提交 ec021439 编写于 作者: H hedaoyuan

use literalinclude

上级 0cac5391
...@@ -25,26 +25,9 @@ PaddlePaddle使用swig对常用的预测接口进行了封装,通过编译会 ...@@ -25,26 +25,9 @@ PaddlePaddle使用swig对常用的预测接口进行了封装,通过编译会
如下是一段使用mnist model来实现手写识别的预测代码。完整的代码见 ``src_root/doc/ui/predict/predict_sample.py`` 。mnist model可以通过 ``src_root\demo\mnist`` 目录下的demo训练出来。 如下是一段使用mnist model来实现手写识别的预测代码。完整的代码见 ``src_root/doc/ui/predict/predict_sample.py`` 。mnist model可以通过 ``src_root\demo\mnist`` 目录下的demo训练出来。
.. code-block:: python .. literalinclude:: ../../../doc/ui/predict/predict_sample.py
:language: python
from py_paddle import swig_paddle, DataProviderConverter :lines: 15-18,121-136
from paddle.trainer.PyDataProvider2 import dense_vector
from paddle.trainer.config_parser import parse_config
TEST_DATA = [...]
def main():
conf = parse_config("./mnist_model/trainer_config.py", "")
network = swig_paddle.GradientMachine.createFromConfigProto(conf.model_config)
assert isinstance(network, swig_paddle.GradientMachine) # For code hint.
network.loadParameters("./mnist_model/")
converter = DataProviderConverter([dense_vector(784)])
inArg = converter(TEST_DATA)
print network.forwardTest(inArg)
if __name__ == '__main__':
swig_paddle.initPaddle("--use_gpu=0")
main()
Demo预测输出如下,其中value即为softmax层的输出。由于TEST_DATA包含两条预测数据,所以输出的value包含两个向量 。 Demo预测输出如下,其中value即为softmax层的输出。由于TEST_DATA包含两条预测数据,所以输出的value包含两个向量 。
......
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