xu.hyj

1、visualdl2、安装3、写入数据4、如何使用5、更多1、visualdlvisualdl是百度pp飞浆出品的产品，其效果图如图，实际上和tensorboard差不多，本文简单记录下visualdl的使用，当然tensorboard也是这么使用的，举一反三而已。2、安装pip install --upgrade visualdl3、写入数据visualdl可写入的数据包括标量、图像、音频等等，这里介绍下标量的记录。我们在训练模型时，每iter都会有各种loss和精度，这种就属于..

1、使用方法完整文章见PyTorch中Hook的简单使用def hook_fn(grad): grad *= 2 return gradz.register_hook(hook_fn) # 注册一个钩子z.backward() # 计算z的梯度上面的代码展示了如何获取或者修改z的梯度：首先需要注册一个钩子，当代码运行到涉及z的梯度（比如backward）时，会想起这里的钩子，并执行传入的函数hook_fn，其参数grad就是z的梯度，你可以将这个梯度保存下来，也可以如代码中

0. 问题描述做多分类任务时，使用了paddle的CrossEntropyLoss损失函数，但是在训练时，计算出的loss一直不变，如下图：1. 解决实际上很有可能你在定义网络模型时的最后一层输出层，加上了nn.Softmax()，只要将这个层注释掉，loss就可以正常下降了2. 原因原因在于CrossEntropyLoss函数实际上内置了Softmax，也就是你一旦使用CrossEntropyLoss，在计算预测值和标签值时就会自动帮你将预测值给Softmax。但当我们再在模型里最后一层加上

0. 提要1. 客服端请求1.1 图片转base641.2 求任务的构建2. 服务端的解析3. 启动服务0. 提要serving涉及到的主要是以base64请求服务器和服务器解码base64所产生的问题PaddleHub自定义Module1. 客服端请求客户端请求主要完成图片转base64，以及请求任务的构建1.1 图片转base64关于图片转base64在python：base64与图片的互转的文章中有所描述，但是该文章中是将图片转为base64，默认是”bytes“类型，但是对于服务器请.

1. 前提2. 创建项目文件夹3. 什么是__init__.py文件4.什么是module.py文件4.1 引入必要的模块（即使有的库没用到，也不要删）4.2 定义类5. 如何使用？5.1 调用方法一：安装到系统再调用5.2 调用方法二：直接调用项目文件夹本文主要参考如何创建自己的Module一文，并结合自己实践和踩坑记录而成。1. 前提现在基于你已经训练好了一个模型，现在将它转为hub，方便管理和调用2. 创建项目文件夹首先，创建一个项目detect_hub文件夹，其必要结构为：即项目.

1、库名称PytorchPaddlePaddleDatasetfrom torch.utils.data import Datasetfrom paddle.io import DatasetDataLoaderfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom paddle.io import DataLoadertransformsfrom torchvision import transformsfrom paddle

0. 前言波士顿房价预测是一个回归问题，关于波士顿房价预测更多信息自行百度1. 导入相关库其中uci_housing是pp中预置的波士顿房价数据集，很多框架都会预置一些常用的数据集import numpyimport paddle.fluid as fluidimport paddleimport paddle.dataset.uci_housing as uci_housingimport numpy as np2. 定义网络结构网络为3层的线性网络，中间两个线性层位size=100

0. 网络结构如图：该网络有3层：隐藏层1，隐藏层2和输出层，两个隐藏层都有100各节点现在使用该网络来回归y=2*x+1这样一个函数1. 定义网络结构from paddle import fluid # 使用2.0.0a0 版本的paddlepaddleimport numpy as np# pp(paddlepaddle)中搭建网络，定义的网络结构、损失函数和优化器等，都会被自动默认加入到主程序(default_main_program)，所以当我们定义好网络结构后(定义损失函数和优化