于重塑多维数据结构。
其中涉及的关键技术包括广播机制，在数据处理过程中发挥着重要作用。

* 计算图
* CUDA 语义
* Paddle 是一个会自动计算梯度的框架
* 使用梯度

• 线性回归
• • • 注意数据维度
    • 正确性检查

采用带有自动导数计算功能的GD算法进行线性回归模型的训练
paddle.nn.Module

• 线性模型模块

• 激活函数模块

• 顺序数据容器

• 损失函数模块

  • paddle.optimizer
  • 用GD自动计算导数的线性回归和Paddle中的Modules

• 基于Paddle的神经网络架构

  • 扩展模块
  • • 动量项实现
    • 交叉熵损失函数定义