用PaddlePaddle 实现目标检测任务——Paddle Fluid v1.1深度测评
发布时间：2018-12-12 20:28:24 所属栏目：评测 来源：睿博远航
导读：【51CTO.com原创稿件】 1.前言 11月1日，百度发布了Paddle Fluid的1.1版本，作为国内首个深度学习框架，PaddlePaddle对中文社区非常友好，有完善的中文社区、项目为导向的中文教程，可以让更多中文使用者更方便地进行深度学习、机器学习相关的研究和实践。
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执行我们定义的上述Program：
cpu = fluid.core.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(cpu)
exe.run(fluid.default_startup_program())
#开始训练
outs = exe.run(
feed={'x':train_data,'y':y_true},
fetch_list=[y_predict.name,avg_cost.name])
#观察结果
print outs
输出结果： [array([[0.9010564], [1.8021128], [2.7031693], [3.6042256]], dtype=float32), array([9.057577], dtype=float32)] 这样就用PaddlePaddle实现了简单的计算流程，个人感觉使用起来跟TensorFlow的相似度较高，习惯在TensorFlow上跑模型的小伙伴应该很容易适应PaddlePaddle的这一套生态。 （编辑：瑞安网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
