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d7171ec5
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5月 18, 2020
作者:
X
xujiaqi01
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Merge branch 'develop' into 'develop'
fix See merge request
!46
上级
dbf4b130
13e62b7f
变更
6
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内联
并排
Showing
6 changed file
with
224 addition
and
217 deletion
+224
-217
models/contentunderstanding/classification/config.yaml
models/contentunderstanding/classification/config.yaml
+1
-1
models/contentunderstanding/classification/model.py
models/contentunderstanding/classification/model.py
+8
-5
models/contentunderstanding/classification/reader.py
models/contentunderstanding/classification/reader.py
+4
-0
models/contentunderstanding/classification/train_data/part-0
models/contentunderstanding/classification/train_data/part-0
+208
-208
models/contentunderstanding/readme.md
models/contentunderstanding/readme.md
+2
-2
models/contentunderstanding/tagspace/config.yaml
models/contentunderstanding/tagspace/config.yaml
+1
-1
未找到文件。
models/contentunderstanding/classification/config.yaml
浏览文件 @
d7171ec5
...
...
@@ -18,7 +18,7 @@ train:
strategy
:
"
async"
epochs
:
10
workspace
:
"
paddlerec.models.contentunderstandin.classification"
workspace
:
"
paddlerec.models.contentunderstandin
g
.classification"
reader
:
batch_size
:
5
...
...
models/contentunderstanding/classification/model.py
浏览文件 @
d7171ec5
...
...
@@ -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
=
se
lf
.
se
q_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
浏览文件 @
d7171ec5
...
...
@@ -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
浏览文件 @
d7171ec5
12 27 13
0 25 52 89 20 39
4 9 1
12 27 13
0 25 52 89 20 39
4 9 1
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4
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0 3 0
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78
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6 38 20 40 9 0
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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
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13
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13 5 49 21 57 21 67 85 74 14 1 0
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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
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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
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13 48 56 39 98 53 32 93 13 91 7 0
56 78 67 68 27 11 77 48 45 10 1 1
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5 2 8
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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
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1 29 88 5
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3 32 10 5 0
7 91
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67 21
1 29 88 5
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90 99
7 8 17 77 73
3 32 10 5 0
30 44 26 32 37 74 90 71 42 29 9 1
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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
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1
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13 24 7 49 63 78 29 75 45 92 7 1
1
6 95 23 38 34 85 94 33 47 6 1
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35
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0 52 46 4 1
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7 4 1
22 36
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2 98 75 7 1
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4 25 6 0
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0 52 46 4 1
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24
6 5 22 36 34 66 71
3 52 2 0
5 14 66 71 49 10 52 81 32 14 1 0
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9 74 9 0
25
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25 43 95 21 25 81 39 79 9 74 9 0
25 2 64 27 67 36 59 68 99 66 5 1
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2 67
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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
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0 1 0
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8
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19 90 9 83 93 22 36 96 44 73 7 1
4 73
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99 66 89 71 31 42 5 40 21 12 6 0
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6 30 17
1 99 38 4 0
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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
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69 90 69 36 60 45 39
7 41 72 8 0
91 66 11 86 5 12 15 43 79 89 1 1
15 60 43 58 61 0 62 32 98 29 9 0
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8 3 0
1 97 6 67 88 20 41 63 49
6 8 0
3 64 41 19 41 80 75 71 69 90 8 0
31 90 38 93 52
0 38 86 41 68 9 1
50 94 53
9 73 59 94
7 24 57 3 0
87 11
4 62 96 7
0 59 46 11 6 1
53 45 45 23 51 32 93 26 10 8 3 0
1 97 6 67 88 20 41 63 49
6 8 0
3 64 41 19 41 80 75 71 69 90 8 0
31 90 38 93 52 0 38 86 41 68 9 1
50 94 53
9 73 59 94
7 24 57 3 0
87 11
4 62 96 7
0 59 46 11 6 1
77 67 56 88 45 62 10 51 86 27 6 1
62 62 59 99 83 84 79 97 56 37 5 0
19 55
0 37 44 44 2
7 54 50 5 1
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75 14
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19 55
0 37 44 44 2
7 54 50 5 1
23 60 11 83 6 48 20 77 54 31 6 0
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75 14 5 83 72 46 47 64 14 12 7 0
29 95 36 63 59 49 38 44 13 15 2 1
38
3 70 89 2 94 89 74 33
6 8 1
28 56 49 43 83 34
7 63 36 13 7 0
38
3 70 89 2 94 89 74 33
6 8 1
28 56 49 43 83 34 7 63 36 13 7 0
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12 40 65 12
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28 73 34 22 51 8 52 98 74 19 8 1
12 40 65 12 7 96 73 65 12 90 5 0
42 42 48 16 80 14 48 29 29 45 5 0
58 20
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4 1 1
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58 20
4 0 69 99 15 4 16
4 1 1
93 30 90 5 23 63 25 30 99 32 7 1
91 23 20 26 84 78 58 76 58 90 5 1
33
2 36 59 55
9 79 34 92 57 9 0
33
2 36 59 55
9 79 34 92 57 9 0
80 63 84 73 22 40 70 94 59 34 5 0
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47 72
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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
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5 40 59 32 62 6 0
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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
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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
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37 84 94 33 67 60
3 95 78
8 9 0
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6 51 5 0
70 40 38 47
5 38 83 70 37 90 2 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
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
47 90 18
0 3
8 12 20 51 75 4 1
9 46 11 84
6 31 18 89 66 32 1 1
6 78 44 98 77 29 69 39 62 78 1 0
47 90 18
0 3
8 12 20 51 75 4 1
21 29 74 19 12 29 41 22 63 47 8 1
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8 8 0
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20 33 88 25 37 52
1 72 74 11 2 0
90 49 28 53 28 80 22 81
0 46 9 0
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
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80 35 98 20 91 35 47 29
3 19 2 1
57 21 24 61 60 39 83 34 53
2 2 0
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
90 49 28 53 28 80 22 81 0 46 9 0
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
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
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
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
浏览文件 @
d7171ec5
...
...
@@ -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.dn
n -d cpu -e single
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.
contentunderstanding.classificatio
n -d cpu -e single
```
### 预测
```
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.
rank.dn
n -d cpu -e single
python -m paddlerec.run -m paddlerec.models.
contentunderstanding.classificatio
n -d cpu -e single
```
## 效果对比
...
...
models/contentunderstanding/tagspace/config.yaml
浏览文件 @
d7171ec5
...
...
@@ -18,7 +18,7 @@ train:
strategy
:
"
async"
epochs
:
10
workspace
:
"
paddlerec.models.
rank
.tagspace"
workspace
:
"
paddlerec.models.
contentunderstanding
.tagspace"
reader
:
batch_size
:
5
...
...
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