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Crayon鑫
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5c8339f5
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11月 15, 2016
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zhangjcqq
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11月 15, 2016
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doc/demo/semantic_role_labeling/semantic_role_labeling.md
doc/demo/semantic_role_labeling/semantic_role_labeling.md
+0
-8
未找到文件。
doc/demo/semantic_role_labeling/semantic_role_labeling.md
浏览文件 @
5c8339f5
...
@@ -124,15 +124,11 @@ paddle train \
...
@@ -124,15 +124,11 @@ paddle train \
--log_period=5000 \
--log_period=5000 \
--trainer_count=1 \
--trainer_count=1 \
--show_parameter_stats_period=5000 \
--show_parameter_stats_period=5000 \
--saving_period=1 \
--save_dir=./output \
--save_dir=./output \
--local=1 \
--num_passes=10000 \
--num_passes=10000 \
--test_period=0 \
--average_test_period=10000000 \
--average_test_period=10000000 \
--init_model_path=./data \
--init_model_path=./data \
--load_missing_parameter_strategy=rand \
--load_missing_parameter_strategy=rand \
--dot_period=100 \
2>&1 | tee 'train.log'
2>&1 | tee 'train.log'
```
```
...
@@ -141,15 +137,11 @@ paddle train \
...
@@ -141,15 +137,11 @@ paddle train \
-
\-
-log_period=500: print log every 20 batches.
-
\-
-log_period=500: print log every 20 batches.
-
\-
-trainer_count=1: set thread number (or GPU count).
-
\-
-trainer_count=1: set thread number (or GPU count).
-
\-
-show_parameter_stats_period=5000: show parameter statistic every 100 batches.
-
\-
-show_parameter_stats_period=5000: show parameter statistic every 100 batches.
-
\-
-saving_period=1: save model per pass
-
\-
-save_dir=./output: output path to save models.
-
\-
-save_dir=./output: output path to save models.
-
\-
-local=1: traing in local mode
-
\-
-num_passes=10000: set pass number, one pass in PaddlePaddle means training all samples in dataset one time.
-
\-
-num_passes=10000: set pass number, one pass in PaddlePaddle means training all samples in dataset one time.
-
\-
-test_period=0: run testing each pass
-
\-
-average_test_period=10000000: do test on average parameter every average_test_period batches
-
\-
-average_test_period=10000000: do test on average parameter every average_test_period batches
-
\-
-init_model_path=./data: parameter initialization path
-
\-
-init_model_path=./data: parameter initialization path
-
\-
-load_missing_parameter_strategy=rand: random initialization unexisted parameters
-
\-
-load_missing_parameter_strategy=rand: random initialization unexisted parameters
-
\-
-dot_period=100: print a dot per 100 batches
After training, the models will be saved in directory
`output`
.
After training, the models will be saved in directory
`output`
.
...
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