fix

models/contentunderstanding/classification/config.yaml

@@ -18,7 +18,7 @@ train:
     strategy: "async"
 
   epochs: 10
-  workspace: "paddlerec.models.contentunderstandin.classification"
+  workspace: "paddlerec.models.contentunderstanding.classification"
 
   reader:
     batch_size: 5

models/contentunderstanding/classification/model.py

@@ -26,9 +26,12 @@ class Model(ModelBase):
         data = fluid.data(name="input", shape=[None, self.max_len], dtype='int64')
         label = fluid.data(name="label", shape=[None, 1], dtype='int64')
         seq_len = fluid.data(name="seq_len", shape=[None], dtype='int64')
+
+        self._data_var = [data, label, seq_len]
+
         # embedding layer
         emb = fluid.embedding(input=data, size=[self.dict_dim, self.emb_dim])
-        emb = fluid.layers.sequence_unpad(emb, length=self.seq_len)
+        emb = fluid.layers.sequence_unpad(emb, length=seq_len)
         # convolution layer
         conv = fluid.nets.sequence_conv_pool(
             input=emb,
@@ -38,7 +41,7 @@ class Model(ModelBase):
             pool_type="max")
 
         # full connect layer
-        fc_1 = fluid.layers.fc(input=[conv], size=hid_dim)
+        fc_1 = fluid.layers.fc(input=[conv], size=self.hid_dim)
         # softmax layer
         prediction = fluid.layers.fc(input=[fc_1], size=self.class_dim, act="softmax")
         cost = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
@@ -46,18 +49,18 @@ class Model(ModelBase):
         acc = fluid.layers.accuracy(input=prediction, label=label) 
 
         self.cost = avg_cost
-        self.metrics["acc"] = cos_pos
+        self._metrics["acc"] = acc
 
     def get_cost_op(self):
         return self.cost
 
     def get_metrics(self):
-        return self.metrics
+        return self._metrics
 
     def optimizer(self):
         learning_rate = 0.01
         sgd_optimizer = fluid.optimizer.Adagrad(learning_rate=learning_rate)
         return sgd_optimizer
 
-    def infer_net(self, parameter_list):
+    def infer_net(self):
         self.train_net()

models/contentunderstanding/classification/reader.py

@@ -30,5 +30,9 @@ class TrainReader(Reader):
             if data is None:
                 yield None
                 return
+            data = [int(i) for i in data]
+            label = [int(i) for i in label]
+            seq_len = [int(i) for i in seq_len]
+            print >>sys.stderr, str([('data', data), ('label', label), ('seq_len', seq_len)])
             yield [('data', data), ('label', label), ('seq_len', seq_len)]
         return data_iter

models/contentunderstanding/classification/train_data/part-0

-12 27 13  0 25 52 89 20 39  4 9 1
+12 27 13 0 25 52 89 20 39 4 9 1
 78 10 61 58 29 79 85 16 46 41 9 1
-81 77 44  4  5 57 43 97 42 89 6 0
- 7 77 86  3 98 89 56 24  7 59 9 1
-65 89 99 27 65 98 16 89 42  0 3 0
-66 14 48 38 66  5 56 89 98 19 4 1
-78  7 10 20 77 16 37 43 59 23 6 1
-84 95 28 35  0 82 55 19 13 81 7 0
-34 32 98 37 43 51  6 38 20 40 9 0
+81 77 44 4 5 57 43 97 42 89 6 0
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+34 32 98 37 43 51 6 38 20 40 9 0
 75 36 13 51 70 24 62 90 32 91 7 1
-13  5 49 21 57 21 67 85 74 14 1 0
+13 5 49 21 57 21 67 85 74 14 1 0
 68 13 86 16 52 50 23 11 65 99 1 1
 15 20 75 55 15 90 54 54 15 91 9 0
-44 56 15 88 57  3 62 53 89 57 8 1
-23  8 40 25 60 33  8 69 44 88 7 1
-63 94  5 43 23 70 31 67 21 55 6 0
+44 56 15 88 57 3 62 53 89 57 8 1
+23 8 40 25 60 33 8 69 44 88 7 1
+63 94 5 43 23 70 31 67 21 55 6 0
 44 11 64 92 10 37 30 84 19 71 5 1
 89 18 71 13 16 58 47 60 77 87 7 1
 13 48 56 39 98 53 32 93 13 91 7 0
 56 78 67 68 27 11 77 48 45 10 1 1
-52 12 14  5  2  8  3 36 33 59 6 0
-86 42 91 81  2  9 21  0 44  7 9 1
+52 12 14 5 2 8 3 36 33 59 6 0
+86 42 91 81 2 9 21 0 44 7 9 1
 96 27 82 55 81 30 91 41 91 58 2 1
 97 69 76 47 80 62 23 30 87 22 7 1
 42 56 25 47 42 18 80 53 15 57 7 0
 34 73 75 88 61 79 40 74 87 87 6 1
- 7 91  9 24 42 60 76 31 10 13 4 0
-21  1 46 59 61 54 99 54 89 55 5 1
-67 21  1 29 88  5  3 85 39 22 5 1
-90 99  7  8 17 77 73  3 32 10 5 0
+7 91 9 24 42 60 76 31 10 13 4 0
+21 1 46 59 61 54 99 54 89 55 5 1
+67 21 1 29 88 5 3 85 39 22 5 1
+90 99 7 8 17 77 73 3 32 10 5 0
 30 44 26 32 37 74 90 71 42 29 9 1
-79 68  3 24 21 37 35  3 76 23 6 1
- 3 66  7  4  2 88 94 64 47 81 6 1
+79 68 3 24 21 37 35 3 76 23 6 1
+3 66 7 4 2 88 94 64 47 81 6 1
 10 48 16 49 96 93 61 97 84 39 3 1
 73 28 67 59 89 92 17 24 52 71 3 1
-98  4 35 62 91  2 78 51 72 93 1 1
+98 4 35 62 91 2 78 51 72 93 1 1
 37 42 96 10 48 49 84 45 59 47 5 1
-13 24  7 49 63 78 29 75 45 92 7 1
- 1  6 95 23 38 34 85 94 33 47 6 1
+13 24 7 49 63 78 29 75 45 92 7 1
+1 6 95 23 38 34 85 94 33 47 6 1
 99 63 65 39 72 73 91 20 16 45 9 0
-35  8 81 24 62  0 95  0 52 46 4 1
-58 66 88 42 86 94 91  8 18 92 7 0
-12 62 56 43 99 31 63 80 11  7 4 1
-22 36  1 39 69 20 56 75 17 15 7 0
-25 97 62 50 99 98 32  2 98 75 7 1
- 7 59 98 68 62 19 28 28 60 27 7 0
-39 63 43 45 43 11 40 81  4 25 6 0
+35 8 81 24 62 0 95 0 52 46 4 1
+58 66 88 42 86 94 91 8 18 92 7 0
+12 62 56 43 99 31 63 80 11 7 4 1
+22 36 1 39 69 20 56 75 17 15 7 0
+25 97 62 50 99 98 32 2 98 75 7 1
+7 59 98 68 62 19 28 28 60 27 7 0
+39 63 43 45 43 11 40 81 4 25 6 0
 81 95 27 84 71 45 87 65 40 50 1 0
 82 21 69 55 71 92 52 65 90 16 3 0
-24  6  5 22 36 34 66 71  3 52 2 0
- 5 14 66 71 49 10 52 81 32 14 1 0
- 8 94 52 23 60 27 43 19 89 91 9 0
+24 6 5 22 36 34 66 71 3 52 2 0
+5 14 66 71 49 10 52 81 32 14 1 0
+8 94 52 23 60 27 43 19 89 91 9 0
 26 14 36 37 28 94 46 96 11 80 8 1
 89 19 77 66 48 75 62 58 90 81 8 1
-25 43 95 21 25 81 39 79  9 74 9 0
-25  2 64 27 67 36 59 68 99 66 5 1
+25 43 95 21 25 81 39 79 9 74 9 0
+25 2 64 27 67 36 59 68 99 66 5 1
 13 46 41 55 89 93 79 83 32 52 6 0
-49 77 57  9 91 49 86 50 32  5 2 0
-94  7 53 54 70 69  5 51 59 91 5 1
-24 72 94 13 17 12  2 67  0 89 6 1
+49 77 57 9 91 49 86 50 32 5 2 0
+94 7 53 54 70 69 5 51 59 91 5 1
+24 72 94 13 17 12 2 67 0 89 6 1
 70 38 19 27 38 87 72 41 98 84 6 1
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+89 76 82 4 69 64 97 77 88 58 9 0
+67 41 99 1 80 38 96 24 67 59 3 1
 42 83 50 19 97 99 99 50 46 76 8 1
-43 99 63 40 93 15  3 57 11  0 1 0
+43 99 63 40 93 15 3 57 11 0 1 0
 16 65 31 43 89 37 98 63 29 69 8 1
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+39 5 65 45 12 82 46 87 82 93 8 0
+34 69 82 13 4 20 92 58 46 83 2 1
 46 79 87 57 87 23 72 95 37 88 8 0
-41 72 81 71 60 15 32  1  9 97 3 0
+41 72 81 71 60 15 32 1 9 97 3 0
 84 98 15 78 39 82 89 74 46 32 9 0
 16 18 92 80 50 44 98 45 15 41 3 1
-74 78 81 40 17 65 38 21 27  9 1 0
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-70 29 79 29 44 56 33 27 25  4 3 1
+74 78 81 40 17 65 38 21 27 9 1 0
+14 69 68 50 57 11 62 2 89 54 6 0
+70 29 79 29 44 56 33 27 25 4 3 1
 44 20 87 67 65 41 93 37 99 78 1 1
-93 57 87 11 33 40 21  3 47 87 9 1
- 8  3 24 49 99 48 40 22 99 41 2 0
-19 90  9 83 93 22 36 96 44 73 7 1
- 4 73  2 88 79 90 32 48 45 12 5 0
+93 57 87 11 33 40 21 3 47 87 9 1
+8 3 24 49 99 48 40 22 99 41 2 0
+19 90 9 83 93 22 36 96 44 73 7 1
+4 73 2 88 79 90 32 48 45 12 5 0
 24 58 34 67 85 62 84 48 14 79 5 1
 54 69 19 18 59 78 84 48 61 46 4 0
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 73 29 46 39 48 30 97 63 89 34 9 1
 51 32 44 22 70 69 91 81 74 52 3 0
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+99 66 89 71 31 42 5 40 21 12 6 0
 58 26 59 56 91 49 79 57 57 74 6 1
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+43 48 77 86 67 25 38 36 3 91 4 1
+67 24 51 34 37 8 98 76 84 13 1 1
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+91 66 11 86 5 12 15 43 79 89 1 1
+15 60 43 58 61 0 62 32 98 29 9 0
+80 36 78 42 70 52 2 10 42 41 6 1
+36 16 46 34 96 39 8 21 86 54 5 1
+80 72 13 1 28 49 73 90 81 34 1 0
+73 64 86 9 94 49 44 38 47 64 2 0
+69 90 69 36 60 45 39 7 41 72 8 0
 31 86 54 82 81 77 93 99 68 63 1 1
-95 76 97 36 40 12  4 95 59 64 4 1
+95 76 97 36 40 12 4 95 59 64 4 1
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 28 72 70 43 34 54 98 43 29 63 5 0
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-91 64 51 93  8 78 53 15 42 32 4 0
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-80 93 65 80 11 19 26 61 29  8 4 0
-94 11 60 36 58 98 43 90 64  1 1 0
+78 72 4 47 47 38 73 8 65 40 3 1
+91 64 51 93 8 78 53 15 42 32 4 0
+34 36 45 9 16 0 51 40 90 29 2 1
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+94 11 60 36 58 98 43 90 64 1 1 0
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+86 98 68 1 74 46 15 92 59 25 9 1
 95 86 72 13 33 60 62 83 96 84 1 0
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+47 72 3 94 33 78 87 43 11 67 5 0
 76 44 86 81 95 48 79 46 11 65 8 1
-59 51 97 75 17  5 40 59 32 62 6 0
-41 13 58  7 54 84  8 84 27 55 1 0
+59 51 97 75 17 5 40 59 32 62 6 0
+41 13 58 7 54 84 8 84 27 55 1 0
 24 80 44 26 86 99 68 80 81 22 9 0
-12 45 16 44 66 76 33 53  3 20 9 0
-22  3 79  6 32 38 75 66 15 25 9 1
-51 48 26 53 33 26 18 74  9 39 5 1
+12 45 16 44 66 76 33 53 3 20 9 0
+22 3 79 6 32 38 75 66 15 25 9 1
+51 48 26 53 33 26 18 74 9 39 5 1
 35 67 89 91 29 81 23 52 19 11 6 0
-64 50 43  1 43 49 19 20 84 19 8 0
-34  4  9 77 24 61 55 82 42 76 9 0
-37 84 94 33 67 60  3 95 78  8 9 0
-82 10 54 12 47 23 78 97  6 51 5 0
-70 40 38 47  5 38 83 70 37 90 2 0
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 42 21 62 27 43 47 82 80 88 49 4 0
 68 68 67 12 38 13 32 30 93 27 3 1
- 5 44 98 28  5 81 20 56 10 34 9 1
+5 44 98 28 5 81 20 56 10 34 9 1
 40 46 11 33 73 62 68 70 66 85 4 0
- 9 46 11 84  6 31 18 89 66 32 1 1
- 6 78 44 98 77 29 69 39 62 78 1 0
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+9 46 11 84 6 31 18 89 66 32 1 1
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+47 90 18 0 3 8 12 20 51 75 4 1
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-22 59 64 62 18 89 19 92 87  8 8 0
- 6 21 24 58 14 53 18 93 62 15 8 0
-20 33 88 25 37 52  1 72 74 11 2 0
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-87 31 51 27 15 31 68 93  5  4 7 1
-21 72 60  2 24 79 22 24 77 61 9 0
-20  4  6 40 28 14 16 78 58 99 7 1
-80 35 98 20 91 35 47 29  3 19 2 1
-57 21 24 61 60 39 83 34 53  2 2 0
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+90 49 28 53 28 80 22 81 0 46 9 0
+87 31 51 27 15 31 68 93 5 4 7 1
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+20 4 6 40 28 14 16 78 58 99 7 1
+80 35 98 20 91 35 47 29 3 19 2 1
+57 21 24 61 60 39 83 34 53 2 2 0
 74 86 78 78 18 44 20 94 85 71 4 1
 27 48 44 92 10 18 74 54 25 85 2 0
 74 77 28 75 74 91 69 36 95 68 7 0
 32 84 17 18 55 79 59 57 21 69 2 1
-69 77 40 98 83 40  4 66 39 83 1 1
-63 24 32 39 75 92 81 49  2 51 5 1
-35 40 84 71  3 16 82 91 44 52 8 0
-21 78 66  4 57 27 21 89  4 34 7 1
+69 77 40 98 83 40 4 66 39 83 1 1
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+35 40 84 71 3 16 82 91 44 52 8 0
+21 78 66 4 57 27 21 89 4 34 7 1
 94 18 57 49 88 26 29 76 56 67 6 0
-14 91 71 30  5 36 28 74 16 73 3 1
+14 91 71 30 5 36 28 74 16 73 3 1
 93 36 43 46 77 44 59 19 56 84 3 0
-11 16  2 67 11 96 20 91 20 59 2 1
+11 16 2 67 11 96 20 91 20 59 2 1
 72 79 26 99 90 71 56 46 35 99 3 0
 29 87 20 40 13 14 14 40 61 27 6 0
 41 64 28 51 56 52 87 67 37 91 6 1
-33 14  5 30 99 54 27 80 54 55 4 1
+33 14 5 30 99 54 27 80 54 55 4 1
 60 44 73 91 71 53 54 95 59 81 6 0
-69 33 11 83  4 53 34 39 43 84 1 0
-73 31 19  4 50 20 66 73 94 88 4 0
-30 49 41 76  5 21 88 69 76  3 2 0
+69 33 11 83 4 53 34 39 43 84 1 0
+73 31 19 4 50 20 66 73 94 88 4 0
+30 49 41 76 5 21 88 69 76 3 2 0
 18 50 27 76 67 38 87 16 52 87 5 1
-33 36 80  8 43 82 89 76 37  3 5 0
-98 21 61 24 58 13  9 85 56 74 1 1
-84 27 50 96  9 56 30 31 85 65 1 1
-65 74 40  2  8 40 18 57 30 38 1 1
-76 44 64  6 10 32 84 70 74 24 1 1
-14 29 59 34 27  8  0 37 27 68 3 0
- 6 47  5 77 15 41 93 49 59 83 4 1
-39 88 43 89 32 98 82  0  5 12 9 0
-78 79 30 26 58  6  9 58 37 65 8 1
+33 36 80 8 43 82 89 76 37 3 5 0
+98 21 61 24 58 13 9 85 56 74 1 1
+84 27 50 96 9 56 30 31 85 65 1 1
+65 74 40 2 8 40 18 57 30 38 1 1
+76 44 64 6 10 32 84 70 74 24 1 1
+14 29 59 34 27 8 0 37 27 68 3 0
+6 47 5 77 15 41 93 49 59 83 4 1
+39 88 43 89 32 98 82 0 5 12 9 0
+78 79 30 26 58 6 9 58 37 65 8 1
 25 28 66 41 70 87 76 62 29 39 7 1

models/contentunderstanding/readme.md

@@ -71,13 +71,13 @@ python text2paddle.py raw_big_train_data/ raw_big_test_data/ train_big_data test
 ### 训练
 
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn -d cpu -e single
+python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.contentunderstanding.classification -d cpu -e single
 ```
 
 ### 预测
 
 ```
-python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.rank.dnn -d cpu -e single
+python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.contentunderstanding.classification -d cpu -e single
 ```
 
 ## 效果对比

models/contentunderstanding/tagspace/config.yaml

@@ -18,7 +18,7 @@ train:
     strategy: "async"
 
   epochs: 10
-  workspace: "paddlerec.models.rank.tagspace"
+  workspace: "paddlerec.models.contentunderstanding.tagspace"
 
   reader:
     batch_size: 5