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c521f01c
编写于
8月 16, 2019
作者:
X
xsrobin
提交者:
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8月 16, 2019
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Faq (#1109)
* flags classify and del releasenotes * faq
上级
ad9edb48
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2 changed file
with
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0 deletion
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doc/fluid/faq/install_cn.md
doc/fluid/faq/install_cn.md
+30
-0
doc/fluid/faq/train_cn.md
doc/fluid/faq/train_cn.md
+20
-0
未找到文件。
doc/fluid/faq/install_cn.md
浏览文件 @
c521f01c
...
@@ -50,6 +50,16 @@ Python3:
...
@@ -50,6 +50,16 @@ Python3:
## 环境问题
## 环境问题
##### Q: 报错:libmkldnn.so not found
+
问题描述
paddle运行时报libmkldnn.so not found。
+
问题解答
请设置为 export LD_LIBRARY_PATH=/home/disk1/yitengfei/paddle_release_home/python/lib/python2.7/site-packages/paddle/libs/:$LD_LIBRARY_PATH。 注:具体请按照自己的文件路径填写。
##### Q: CPU版本可运行,GPU版本运行失败
##### Q: CPU版本可运行,GPU版本运行失败
+
问题描述
+
问题描述
...
@@ -471,6 +481,26 @@ Please uninstall paddle package before start unittest. Try to 'pip uninstall pad
...
@@ -471,6 +481,26 @@ Please uninstall paddle package before start unittest. Try to 'pip uninstall pad
### 安装过程中报错
### 安装过程中报错
##### Q: Error: no CUDA-capable device is detected
+
问题描述
使用paddle时出现no CUDA-capable device is detected错误
+
问题解答
没装对cuda。建议查找libcudart.so在哪个目录下,并将其加到LD_LIBRARY_PATH中。例如: find / -name libcudart.so, 可以发现libcudart.so在/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so, 然后使用命令export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/targets/x86_64-linux/lib/libcudart.so$LD_LIBRARY_PATH即可
##### Q: Error: after cudaFuncGetAttributes: invalid device function
+
问题描述
在A机器上编译的paddle,在B机器上跑报错Runtime Error: function_attributes(): after cudaFuncGetAttributes: invalid device function
+
问题解答
应该是在A上编译的时候选择的GPU的架构与B机器上的GPU架构不兼容,建议用户在B上重新编译
##### Q: Error: Can not load core_noavx.* .ImportError
##### Q: Error: Can not load core_noavx.* .ImportError
+
问题描述
+
问题描述
...
...
doc/fluid/faq/train_cn.md
浏览文件 @
c521f01c
...
@@ -168,6 +168,26 @@ return accuracy, avg_cost, auc_var, batch_auc_var, py_reader
...
@@ -168,6 +168,26 @@ return accuracy, avg_cost, auc_var, batch_auc_var, py_reader
## 参数相关
## 参数相关
##### Q: 本地数据传入embedding的参数矩阵
+
问题描述
如何将本地数据传入embedding的参数矩阵中?
+
问题解答
需将本地词典向量读取为numpy数据格式,然后使用fluid.initializer.NumpyArrayInitializer这个op初始化fluid.layers.embedding里的param_attr参数。即可实现加载用户自定义(或预训练)的embedding向量。
##### Q: 共享向量权重
+
问题描述
fluid.layers.embedding中如何实现多个feature间共享该层的向量权重?
+
问题解答
将所有embedding层中param_attr参数里的name设置为同一个,即可实现共享向量权重。如
`param_attr=fluid.ParamAttr(name="word_embedding")`
。
##### Q: 手动输入参数并改变?
##### Q: 手动输入参数并改变?
+
问题描述
+
问题描述
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