百度飞桨 PaddlePaddle v2.1 深度学习教程
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asin
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2021-06-06 23:18:09
asin
arcsine函数。
返回类型： Tensor
代码示例
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安装指南
昆仑XPU芯片安装及运行飞桨
海光DCU芯片运行飞桨
附录
Pip安装
MacOS下的PIP安装
Windows下的PIP安装
Linux下的PIP安装
Conda安装
Windows下的Conda安装
MacOS下的Conda安装
Linux下的Conda安装
Docker安装
MacOS下的Docker安装
Linux下的Docker安装
从源码编译
MacOS下从源码编译
Windows下从源码编译
飞腾/鲲鹏下从源码编译
申威下从源码编译
兆芯下从源码编译
Linux下从源码编译
应用实践
快速上手
模型保存及加载
动态图
飞桨高层API使用指南
hello paddle: 从普通程序走向机器学习程序
使用线性回归预测波士顿房价
强化学习
强化学习——Actor Critic Method
推荐算法
使用协同过滤实现电影推荐
计算机视觉
图像风格迁移模型-CycleGAN
通过DCGAN实现人脸图像生成
使用LeNet在MNIST数据集实现图像分类
人脸关键点检测
基于U-Net卷积神经网络实现宠物图像分割
点云处理：实现PointNet点云分类
使用卷积神经网络进行图像分类
通过Sub-Pixel实现图像超分辨率
基于图片相似度的图片搜索
通过OCR实现验证码识别
时序数据
通过AutoEncoder实现时序数据异常检测
自然语言处理
使用注意力机制的LSTM的机器翻译
IMDB 数据集使用BOW网络的文本分类
用N-Gram模型在莎士比亚文集中训练word embedding
使用序列到序列模型完成数字加法
使用预训练的词向量完成文本分类任务
API 文档
paddle.autograd
PyLayer
PyLayerContext
backward
paddle.compat
to_text
get_exception_message
long_type
round
to_bytes
floor_division
paddle.fluid
create_random_int_lodtensor
DataFeeder
DataFeedDesc
get_flags
clip
ErrorClipByValue
set_gradient_clip
dataset
QueueDataset
InMemoryDataset
DatasetFactory
dygraph
BilinearTensorProduct
save_dygraph
ReduceLROnPlateau
Embedding
LambdaDecay
Pool2D
TreeConv
LayerNorm
Dropout
LSTMCell
enabled
GRUUnit
StepDecay
load_dygraph
GRUCell
Linear
Conv2DTranspose
Conv3D
MultiStepDecay
GroupNorm
NCE
PRelu
prepare_context
Conv2D
Conv3DTranspose
evaluator
EditDistance
ChunkEvaluator
DetectionMAP
initializer
NumpyArrayInitializer
ConstantInitializer
Normal
TruncatedNormal
Constant
Uniform
Xavier
MSRA
MSRAInitializer
io
save_vars
get_program_parameter
get_program_persistable_vars
PyReader
load_params
load_vars
save_params
shuffle
load_persistables
save_persistables
layers
beam_search
psroi_pool
elementwise_min
gru_unit
linear_lr_warmup
expand_as
split
target_assign
concat
distribute_fpn_proposals
l2_normalize
reduce_min
sigmoid_focal_loss
soft_relu
adaptive_pool2d
kldiv_loss
continuous_value_model
brelu
generate_mask_labels
lod_reset
cumsum
roi_pool
lstm_unit
dynamic_gru
MultivariateNormalDiag
hard_swish
softmax
elementwise_add
reduce_all
label_smooth
polynomial_decay
strided_slice
crop
prior_box
pool2d
Categorical
exponential_decay
beam_search_decode
huber_loss
add_position_encoding
tensor_array_to_tensor
array_length
rnn
array_read
expand
Decoder
get_tensor_from_selected_rows
box_coder
DynamicRNN
eye
unique_with_counts
bipartite_match
lstm
zeros
noam_decay
gaussian_random
matmul
resize_bilinear
reduce_prod
merge_selected_rows
fill_constant
softshrink
data
py_reader
lod_append
space_to_depth
StaticRNN
filter_by_instag
SampleEmbeddingHelper
size
GreedyEmbeddingHelper
pad_constant_like
retinanet_target_assign
sampling_id
image_resize_short
pad
pad2d
teacher_student_sigmoid_loss
matrix_nms
mean
detection_output
inverse_time_decay
retinanet_detection_output
elementwise_max
cross_entropy
elementwise_mod
hard_shrink
piecewise_decay
leaky_relu
hard_sigmoid
multiclass_nms
reorder_lod_tensor_by_rank
roi_perspective_transform
bpr_loss
reduce_any
flatten
DecodeHelper
polygon_box_transform
prroi_pool
Normal
hash
resize_trilinear
elementwise_pow
Switch
yolo_box
double_buffer
lrn
argmax
thresholded_relu
ctc_greedy_decoder
sum
squeeze
reverse
create_py_reader_by_data
BasicDecoder
dynamic_lstmp
relu6
ssd_loss
locality_aware_nms
zeros_like
gelu
one_hot
IfElse
less_than
iou_similarity
maxout
where
pixel_shuffle
range
topk
elementwise_sub
not_equal
generate_proposal_labels
warpctc
relu
cosine_decay
collect_fpn_proposals
sampled_softmax_with_cross_entropy
diag
inplace_abn
GRUCell
Uniform
hsigmoid
RNNCell
affine_grid
sign
pool3d
unsqueeze
greater_than
deformable_conv
reduce_mean
adaptive_pool3d
smooth_l1
less_equal
random_crop
LSTMCell
linear_chain_crf
embedding
yolov3_loss
grid_sampler
argsort
_loss
stack
deformable_roi_pooling
margin_rank_loss
rpn_target_assign
equal
dynamic_lstm
image_resize
elu
mul
read_file
sigmoid_cross_entropy_with_logits
autoincreased_step_counter
edit_distance
greater_equal
fsp_matrix
isfinite
ones
gather
sums
reduce_max
generate_proposals
While
create_array
ones_like
reshape
reduce_sum
natural_exp_decay
argmin
anchor_generator
scatter
unique
fc
gather_nd
box_clip
resize_nearest
swish
uniform_random
create_tensor
dropout
TrainingHelper
selu
roi_align
mse_loss
array_write
affine_channel
elementwise_floordiv
im2sequence
box_decoder_and_assign
rank_loss
elementwise_div
shuffle_channel
similarity_focus
density_prior_box
metrics
Auc
Accuracy
EditDistance
ChunkEvaluator
DetectionMAP
Recall
CompositeMetric
Precision
MetricBase
nets
sequence_conv_pool
simple_img_conv_pool
scaled_dot_product_attention
img_conv_group
glu
optimizer
SGDOptimizer
MomentumOptimizer
reader
PyReader
regularizer
L2DecayRegularizer
L1DecayRegularizer
transpiler
HashName
DistributeTranspilerConfig
release_memory
DistributeTranspiler
memory_optimize
create_lod_tensor
one_hot
data
set_flags
cuda_pinned_places
paddle.onnx
export
paddle.regularizer
L2Decay
L1Decay
paddle.sysconfig
get_include
get_lib
常见问题与解答
模型保存常见问题
数据及其加载常见问题
分布式训练常见问题
参数调整常见问题
安装常见问题
2.0 升级常见问题
其他常见问题
组网、训练、评估常见问题
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原生算子开发注意事项
自定义外部算子
自定义Python算子
自定义原生算子
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海光DCU芯片运行飞桨
飞桨框架ROCm版支持模型
飞桨框架ROCm版预测示例
飞桨框架ROCm版安装说明
飞桨框架ROCm版训练示例
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飞桨框架NPU版安装说明
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飞桨框架昆仑XPU版训练示例
飞桨框架昆仑XPU版安装说明
飞桨对昆仑XPU芯片的支持
飞桨预测库昆仑XPU版安装及使用示例
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使用FleetAPI进行分布式训练
参与开发
本地开发指南
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Paddle 1.8 与 Paddle 2.0 API映射表
PyTorch 1.8 与 Paddle 2.0 API映射表
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基本用法
调试方法
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VisualDL 使用指南
VisualDL 工具简介
整体介绍
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自动微分机制介绍
Tensor概念介绍
自动混合精度训练
广播 (broadcasting)
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升级指南
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模型导出ONNX协议
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模型存储与载入
10分钟快速上手飞桨（PaddlePaddle）
数据集定义与加载
自定义指标
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