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BaiXuePrincess
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43d69818
编写于
10月 23, 2017
作者:
C
Cao Ying
提交者:
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10月 23, 2017
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Merge pull request #4968 from luotao1/sparse_vector
rename sparse_vector to sparse_float_vector, and fix typo.
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4 changed file
with
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and
8 deletion
+11
-8
doc/faq/local/index_cn.rst
doc/faq/local/index_cn.rst
+1
-1
paddle/gserver/tests/test_PyDataProvider2.py
paddle/gserver/tests/test_PyDataProvider2.py
+4
-1
python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py
python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py
+5
-5
python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py
python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py
+1
-1
未找到文件。
doc/faq/local/index_cn.rst
浏览文件 @
43d69818
...
@@ -174,7 +174,7 @@ decoder_inputs = paddle.layer.fc(
...
@@ -174,7 +174,7 @@ decoder_inputs = paddle.layer.fc(
1. 两者都是对梯度的截断,但截断时机不同,前者在 :code:`optimzier` 更新网络参数时应用;后者在激活函数反向计算时被调用;
1. 两者都是对梯度的截断,但截断时机不同,前者在 :code:`optimzier` 更新网络参数时应用;后者在激活函数反向计算时被调用;
2. 截断对象不同:前者截断可学习参数的梯度,后者截断回传给前层的梯度;
2. 截断对象不同:前者截断可学习参数的梯度,后者截断回传给前层的梯度;
除此之外,还可以通过减小学习
律
或者对数据进行归一化处理来解决这类问题。
除此之外,还可以通过减小学习
率
或者对数据进行归一化处理来解决这类问题。
5. 如何调用 infer 接口输出多个layer的预测结果
5. 如何调用 infer 接口输出多个layer的预测结果
-----------------------------------------------
-----------------------------------------------
...
...
paddle/gserver/tests/test_PyDataProvider2.py
浏览文件 @
43d69818
...
@@ -51,7 +51,10 @@ def test_sparse_non_value_no_seq(setting, filename):
...
@@ -51,7 +51,10 @@ def test_sparse_non_value_no_seq(setting, filename):
yield
[(
i
+
1
)
*
(
j
+
1
)
for
j
in
xrange
(
10
)]
yield
[(
i
+
1
)
*
(
j
+
1
)
for
j
in
xrange
(
10
)]
@
provider
(
input_types
=
[
sparse_vector
(
30000
,
seq_type
=
SequenceType
.
NO_SEQUENCE
)])
@
provider
(
input_types
=
[
sparse_float_vector
(
30000
,
seq_type
=
SequenceType
.
NO_SEQUENCE
)
])
def
test_sparse_value_no_seq
(
setting
,
filename
):
def
test_sparse_value_no_seq
(
setting
,
filename
):
for
i
in
xrange
(
200
):
for
i
in
xrange
(
200
):
yield
[((
i
+
1
)
*
(
j
+
1
),
float
(
j
)
/
float
(
i
+
1
))
for
j
in
xrange
(
10
)]
yield
[((
i
+
1
)
*
(
j
+
1
),
float
(
j
)
/
float
(
i
+
1
))
for
j
in
xrange
(
10
)]
...
...
python/paddle/trainer/PyDataProvider2.py
浏览文件 @
43d69818
...
@@ -175,7 +175,7 @@ def index_slot(value_range, seq_type=SequenceType.NO_SEQUENCE):
...
@@ -175,7 +175,7 @@ def index_slot(value_range, seq_type=SequenceType.NO_SEQUENCE):
dense_vector
=
dense_slot
dense_vector
=
dense_slot
sparse_binary_vector
=
sparse_non_value_slot
sparse_binary_vector
=
sparse_non_value_slot
sparse_vector
=
sparse_value_slot
sparse_
float_
vector
=
sparse_value_slot
integer_value
=
index_slot
integer_value
=
index_slot
# dense_array can be used for variable-length input feature.
# dense_array can be used for variable-length input feature.
...
@@ -216,7 +216,7 @@ def sparse_binary_vector_sub_sequence(dim):
...
@@ -216,7 +216,7 @@ def sparse_binary_vector_sub_sequence(dim):
return
sparse_binary_vector
(
dim
,
seq_type
=
SequenceType
.
SUB_SEQUENCE
)
return
sparse_binary_vector
(
dim
,
seq_type
=
SequenceType
.
SUB_SEQUENCE
)
def
sparse_vector_sequence
(
dim
):
def
sparse_
float_
vector_sequence
(
dim
):
"""
"""
Data type of a sequence of sparse vector, which most elements are zero,
Data type of a sequence of sparse vector, which most elements are zero,
others could be any float value.
others could be any float value.
...
@@ -226,11 +226,11 @@ def sparse_vector_sequence(dim):
...
@@ -226,11 +226,11 @@ def sparse_vector_sequence(dim):
:return: An input type object
:return: An input type object
:rtype: InputType
:rtype: InputType
"""
"""
return
sparse_vector
(
dim
,
seq_type
=
SequenceType
.
SEQUENCE
)
return
sparse_
float_
vector
(
dim
,
seq_type
=
SequenceType
.
SEQUENCE
)
def
sparse_vector_sub_sequence
(
dim
):
def
sparse_
float_
vector_sub_sequence
(
dim
):
return
sparse_vector
(
dim
,
seq_type
=
SequenceType
.
SUB_SEQUENCE
)
return
sparse_
float_
vector
(
dim
,
seq_type
=
SequenceType
.
SUB_SEQUENCE
)
def
integer_value_sequence
(
value_range
):
def
integer_value_sequence
(
value_range
):
...
...
python/paddle/v2/tests/test_data_feeder.py
浏览文件 @
43d69818
...
@@ -97,7 +97,7 @@ class DataFeederTest(unittest.TestCase):
...
@@ -97,7 +97,7 @@ class DataFeederTest(unittest.TestCase):
each_sample
.
append
(
zip
(
a
,
b
))
each_sample
.
append
(
zip
(
a
,
b
))
data
.
append
(
each_sample
)
data
.
append
(
each_sample
)
feeder
=
DataFeeder
([(
'input'
,
data_type
.
sparse_vector
(
dim
))],
feeder
=
DataFeeder
([(
'input'
,
data_type
.
sparse_
float_
vector
(
dim
))],
{
'input'
:
0
})
{
'input'
:
0
})
arg
=
feeder
(
data
)
arg
=
feeder
(
data
)
output
=
arg
.
getSlotValue
(
0
)
output
=
arg
.
getSlotValue
(
0
)
...
...
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