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8f5e20e7 · Travis CI · bc4f5adb · 8f5e20e7 · 8f5e20e7 · 8f5e20e7
15 changed file
--- a/doc/genindex.html
+++ b/doc/genindex.html
@@ -1823,7 +1823,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
  </dt>

      
-  <dt><a href="source/cuda/rnn/rnn.html#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPKiiib">hl_sequence2batch_copy (C++ function)</a>
+  <dt><a href="source/cuda/rnn/rnn.html#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPiiib">hl_sequence2batch_copy (C++ function)</a>
  </dt>

      
@@ -5247,7 +5247,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
  </dt>

      
-  <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
+  <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
  </dt>

      
@@ -6955,6 +6955,10 @@ var _hmt = _hmt || [];
  </dt>

      
+  <dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer19cpuExpandStartsPos_E">paddle::ExpandLayer::cpuExpandStartsPos_ (C++ member)</a>
+  </dt>
+
+      
  <dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer11ExpandLayerERK11LayerConfig">paddle::ExpandLayer::ExpandLayer (C++ function)</a>
  </dt>

@@ -7355,7 +7359,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
  </dt>

      
-  <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
+  <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
  </dt>

      
@@ -9335,7 +9339,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
  </dt>

      
-  <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">paddle::Matrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
+  <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">paddle::Matrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
  </dt>

      
@@ -14461,6 +14465,10 @@ var _hmt = _hmt || [];
  </dt>

      
+  <dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer17cpuInputStartPos_E">paddle::SequenceScatterAgentLayer::cpuInputStartPos_ (C++ member)</a>
+  </dt>
+
+      
  <dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer7forwardE8PassType">paddle::SequenceScatterAgentLayer::forward (C++ function)</a>
  </dt>


--- a/doc/objects.inv
+++ b/doc/objects.inv
--- a/doc/searchindex.js
+++ b/doc/searchindex.js
--- a/doc/source/cuda/rnn/rnn.html
+++ b/doc/source/cuda/rnn/rnn.html
@@ -1013,8 +1013,8 @@ var _hmt = _hmt || [];
 </dd></dl>

 <dl class="function">
-<dt id="_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPKiiib">
-<span id="hl_sequence2batch_copy__realP.realP.iCP.i.i.b"></span><span class="target" id="paddlehl__sequence_8h_1a13d7f834880527645555849e05278745"></span>void <code class="descname">hl_sequence2batch_copy</code><span class="sig-paren">(</span>real *<em>batch</em>, real *<em>sequence</em>, <em class="property">const</em> int *<em>batchIndex</em>, int <em>seqWidth</em>, int <em>batchCount</em>, bool <em>seq2batch</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPKiiib" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dt id="_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPiiib">
+<span id="hl_sequence2batch_copy__realP.realP.iP.i.i.b"></span><span class="target" id="paddlehl__sequence_8h_1a6e0b30bd2703b8232ac1d70022306a6a"></span>void <code class="descname">hl_sequence2batch_copy</code><span class="sig-paren">(</span>real *<em>batch</em>, real *<em>sequence</em>, int *<em>batchIndex</em>, int <em>seqWidth</em>, int <em>batchCount</em>, bool <em>seq2batch</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPiiib" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
 <dd><p>Memory copy from sequence to batch. </p>
 <p>if seq2batch == true</p>
 <p>copy from sequence to batch: batch[i] = sequence[batchIndex[i]].</p>

--- a/doc/source/gserver/layers/layer.html
+++ b/doc/source/gserver/layers/layer.html
@@ -4623,9 +4623,14 @@ The config file api if gru_step_layer. <dl class="docutils">
 </div>
 <div class="breathe-sectiondef container">
 <p class="breathe-sectiondef-title rubric">Protected Attributes</p>
+<dl class="member">
+<dt id="_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer17cpuInputStartPos_E">
+<span id="paddle::SequenceScatterAgentLayer::cpuInputStartPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1SequenceScatterAgentLayer_1a0fd54096dd1552a7e42b9ca1cbbf50ae"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">cpuInputStartPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer17cpuInputStartPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dd></dd></dl>
+
 <dl class="member">
 <dt id="_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E">
-<span id="paddle::SequenceScatterAgentLayer::inputStartPos___ICpuGpuVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1SequenceScatterAgentLayer_1acfcf479183ea7b96c05968d2a5ce414e"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle16ICpuGpuVectorPtrE" title="paddle::ICpuGpuVectorPtr">ICpuGpuVectorPtr</a> <code class="descname">inputStartPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<span id="paddle::SequenceScatterAgentLayer::inputStartPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1SequenceScatterAgentLayer_1a3026312851c50c9952446a7440a07870"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">inputStartPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
 <dd></dd></dl>

 </div>
@@ -5743,11 +5748,17 @@ sequence is one) to sequence data.&#8221;</p>
 </dd></dl>

 <dl class="member">
-<dt id="_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E">
-<span id="paddle::ExpandLayer::expandStartsPos___ICpuGpuVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1ExpandLayer_1a4243425f33452a5d1ac468d257ce111a"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle16ICpuGpuVectorPtrE" title="paddle::ICpuGpuVectorPtr">ICpuGpuVectorPtr</a> <code class="descname">expandStartsPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dt id="_CPPv2N6paddle11ExpandLayer19cpuExpandStartsPos_E">
+<span id="paddle::ExpandLayer::cpuExpandStartsPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1ExpandLayer_1af081e0e3d584c24737be9e9f431914b8"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">cpuExpandStartsPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer19cpuExpandStartsPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
 <dd><p>expanded sequenceStartPositions or subSequenceStartPositions of input[1] </p>
 </dd></dl>

+<dl class="member">
+<dt id="_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E">
+<span id="paddle::ExpandLayer::expandStartsPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1ExpandLayer_1a6528e39055e5de7245e6fcdd83a96c74"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">expandStartsPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dd><p>point to cpuExpandStartsPos_ when useGpu_ is false, copy from cpuExpandStartsPos_ when useGpu_ is true </p>
+</dd></dl>
+
 </div>
 </dd></dl>


--- a/doc/source/math/matrix/matrix.html
+++ b/doc/source/math/matrix/matrix.html
@@ -1756,8 +1756,8 @@ virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1aa8a2ffb8e06ea97ce
 </dd></dl>

 <dl class="function">
-<dt id="_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">
-<span id="paddle::Matrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorCR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1ae0eb1e4febf16bff85f1119ba18dedb0"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <em class="property">const</em> <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dt id="_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">
+<span id="paddle::Matrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1a4f59ce1c02e1516a53b1dd5247d8d356"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
 <dd></dd></dl>

 <dl class="function">
@@ -2551,8 +2551,8 @@ where bit(i, j) = ((codes(i) + numClasses) &amp; 2^j) ? 1 : 0
 </dd></dl>

 <dl class="function">
-<dt id="_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">
-<span id="paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorCR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1GpuMatrix_1a7d757b48a3fcfcd594818c48a88b357c"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <em class="property">const</em> <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dt id="_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">
+<span id="paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1GpuMatrix_1a46f305110a92a4fbdc98faaba0a35951"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
 <dd></dd></dl>

 <dl class="function">
@@ -3111,8 +3111,8 @@ where bit(i, j) = ((codes(i) + numClasses) &amp; 2^j) ? 1 : 0
 <dd></dd></dl>

 <dl class="function">
-<dt id="_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">
-<span id="paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorCR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1CpuMatrix_1a8bfc00af2e2e972193b762434e26d979"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <em class="property">const</em> <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
+<dt id="_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">
+<span id="paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1CpuMatrix_1a24837d660ae6691384313b5d399ad5fe"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
 <dd></dd></dl>

 <dl class="function">

--- a/doc_cn/.buildinfo
+++ b/doc_cn/.buildinfo
 # Sphinx build info version 1
 # This file hashes the configuration used when building these files. When it is not found, a full rebuild will be done.
-config: 8f9e3b6337374f468cc7e48534c4662a
+config: 70a318b9e7a63a79aedc16f559247671
 tags: 645f666f9bcd5a90fca523b33c5a78b7
--- a/doc_cn/_images/graphviz-9be6aad37f57c60f4b971dde0ef44ce27179cf9a.png
+++ b/doc_cn/_images/graphviz-9be6aad37f57c60f4b971dde0ef44ce27179cf9a.png
--- a/doc_cn/_images/graphviz-9be6aad37f57c60f4b971dde0ef44ce27179cf9a.png.map
+++ b/doc_cn/_images/graphviz-9be6aad37f57c60f4b971dde0ef44ce27179cf9a.png.map
-<map id="%3" name="%3">
-</map>
--- a/doc_cn/_sources/faq/index.txt
+++ b/doc_cn/_sources/faq/index.txt
-####################
-PaddlePaddle常见问题
-####################
-
-..  contents::
-
-1. 如何减少PaddlePaddle的内存占用
---------------------------------
-
-神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作。经常会消耗数十G的内存和数G的显存。
-PaddlePaddle的内存占用主要分为如下几个方面\:
-
-* DataProvider缓冲池内存 (只针对内存)
-* 神经元激活内存 （针对内存和显存）
-* 参数内存 (针对内存和显存)
-* 其他内存杂项
-
-这其中，其他内存杂项是指PaddlePaddle本身所用的一些内存，包括字符串分配，临时变量等等，
-这些内存就不考虑如何缩减了。
-
-其他的内存的减少方法依次为
-
-
-减少DataProvider缓冲池内存
-++++++++++++++++++++++++++
-
-PyDataProvider使用的是异步加载，同时在内存里直接随即选取数据来做Shuffle。即
-
-..  graphviz::
-
-    digraph {
-        rankdir=LR;
-        数据文件 -> 内存池 -> PaddlePaddle训练
-    }
-
-所以，减小这个内存池即可减小内存占用，同时也可以加速开始训练前数据载入的过程。但是，这
-个内存池实际上决定了shuffle的粒度。所以，如果将这个内存池减小，又要保证数据是随机的，
-那么最好将数据文件在每次读取之前做一次shuffle。可能的代码为
-
-..  literalinclude:: reduce_min_pool_size.py
-
-这样做可以极大的减少内存占用，并且可能会加速训练过程。 详细文档参考 `这里
-<../ui/data_provider/pydataprovider2.html#provider>`_ 。
-
-神经元激活内存
-++++++++++++++
-
-神经网络在训练的时候，会对每一个激活暂存一些数据，包括激活，參差等等。
-在反向传递的时候，这些数据会被用来更新参数。这些数据使用的内存主要和两个参数有关系，
-一是batch size，另一个是每条序列(Sequence)长度。所以，其实也是和每个mini-batch中包含
-的时间步信息成正比。
-
-所以，做法可以有两种。他们是
-
-* 减小batch size。 即在网络配置中 :code:`settings(batch_size=1000)` 设置成一个小一些的值。但是batch size本身是神经网络的超参数，减小batch size可能会对训练结果产生影响。
-* 减小序列的长度，或者直接扔掉非常长的序列。比如，一个数据集大部分序列长度是100-200,
-  但是突然有一个10000长的序列，就很容易导致内存超限。特别是在LSTM等RNN中。
-
-参数内存
-++++++++
-
-PaddlePaddle支持非常多的优化算法(Optimizer)，不同的优化算法需要使用不同大小的内存。
-例如如果使用 :code:`adadelta` 算法，则需要使用参数规模大约5倍的内存。 如果参数保存下来的
-文件为 :code:`100M`， 那么该优化算法至少需要 :code:`500M` 的内存。
-
-可以考虑使用一些优化算法，例如 :code:`momentum`。
-
-2. 如何加速PaddlePaddle的训练速度
---------------------------------
-
-PaddlePaddle是神经网络训练平台，加速PaddlePaddle训练有如下几个方面\：
-
-* 减少数据载入的耗时
-* 加速训练速度
-* 利用更多的计算资源
-
-减少数据载入的耗时
-++++++++++++++++++
-
-使用 :code:`pydataprovider`时，可以减少缓存池的大小，同时设置内存缓存功能，即可以极大的加速数据载入流程。
-:code:`DataProvider` 缓存池的减小，和之前减小通过减小缓存池来减小内存占用的原理一致。
-
-..  literalinclude:: reduce_min_pool_size.py
-
-同时 :code:`@provider` 接口有一个 :code:`cache` 参数来控制缓存方法，将其设置成 :code:`CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM` 的话，会将第一个 :code:`pass` (过完所有训练数据即为一个pass)生成的数据缓存在内存里，在之后的 :code:`pass` 中，不会再从 :code:`python` 端读取数据，而是直接从内存的缓存里读取数据。这也会极大减少数据读入的耗时。
-
-
-加速训练速度
-++++++++++++
-
-PaddlePaddle支持Sparse的训练，sparse训练需要训练特征是 :code:`sparse_binary_vector` 、 :code:`sparse_vector` 、或者 :code:`integer_value` 的任一一种。同时，与这个训练数据交互的Layer，需要将其Parameter设置成 sparse 更新模式，即设置 :code:`sparse_update=True`
-
-这里使用简单的 :code:`word2vec` 训练语言模型距离，具体使用方法为\:
-
-使用一个词前两个词和后两个词，来预测这个中间的词。这个任务的DataProvider为\:
-
-..  literalinclude:: word2vec_dataprovider.py
-
-这个任务的配置为\:
-
-..  literalinclude:: word2vec_config.py
-
-更多关于sparse训练的内容请参考 `sparse训练的文档 <TBD>`_
-
-利用更多的计算资源
-++++++++++++++++++
-
-利用更多的计算资源可以分为一下几个方式来进行\:
-
-* 单机CPU训练
-  * 使用多线程训练。设置命令行参数 :code:`trainer_count`，即可以设置参与训练的线程数量。使用方法为 :code:`paddle train --trainer_count=4`
-* 单机GPU训练
-  * 使用显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu`。 使用方法为 :code:`paddle train --use_gpu=true`
-  * 使用多块显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu` 和 :code:`trainer_count`。使用 :code:`--use_gpu=True` 开启GPU训练，使用 :code:`trainer_count` 指定显卡数量。使用方法为 :code:`paddle train --use_gpu=true --trainer_count=4`
-* 多机训练
-  * 使用多机训练的方法也比较简单，需要先在每个节点启动 :code:`paddle pserver`，在使用 :code:`paddle train --pservers=192.168.100.1,192.168.100.2` 来指定每个pserver的ip地址
-  * 具体的多机训练方法参考 `多机训练 <TBD>`_ 文档。
-
-
-3. 遇到“非法指令”或者是“illegal instruction” 
--------------------------------------------
-
-paddle在进行计算的时候为了提升计算性能，使用了avx指令。部分老的cpu型号无法支持这样的指令。通常来说执行下grep avx /proc/cpuinfo看看是否有输出即可知道是否支持。（另：用此方法部分虚拟机可能检测到支持avx指令但是实际运行会挂掉，请当成是不支持，看下面的解决方案）
-
-解决办法是\:
-
-* 使用 NO_AVX的 `安装包 <../build_and_install/index.html>`_ 或者 `Docker image <../build_and_install/install/docker_install.html>`_
-* 或者，使用 :code:`-DWITH_AVX=OFF` 重新编译PaddlePaddle。
-
-
-4. 如何选择SGD算法的学习率
--------------------------
-
-在采用sgd/async_sgd进行训练时，一个重要的问题是选择正确的learning_rate。如果learning_rate太大，那么训练有可能不收敛，如果learning_rate太小，那么收敛可能很慢，导致训练时间过长。
-
-通常做法是从一个比较大的learning_rate开始试，如果不收敛，那减少学习率10倍继续试验，直到训练收敛为止。那么如何判断训练不收敛呢？可以估计出如果模型采用不变的输出最小的cost0是多少。
-
-如果训练过程的的cost明显高于这个常数输出的cost，那么我们可以判断为训练不收敛。举一个例子，假如我们是三分类问题，采用multi-class-cross-entropy作为cost，数据中0,1,2三类的比例为 :code:`0.2, 0.5, 0.3` , 那么常数输出所能达到的最小cost是 :code:`-(0.2*log(0.2)+0.5*log(0.5)+0.3*log(0.3))=1.03` 。如果训练一个pass（或者更早）后，cost还大于这个数，那么可以认为训练不收敛，应该降低学习率。
-
-
-5. 如何初始化参数
-----------------
-
-默认情况下，PaddlePaddle使用均值0，标准差为 :math:`\frac{1}{\sqrt{d}}` 来初始化参数。其中 :math:`d` 为参数矩阵的宽度。这种初始化方式在一般情况下不会产生很差的结果。如果用户想要自定义初始化方式，PaddlePaddle目前提供两种参数初始化的方式\:
-
-* 高斯分布。将 :code:`param_attr` 设置成 :code:`param_attr=ParamAttr(initial_mean=0.0, initial_std=1.0)`
-* 均匀分布。将 :code:`param_attr` 设置成 :code:`param_attr=ParamAttr(initial_max=1.0, initial_min=-1.0)`
-
-比如设置一个全连接层的参数初始化方式和bias初始化方式，可以使用如下代码。
-
-..  code-block:: python
-
-    hidden = fc_layer(input=ipt, param_attr=ParamAttr(initial_max=1.0, initial_min=-1.0), 
-                      bias_attr=ParamAttr(initial_mean=1.0, initial_std=0.0))
-
-上述代码将bias全部初始化为1.0, 同时将参数初始化为 :code:`[1.0, -1.0]` 的均匀分布。
-
-6. 如何共享参数
---------------
-
-PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID，相同名字的参数，会共享参数。设置参数的名字，可以使用 :code:`ParamAttr(name="YOUR_PARAM_NAME")` 来设置。更方便的设置方式，是想要共享的参数使用同样的 :code:`ParamAttr` 对象。
-
-简单的全连接网络，参数共享的配置示例为\:
-
-..  literalinclude:: ../../python/paddle/trainer_config_helpers/tests/configs/shared_fc.py
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-这里 :code:`hidden_a` 和 :code:`hidden_b` 使用了同样的parameter和bias。并且softmax层的两个输入也使用了同样的参数 :code:`softmax_param`。
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@@ -3,7 +3,6 @@ PaddlePaddle文档

 使用指南
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 * `快速入门 <demo/quick_start/index.html>`_
 * `编译与安装 <build_and_install/index.html>`_
 * `用户接口 <ui/index.html>`_
@@ -17,13 +16,7 @@ PaddlePaddle文档

 算法教程
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 * `Recurrent Group教程 <algorithm/rnn/rnn-tutorial.html>`_
 * `单层RNN示例 <../doc/algorithm/rnn/rnn.html>`_
 * `双层RNN示例 <algorithm/rnn/hierarchical-rnn.html>`_
 * `支持双层序列作为输入的Layer <algorithm/rnn/hierarchical-layer.html>`_
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-常见问题
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-* `常见问题 <faq/index.html>`_
--- a/doc_cn/faq/index.html
+++ b/doc_cn/faq/index.html
--- a/doc_cn/index.html
+++ b/doc_cn/index.html
@@ -84,12 +84,6 @@ var _hmt = _hmt || [];
 <li><a class="reference external" href="algorithm/rnn/hierarchical-layer.html">支持双层序列作为输入的Layer</a></li>
 </ul>
 </div>
-<div class="section" id="id12">
-<h2>常见问题<a class="headerlink" href="#id12" title="Permalink to this headline">¶</a></h2>
-<ul class="simple">
-<li><a class="reference external" href="faq/index.html">常见问题</a></li>
-</ul>
-</div>
 </div>


@@ -104,7 +98,6 @@ var _hmt = _hmt || [];
 <li><a class="reference internal" href="#id1">使用指南</a></li>
 <li><a class="reference internal" href="#id8">开发指南</a></li>
 <li><a class="reference internal" href="#id9">算法教程</a></li>
-<li><a class="reference internal" href="#id12">常见问题</a></li>
 </ul>
 </li>
 </ul>

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