paddle

1 # 1、导包 2 import paddle.fluid as fluid 3 import paddle 4 import time 5 6 start = time.time() 7 8 9 def test_program(exe, feeder, program, fetch_list, reader): 10 """ 11 测试进程 12 :param exe:执行器 13 :param feeder: 数据与网络关系 14 :param program: 测试主进程 15 :param fetch_list: 需要执行之后返回的损失与准确率 16 :param reader: 测试reader 17 :return: 18 """ 19 # 训练次数 20 count = 0 21 # 整个测试集的总损失 22 sum_loss = 0 23 # 整个训练集的准确率 24 sum_acc = 0 25 for test_data in reader(): 26 test_avg_loss_value, test_acc_values = exe.run( 27 program=program, # 测试主进程 28 feed=feeder.feed(test_data), # 给测试喂数据 29 fetch_list=fetch_list # 需要执行之后返回的值

经典的线性回归模型主要用来预测一些存在着线性关系的数据集。回归模型可以理解为：存在一个点集，用一条曲线去拟合它分布的过程。如果拟合曲线是一条直线，则称为线性回归。如果是一条二次曲线，则被称为二次回归。线性回归是回归模型中最简单的一种。 本教程使用PaddlePaddle建立起一个房价预测模型。 在线性回归中： （1）假设函数是指，用数学的方法描述自变量和因变量之间的关系，它们之间可以是一个线性函数或非线性函数。 在本次线性回顾模型中，我们的假设函数为 Y’= wX+b ，其中，Y’表示模型的预测结果（预测房价），用来和真实的Y区分。模型要学习的参数即：w,b。 （2）损失函数是指，用数学的方法衡量假设函数预测结果与真实值之间的误差。这个差距越小预测越准确，而算法的任务就是使这个差距越来越小。 建立模型后，我们需要给模型一个优化目标，使得学到的参数能够让预测值Y’尽可能地接近真实值Y。这个实值通常用来反映模型误差的大小。不同问题场景下采用不同的损失函数。 对于线性模型来讲，最常用的损失函数就是均方误差（Mean Squared Error， MSE）。 （3）优化算法：神经网络的训练就是调整权重（参数）使得损失函数值尽可能得小，在训练过程中，将损失函数值逐渐收敛，得到一组使得神经网络拟合真实模型的权重（参数）。所以，优化算法的最终目标是找到损失函数的最小值

AnyQ 搭建过程与编译问题解决 写在最前：之前工程上使用过anyq,搭建过程尤其不顺利，现在之前的方法和经验重新搭建，发现竟然搭建不起来，所以按照官方的文档，重新的尝试，总结出几点常见的问题和解决方法。 搭建过程参考我之前的博客 搭建AnyQ方法 基本的步骤和过程没有问题，但是安装现有的docker 和 github，是编译不成功的。 常见问题 1. docker run docker run -dit -p 0.0.0.0:9999:8999 paddlepaddle/paddle:latest-dev 修改成 docker run -dit -p 9999:8999 paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bash 原方法会出现一run 不起 docker docker ps 时什么都没有 docker ps -a 时发现，容器退出了。 2. make 报错 [ 4%] Built target extern_leveldb [ 9%] Built target extern_jsoncpp [ 13%] Built target extern_gtest [ 18%] Built target extern_xgboost [ 22%] Built target extern_eigen [ 26%] Built target extern

任务介绍： 在自然语言处理中，情感分析一般指判断一段文本所表达的情绪状态，属于文本分类问题。 情绪：正面/负面 数据集介绍： IMDB数据集包含来自互联网的50000条严重两极分化的评论，该数据被分为用于训练的25000条评论和用于测试的25000条评论，训练集和测试集都包含50%的正面评价和50%的负面评价。该数据集已经经过预处理：评论（单词序列）已经被转换为整数序列，其中每个整数代表字典中的某个单词 1、准备数据: 创建数据读取器train_reader 和test_reader 2、配置网络 定义网络 定义损失函数 定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 5、模型预测 # 导入必要的包 import paddle import paddle . dataset . imdb as imdb import paddle . fluid as fluid import numpy as np import os !mkdir - p / home / aistudio / . cache / paddle / dataset / imdb / !cp / home / aistudio / data / data7990 / aclImdb_v1 . tar . gz / home / aistudio / . cache / paddle / dataset / imdb /

PaddlePaddle的基本使用 PaddlePaddle PaddlePaddle的基本使用 基础 线性回归 波士顿房价预测 Step1：准备数据 Step2：网络配置 模型定义 损失函数 优化方法 Step3：模型训练 and Step4：模型评估 Step5：模型预测 基础 安装： pip install -U paddlepaddle GPU版本参考： 安装说明 基本操作： 导入： import paddle.fluid as fluid 定义数据： # 定义数组维度及数据类型，可以修改shape参数定义任意大小的数组data = fluid.layers.ones(shape=[5], dtype='int64')# 在CPU上执行运算place = fluid.CPUPlace()# 创建执行器exe = fluid.Executor(place)# 执行计算ones_result = exe.run(fluid.default_main_program(), # 获取数据data fetch_list=[data], return_numpy=True)# 输出结果print(ones_result[0]) 操作数据： # 调用 elementwise_op 将生成的一维数组按位相加add = fluid.layers.elementwise_add(data

个性化推荐 本教程源代码目录在 book/recommender_system ,初次使用请您参考 Book文档使用说明 。 # 说明: 硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 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。 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 train.py 进行验证。 # 背景介绍 在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，个性化推荐系统（Recommender System）应运而生。 个性化推荐系统是信息过滤系统（Information Filtering System）的子集，它可以用在很多领域，如电影、音乐、电商和 Feed 流推荐等。个性化推荐系统通过分析、挖掘用户行为，发现用户的个性化需求与兴趣特点，将用户可能感兴趣的信息或商品推荐给用户。与搜索引擎不同

我们前面讲了几篇关于类的知识点，为了让大家更好的掌握类的概念，并灵活的运用这些知识,我写了一个 有趣又好玩的弹球的游戏 ，一来可以把类的知识融会一下，二来加深对Python的兴趣. 你会发现哎呀Python写小游戏还是蛮方便的，蛮有意思的~ ~ 先看一下我们的最终效果图 我们分9步来讲解如何写这个小游戏 1.创建游戏的主界面 我们用Python的内置模块Tkinter来完成了，它是Python的标准GUI工具包,可以非常方便在制作GUI小工具，因为是跨平台的，可以方便的在win和linux下运行,我们用Tk里的canvas绘图功能来制作一个小游戏.先来把主界面画出来 1).创建一个tk的实例 2).然后给这个窗口取一个名字叫game 3).通知窗口管理器调整布局大小,0,0表示不能被拉升 4).创建一个长为400*500的界面,背景色为默认，边框为厚度为0 5).通知窗口管理器注册组件 6).刷新一下界面 2.创建一个Ball球的类 好主界面有了，我们就开始创建球 1)首先我们创建一个Ball的类,这个类的初始化参数有两个: 一个canvas也就是画图用来画一个球，一个是color，表示球的颜色 2)在类的初始化的函数里面 初始化canvas, 画一个实心的球并记录下它的id 创建球的默认在主界面上的位置,我们把它放屏幕中间 然后让球出现在主界面上: 3.我们让球向上动起来