PaddlePaddle

PaddlePaddle实现多层神经网络 欢迎大家来到这次实验，在这次实验中我们将使用PaddlePaddle来实现一个多层神经网络，这个多层神经网络包含2个隐藏层，并且在隐藏层中使用到了Relu激活函数，在最后的输出层使用了Softmax激活函数。多层神经网络具有比逻辑回归更强的学习能力，并且更适合解决多分类问题，现在让我们进入实验来看看多层神经网络与逻辑回归之间的差异性吧！ 你将学会 实现一个具有两个隐藏层的神经网络，用于解决多分类问题 使用batch_norm做数据归一化 在隐藏层中使用Relu激活函数 在输出层使用Softmax激活函数 使用classification_cost 使用Adam作为优化器 现在让我们进入实验吧！ 1 - 引用库 首先，载入几个需要用到的库，它们分别是： numpy：一个python的基本库，用于科学计算 matplotlib.pyplot：用于生成图，在验证模型准确率和展示成本变化趋势时会使用到 paddle.fluid：paddle 的新一代的版本 os：在本例中用于获取文件或目录的路径 csv：用于对csv文件的存储和读取等操作 In[2] import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import os import csv import

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一、PaddlePaddle安装 参考链接： https://blog.csdn.net/weixin_34117522/article/details/91869718 安装时可能会出现scipy、numpy等版本不匹配问题，原因是paddlepaddle要求版本与已经安装版本不匹配 pip install --target=F:\PaddlePaddle paddlepaddle 此命令默认安装paddlepaddle最新版本，可以指定paddlepaddle版本，我选择的是1.5.0版本： pip install --target=F:\PaddlePaddle paddlepaddle==1.5.0 注意：paddlepaddle只能在安装目录下启动，否则会显示import paddle失败，所以要运行的.py文件直接存在其安装目录下。 二、波士顿房价预测 参考链接：1.房价预测代码及详解： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/79112 2.专业术语解释： https://www.jianshu.com/p/2946f75e3145 完整代码如下： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Oct 13 23:40:56 2019 @author: nxy """

文章目录 前言 计算常量的1+1 计算变量的1+1 参考资料 前言 PaddlePaddle 是百度在2016年9月27日开源的一个深度学习框架，也是目前国内唯一一个开源的深度学习框架。 PaddlePaddle 在0.11.0版本之后，开始推出 Fluid 版本， Fluid 版本相对之前的V2版本， Fluid 的代码结构更加清晰，使用起来更加方便。这本章中我们将会介绍如何使用 PaddlePaddle 来计算1+1，选择这个简单的例子主要是为了让读者了解 PaddlePaddle 的 Fluid 版本的使用，掌握 PaddlePaddle 的使用流程。我们讲过介绍如何使用 PaddlePaddle 定义一个张量和如何对张量进行计算。 计算常量的1+1 PaddlePaddle 类似一个科学计算库，比如 Python 下我们使用的 numpy ，提供的大量的计算操作，但是 PaddlePaddle 的计算对象是张量。我们下面就编写一个 constant_sum.py Python 文件，使用 PaddlePaddle 计算一个 [[1, 1], [1, 1]] * [[1, 1], [1, 1]] 。 首先导入 PaddlePaddle 库，大部分的 API 都在 paddle.fluid 下。 import paddle . fluid as fluid 定义两个张量的常量

　　 上周在搜索关于深度学习分布式运行方式的资料时，无意间搜到了paddlepaddle，发现这个框架的分布式训练方案做的还挺不错的，想跟大家分享一下。不过呢，这块内容太复杂了，所以就简单的介绍一下paddlepaddle的第一个“hello word”程序----mnist手写数字识别。下一次再介绍用PaddlePaddle做分布式训练的方案。其实之前也写过一篇用CNN识别手写数字集的文章（ 链接戳这里~ ），是用keras实现的，这次用了paddlepaddle后，正好可以简单对比一下两个框架的优劣。 什么是PaddlePaddle？ 　　PaddlePaddle是百度推出的一个深度学习框架，可能大多数人平常用的比较多的一般是tensorflow，caffe，mxnet等，但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架（据说以前叫Paddle，现在改名叫PaddlePaddle，不知道为啥总觉得有股莫名的萌点） PaddlePaddle能做什么? 　　传统的基本都能做，尤其对NLP的支持很好，譬如情感分析，word embedding，语言模型等，反正你想得到的，常见的都可以用它来试一试~ PaddlePaddle的安装 　　不得不吐槽一下 PaddlePaddle的安装 ，官网上说“PaddlePaddle目前唯一官方支持的运行的方式是Docker容器”

近期 在AI Studio上发现了不少优质的开源深度学习项目，从深度学习入门到进阶，涵盖了CV、NLP、生成对抗网络、强化学习多个研究方向，还有最新的动态图，都以NoteBook的方式直接开源出来，并且AI Studio还提供了免费算力，可直接在线运行跑训练任务，推荐深度学习开发者和学习者收藏和研究。 算力获取链接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/questionnaire?activityid=667 A、 深度学习新手入门合集 本集合分为四小节，从零介绍了深度学习的的基础知识，包括机器学习、人工智能、深度学习三者的关系等；入门必备的数学知识，包括高等数学、线性代数、概率论信息论等精炼的必备前置知识；Python快速入门指南和PaddlePaddle快速入门，教大家学会Python，并给大家一步一步用代码展示PaddlePaddle的基本用法，房价预测和手写数字识别的demo，让完全零基础的同学，可以先通过这个入门合集学会基础的知识，进入后面的学习~小白必备，马上学起来~ Ø 新手入门第一课——什么是深度学习？ https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/150131 Ø 新手入门第二课——必备数学知识 https://aistudio.baidu.com/aistudio

GitHub是一个面向开源及私有软件项目的托管平台、也是项目版本管理工具，会使用它是程序员入门的必备技能。PaddlePaddle也不例外，所有的源码及项目进展都在GitHub上开源公布。但对于刚入门写程序的同学来说，一打开GitHub看起来云里雾里，会有种无从下手的感觉，本文给同学介绍PaddlePaddle在GitHub仓库上的快速上手指南。 PaddlePaddle项目介绍 登录GitHub账号后，会进入到你的主页。在左上角的搜索处搜索PaddlePaddle即可进入PaddlePaddle项目主页面： 在仓库选项卡上方，已经置顶了4个最常用的仓库（Repositories，以下简称Repo）： Paddle：这个Repo中，存放了PaddlePaddle框架的所有代码。由于在Python调用时的包名叫Paddle，仓库遂起名叫Paddle。 Paddle Mobile： Paddle Mobile是移动端及嵌入式设备的深度学习框架。他与PaddlePaddle框架紧密结合，减少中间翻译造成的性能损失，使得运行PaddlePaddle模型时运行性能极高，兼容设备非常广泛，支持安卓、iOS、ARM开发板、麒麟芯片、Mali GPU、骁龙GPU、树莓派等，并且支持FPGA开发板。如果您在进行深度学习移动端开发，强烈建议使用Paddle Mobile框架。 Models