飞桨正在学习
但是学起来真头疼.
例子里用了静态图.设置正向传播是这样的:
class Regressor(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(Regressor, self).__init__()
        self.fc = Linear(in_features=13, out_features=1)

    def forward(self, inputs):
        return self.fc(inputs)


然后视频教的又是动态图:
class Regressor(fluid.dygraph.Layer):
    def __init__(self, name_scope):
        super(Regressor, self).__init__(name_scope=name_scope)
        self.fc = Linear(input_dim=13, output_dim=1, act=None)

    def forward(self, inputs):
        return self.fc(inputs)

都是Linear函数,差别就是动态静态,然后输入的参数命名居然不统一一下
着实让我震惊.


现在学了一个线性回归的例子,结果比教程里手写的单层网络还差.我都不知道问题出在哪里.
有点受不了了,想转投pytorch....





【 在 huayu 的大作中提到: 】
: 请问，刚看新闻，Google 放弃了 Tensorflow，是吗？
: 大家都用 Pytorch 吗？
: Pytorch 工业部署做的怎么样 ？ Pytorch 与 飞桨 比如何?
: ...................
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