机器学习框架PaddlePaddle的神经网络层组件Layer

一、control_flow（控制流）

paddle.fluid.layers.array_length(array)

获取数组的长度

paddle.fluid.layers.array_read(array, i)　　

此函数用于读取数据，数据以LOD_TENSOR_ARRAY数组的形式读入

paddle.fluid.layers.array_write(x, i, array=None)　　

该函数将给定的输入变量（即 x ）写入一个作为输出的 LOD_TENSOR_ARRAY 变量的某一指定位置中， 这一位置由数组下标(即 i )指明。 如果 LOD_TENSOR_ARRAY (即 array )未指定（即为None值）， 一个新的 LOD_TENSOR_ARRAY 将会被创建并作为结果返回

paddle.fluid.layers.create_array(dtype)　　

创建LoDTensorArray数组。它主要用于实现RNN与array_write, array_read和While。

class paddle.fluid.layers.DynamicRNN(name=None)

动态RNN可以处理一批序列数据,每个样本序列的长度可以不同。这个API自动批量处理它们。

step_input(x, level=0)

二、detection

三、io（输入输出）

四、learning_rate_scheduler（学习率调度）

五、metric_op（向量操作）

六、tensor（张量）