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fix chinese document for dygraph and FC layer, test=release/1.6 (#1589) (#1591)

上级 1d5a6471
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**全连接层**
该接口用于构建 ``FC`` 类的一个可调用对象,具体用法参照 ``代码示例`` 。其将在神经网络中构建一个全连接层。其输入可以是一个 ``Tensor`` 或多个 ``Tensor`` 组成的list(详见参数说明),该接口会为每个输入的Tensor创建一个权重(weights)变量,即一个从每个输入单元到每个输出单元的全连接权重矩阵。全连接层将每个输入Tensor和其对应的权重(weights)相乘得到shape为 :math:`[N, size]` 的输出Tensor,其中N为batch_size大小。如果有多个输入Tensor,则多个shape为 :math:`[N, size]` 的Tensor计算结果会被累加起来,作为最终输出。如果 ``bias_attr`` 非空,则会创建一个偏置变量(bias Variable),并把它累加到输出结果中。如果 ``act`` 非空,将会在输出结果上应用相应的激活函数。
该接口用于构建 ``FC`` 类的一个可调用对象,具体用法参照 ``代码示例`` 。其将在神经网络中构建一个全连接层。其输入可以是一个 ``Tensor`` 或多个 ``Tensor`` 组成的list(详见参数说明),该接口会为每个输入的Tensor创建一个权重(weights)变量,即一个从每个输入单元到每个输出单元的全连接权重矩阵。全连接层将每个输入Tensor和其对应的权重(weights)相乘得到shape为 :math:`[N, size]` 的输出Tensor,其中N为batch_size大小。如果有多个输入Tensor,则多个shape为 :math:`[N, size]` 的Tensor计算结果会被累加起来,作为最终输出。如果 ``bias_attr`` 为False,表示不会为该层添加偏置。如果 ``act`` 非空,将会在输出结果上应用相应的激活函数。
当输入为单个 ``Tensor`` :
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- **size** (int) – 全连接层输出单元的数目,即输出 ``Tensor`` 的特征维度。
- **num_flatten_dims** (int, 可选) – fc层可以接受一个维度大于2的tensor。此时, 它首先会被扁平化(flattened)为一个二维矩阵。 参数 ``num_flatten_dims`` 决定了输入tensor的flattened方式: 前 ``num_flatten_dims`` (包含边界,从1开始数) 个维度会被扁平化为最终矩阵的第一维 (维度即为矩阵的高), 剩下的 rank(X) - num_flatten_dims 维被扁平化为最终矩阵的第二维 (即矩阵的宽)。 例如, 假设X是一个五维tensor,其形可描述为[2, 3, 4, 5, 6], 且num_flatten_dims = 3。那么扁平化的矩阵形状将会如此: [2 x 3 x 4, 5 x 6] = [24, 30]。默认为1。
- **param_attr** (ParamAttr|list of ParamAttr, 可选) – 指定权重参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **bias_attr** (ParamAttr|list of ParamAttr, 可选) – 指定偏置参数属性的对象。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **bias_attr** (ParamAttr|list of ParamAttr|bool, 可选) – 指定偏置参数属性的对象,若 `bias_attr` 为bool类型,如果设置为False,表示不会为该层添加偏置;如果设置为True,表示使用默认的偏置参数属性。默认值为None,表示使用默认的偏置参数属性。默认的偏置参数属性将偏置参数的初始值设为0。具体用法请参见 :ref:`cn_api_fluid_ParamAttr` 。
- **act** (str, 可选) – 应用于输出上的激活函数,如tanh、softmax、sigmoid,relu等,支持列表请参考 :ref:`api_guide_activations` ,默认值为None。
- **is_test** (bool, 可选) – 表明当前执行是否处于测试阶段的标志。默认为False。
- **dtype** (str, 可选) – 权重的数据类型,可以为float32或float64。默认为float32。
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......@@ -78,7 +78,7 @@ print(loss.gradient())
## 基于DyGraph构建网络
1. 编写一段用于DyGraph执行的Object-Oriented-Designed, PaddlePaddle模型代码主要由以下**三个部分**组成: **请注意,如果您设计的这一层结构是包含参数的,则必须要使用继承自`fluid.dygraph.Layer`的Object-Oriented-Designed的类来描述该层的行为。**
1. 编写一段用于DyGraph执行的Object-Oriented-Designed, PaddlePaddle模型代码主要由以下**部分**组成: **请注意,如果您设计的这一层结构是包含参数的,则必须要使用继承自`fluid.dygraph.Layer`的Object-Oriented-Designed的类来描述该层的行为。**
1. 建立一个可以在DyGraph模式中执行的,Object-Oriented的网络,需要继承自`fluid.dygraph.Layer`,其中需要调用基类的`__init__`方法,并且实现带有参数`name_scope`(用来标识本层的名字)的`__init__`构造函数,在构造函数中,我们通常会执行一些例如参数初始化,子网络初始化的操作,执行这些操作时不依赖于输入的动态信息:
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