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BaiXuePrincess
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98d75569
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5月 28, 2020
作者:
X
xjqbest
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fix
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273cdf70
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
37 addition
and
35 deletion
+37
-35
models/rank/dnn/config.yaml
models/rank/dnn/config.yaml
+37
-35
未找到文件。
models/rank/dnn/config.yaml
浏览文件 @
98d75569
...
...
@@ -12,65 +12,67 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
#
轮数
#
num of epochs
epochs
:
10
#
设备
#
device to run training or infer
device
:
cpu
#
工作目录
#
workspace
workspace
:
"
paddlerec.models.rank.dnn"
#
dataset列表
#
list of dataset
dataset
:
-
name
:
dataset_train
#
名字,用来区分不同的dataset
-
name
:
dataset_train
#
name of dataset to distinguish different datasets
batch_size
:
2
type
:
DataLoader
#
或者
QueueDataset
data_path
:
"
{workspace}/data/sample_data/train"
# 数据路径
type
:
DataLoader
#
or
QueueDataset
data_path
:
"
{workspace}/data/sample_data/train"
sparse_slots
:
"
click
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26"
dense_slots
:
"
dense_var:13"
-
name
:
dataset_infer
#
名字,用来区分不同的dataset
-
name
:
dataset_infer
#
name
batch_size
:
2
type
:
DataLoader
#
或者
QueueDataset
data_path
:
"
{workspace}/data/sample_data/test"
# 数据路径
type
:
DataLoader
#
or
QueueDataset
data_path
:
"
{workspace}/data/sample_data/test"
sparse_slots
:
"
click
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26"
dense_slots
:
"
dense_var:13"
#
超参数
#
hyper parameters of user-defined network
hyper_parameters
:
#
优化器
#
optimizer config
optimizer
:
class
:
Adam
learning_rate
:
0.001
strategy
:
async
#
用户自定义
#
user-defined <key, value> pairs
sparse_inputs_slots
:
27
sparse_feature_number
:
1000001
sparse_feature_dim
:
9
dense_input_dim
:
13
fc_sizes
:
[
512
,
256
,
128
,
32
]
# select runner by name
mode
:
runner1
# runner配置
# config of each runner.
# runner is a kind of paddle training class, which wraps the train/infer process.
runner
:
-
name
:
runner1
class
:
single_train
save_checkpoint_interval
:
2
# 保存模型
save_inference_interval
:
4
# 保存预测模型
save_checkpoint_path
:
"
increment"
# 保存模型路径
save_inference_path
:
"
inference"
# 保存预测模型路径
#save_inference_feed_varnames: [] # 预测模型feed vars
#save_inference_fetch_varnames: [] # 预测模型 fetch vars
#init_model_path: "xxxx" # 加载模型
-
name
:
runner2
class
:
single_infer
init_model_path
:
"
increment/0"
# 加载模型
-
name
:
runner1
class
:
single_train
save_checkpoint_interval
:
2
# save model interval of epochs
save_inference_interval
:
4
# save inference
save_checkpoint_path
:
"
increment"
# save checkpoint path
save_inference_path
:
"
inference"
# save inference path
# save_inference_feed_varnames: [] # feed vars of save inference
# save_inference_fetch_varnames: [] # fetch vars of save inference
# init_model_path: "xxxx" # load model path
-
name
:
runner2
class
:
single_infer
init_model_path
:
"
increment/0"
# load model path
#
执行器,每轮要跑的所有阶段
#
runner will run all the phase in each epoch
phase
:
-
name
:
phase1
model
:
"
{workspace}/model.py"
# 模型路径
dataset_name
:
dataset_train
# 名字,用来区分不同的阶段
thread_num
:
1
# 线程数
#
- name: phase2
#
model: "{workspace}/model.py" # 模型路径
#
dataset_name: dataset_infer # 名字,用来区分不同的阶段
#
thread_num: 1 # 线程数
-
name
:
phase1
model
:
"
{workspace}/model.py"
# user-defined model
dataset_name
:
dataset_train
# select dataset by name
thread_num
:
1
#- name: phase2
#
model: "{workspace}/model.py" # user-defined model
#
dataset_name: dataset_infer # select dataset by name
#
thread_num: 1
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