Skip to content
体验新版
项目
组织
正在加载...
登录
切换导航
打开侧边栏
机器未来
Paddle
提交
5590b4a2
P
Paddle
项目概览
机器未来
/
Paddle
与 Fork 源项目一致
Fork自
PaddlePaddle / Paddle
通知
1
Star
1
Fork
0
代码
文件
提交
分支
Tags
贡献者
分支图
Diff
Issue
1
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
Wiki
0
Wiki
分析
仓库
DevOps
项目成员
Pages
P
Paddle
项目概览
项目概览
详情
发布
仓库
仓库
文件
提交
分支
标签
贡献者
分支图
比较
Issue
1
Issue
1
列表
看板
标记
里程碑
合并请求
0
合并请求
0
Pages
分析
分析
仓库分析
DevOps
Wiki
0
Wiki
成员
成员
收起侧边栏
关闭侧边栏
动态
分支图
创建新Issue
提交
Issue看板
提交
5590b4a2
编写于
11月 25, 2016
作者:
D
dangqingqing
浏览文件
操作
浏览文件
下载
电子邮件补丁
差异文件
Refine hierarchical-layer.rst
上级
238cc097
变更
1
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
1 changed file
with
63 addition
and
34 deletion
+63
-34
doc_cn/algorithm/rnn/hierarchical-layer.rst
doc_cn/algorithm/rnn/hierarchical-layer.rst
+63
-34
未找到文件。
doc_cn/algorithm/rnn/hierarchical-layer.
md
→
doc_cn/algorithm/rnn/hierarchical-layer.
rst
浏览文件 @
5590b4a2
# 支持双层序列作为输入的Layer
###########################
支持双层序列作为输入的Layer
###########################
## 概述
.. contents::
概述
====
在自然语言处理任务中,序列是一种常见的数据类型。一个独立的词语,可以看作是一个非序列输入,或者,我们称之为一个0层的序列;由词语构成的句子,是一个单层序列;若干个句子构成一个段落,是一个双层的序列。
在自然语言处理任务中,序列是一种常见的数据类型。一个独立的词语,可以看作是一个非序列输入,或者,我们称之为一个0层的序列;由词语构成的句子,是一个单层序列;若干个句子构成一个段落,是一个双层的序列。
...
@@ -12,55 +17,79 @@
...
@@ -12,55 +17,79 @@
+ 单层序列:排成一列的多个元素,每个元素是一个0层序列,元素之间的顺序是重要的输入信息
+ 单层序列:排成一列的多个元素,每个元素是一个0层序列,元素之间的顺序是重要的输入信息
+ 双层序列:排成一列的多个元素,每个元素是一个单层序列,称之为双层序列的一个子序列(subseq),subseq的每个元素是一个0层序列
+ 双层序列:排成一列的多个元素,每个元素是一个单层序列,称之为双层序列的一个子序列(subseq),subseq的每个元素是一个0层序列
在 PaddlePaddle中,下面这些Layer能够接受双层序列作为输入,完成相应的计算。
在 PaddlePaddle中,下面这些Layer能够接受双层序列作为输入,完成相应的计算。
## pooling_layer
pooling_layer
pooling_layer的使用示例如下,详细见
<a
href =
"../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#pooling-layer"
>
配置API
</a>
。
==============
```
python
seq_pool
=
pooling_layer
(
input
=
layer
,
pooling_layer 的使用示例如下,详细见 `pooling_layer`_ 配置API。
pooling_type
=
AvgPooling
(),
agg_level
=
AggregateLevel
.
EACH_SEQUENCE
)
.. code-block:: bash
```
seq_pool = pooling_layer(input=layer,
pooling_type=AvgPooling(),
agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE)
- `pooling_type` 目前支持两种,分别是:MaxPooling()和AvgPooling()。
- `pooling_type` 目前支持两种,分别是:MaxPooling()和AvgPooling()。
-
`agg_level=AggregateLevel.TIMESTEP`
时(默认值):
- `agg_level=AggregateLevel.TIMESTEP` 时(默认值):
- 作用:双层序列经过运算变成一个0层序列,或单层序列经过运算变成一个0层序列
- 作用:双层序列经过运算变成一个0层序列,或单层序列经过运算变成一个0层序列
- 输入:一个双层序列,或一个单层序列
- 输入:一个双层序列,或一个单层序列
- 输出:一个0层序列,即整个输入序列(单层或双层)的平均值(或最大值)
- 输出:一个0层序列,即整个输入序列(单层或双层)的平均值(或最大值)
-
`agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE`
时:
- `agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE` 时:
- 作用:一个双层序列经过运算变成一个单层序列
- 作用:一个双层序列经过运算变成一个单层序列
- 输入:必须是一个双层序列
- 输入:必须是一个双层序列
- 输出:一个单层序列,序列的每个元素是原来双层序列每个subseq元素的平均值(或最大值)
- 输出:一个单层序列,序列的每个元素是原来双层序列每个subseq元素的平均值(或最大值)
## last_seq 和 first_seq
last_seq 和 first_seq
=====================
last_seq 的使用示例如下( `first_seq`_ 类似),详细见 `last_seq`_ 配置API。
.. code-block:: bash
last = last_seq(input=layer,
agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE)
- `agg_level=AggregateLevel.TIMESTEP` 时(默认值):
last_seq的使用示例如下(first_seq类似),详细见
<a
href =
"../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#last-seq"
>
配置API
</a>
。
```
python
last
=
last_seq
(
input
=
layer
,
agg_level
=
AggregateLevel
.
EACH_SEQUENCE
)
```
-
`agg_level=AggregateLevel.TIMESTEP`
时(默认值):
- 作用:一个双层序列经过运算变成一个0层序列,或一个单层序列经过运算变成一个0层序列
- 作用:一个双层序列经过运算变成一个0层序列,或一个单层序列经过运算变成一个0层序列
- 输入:一个双层序列或一个单层序列
- 输入:一个双层序列或一个单层序列
- 输出:一个0层序列,即整个输入序列(双层或者单层)最后一个,或第一个元素。
- 输出:一个0层序列,即整个输入序列(双层或者单层)最后一个,或第一个元素。
-
`agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE`
时:
- `agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE` 时:
- 作用:一个双层序列经过运算变成一个单层序列
- 作用:一个双层序列经过运算变成一个单层序列
- 输入:必须是一个双层序列
- 输入:必须是一个双层序列
- 输出:一个单层序列,其中每个元素是双层序列中每个subseq最后一个(或第一个)元素。
- 输出:一个单层序列,其中每个元素是双层序列中每个subseq最后一个(或第一个)元素。
## expand_layer
expand_layer
============
expand_layer 的使用示例如下,详细见 `expand_layer`_ 配置API。
.. code-block:: bash
expand = expand_layer(input=layer1,
expand_as=layer2,
expand_level=ExpandLevel.FROM_TIMESTEP)
- `expand_level=ExpandLevel.FROM_TIMESTEP` 时(默认值):
expand_layer的使用示例如下,详细见
<a
href =
"../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#expand-layer"
>
配置API
</a>
。
```
python
expand
=
expand_layer
(
input
=
layer1
,
expand_as
=
layer2
,
expand_level
=
ExpandLevel
.
FROM_TIMESTEP
)
```
-
`expand_level=ExpandLevel.FROM_TIMESTEP`
时(默认值):
- 作用:一个0层序列经过运算扩展成一个单层序列,或者一个双层序列
- 作用:一个0层序列经过运算扩展成一个单层序列,或者一个双层序列
-
输入:layer1必须是一个0层序列,是待扩展的数据;layer2可以是一个单层序列,或者是一个双层序列,提供扩展的长度信息
- 输入:layer1必须是一个0层序列,是待扩展的数据;layer2 可以是一个单层序列,或者是一个双层序列,提供扩展的长度信息
-
输出:一个单层序列,或一个双层序列,输出序列的类型(双层序列,或单层序列)和序列中含有元素的数目同 layer2一致。若输出是单层序列,单层序列的每个元素(0层序列),都是对layer1元素的拷贝;若输出是双层序列,双层序列每个subseq中每个元素(0层序列),都是对layer1元素的拷贝
- 输出:一个单层序列或一个双层序列,输出序列的类型(双层序列或单层序列)和序列中含有元素的数目同 layer2 一致。若输出是单层序列,单层序列的每个元素(0层序列),都是对layer1元素的拷贝;若输出是双层序列,双层序列每个subseq中每个元素(0层序列),都是对layer1元素的拷贝
-
`expand_level=ExpandLevel.FROM_SEQUENCE`
时:
- `expand_level=ExpandLevel.FROM_SEQUENCE` 时:
- 作用:一个单层序列经过运算扩展成一个双层序列
- 作用:一个单层序列经过运算扩展成一个双层序列
-
输入:layer1必须是一个单层序列,是待扩展的数据;layer2必须是一个双层序列,提供扩展的长度信息
- 输入:layer1必须是一个单层序列,是待扩展的数据;layer2 必须是一个双层序列,提供扩展的长度信息
-
输出:一个双层序列,序列中含有元素的数目同layer2一致。要求单层序列含有元素的数目(0层序列),和双层序列含有subseq 的数目一致。单层序列第i个元素(0层序列),被扩展为一个单层序列,构成了输出双层序列的第i个subseq。
- 输出:一个双层序列,序列中含有元素的数目同 layer2 一致。要求单层序列含有元素的数目(0层序列)和双层序列含有subseq 的数目一致。单层序列第i个元素(0层序列),被扩展为一个单层序列,构成了输出双层序列的第i个 subseq 。
.. _pooling_layer: ../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#pooling-layer
.. _last_seq: ../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#last-seq
.. _first_seq: ../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#first-seq
.. _expand_layer: ../../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#expand-layer
编辑
预览
Markdown
is supported
0%
请重试
或
添加新附件
.
添加附件
取消
You are about to add
0
people
to the discussion. Proceed with caution.
先完成此消息的编辑!
取消
想要评论请
注册
或
登录