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d4adaa95
编写于
2月 25, 2019
作者:
H
Hao Wang
提交者:
Cheerego
2月 25, 2019
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[to 1.3] cn api debug (#655)
* debug * fix 2 -conv2d * "锚" ==> anchor(s)
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and
69 deletion
+143
-69
doc/fluid/api_cn/io_cn.rst
doc/fluid/api_cn/io_cn.rst
+15
-15
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
+128
-54
未找到文件。
doc/fluid/api_cn/io_cn.rst
浏览文件 @
d4adaa95
...
@@ -11,16 +11,16 @@ load_inference_model
...
@@ -11,16 +11,16 @@ load_inference_model
.. py:class:: paddle.fluid.io.load_inference_model(dirname, executor, model_filename=None, params_filename=None, pserver_endpoints=None)
.. py:class:: paddle.fluid.io.load_inference_model(dirname, executor, model_filename=None, params_filename=None, pserver_endpoints=None)
从指定目录中加载
推理
model(inference model)
从指定目录中加载
预测模型
model(inference model)
参数:
参数:
- **dirname** (str) – model的路径
- **dirname** (str) – model的路径
- **executor** (Executor) – 运行 inference model的 ``executor``
- **executor** (Executor) – 运行 inference model的 ``executor``
- **model_filename** (str|None) –
推理
Program 的文件名称。如果设置为None,将使用默认的文件名为: ``__model__``
- **model_filename** (str|None) –
存储着预测
Program 的文件名称。如果设置为None,将使用默认的文件名为: ``__model__``
- **params_filename** (str|None) – 加载所有相关参数的文件名称。如果设置为None,则参数将保存在单独的文件中。
- **params_filename** (str|None) – 加载所有相关参数的文件名称。如果设置为None,则参数将保存在单独的文件中。
- **pserver_endpoints** (list|None) – 只有在分布式
推理
时需要用到。 当在训练时使用分布式 look up table , 需要这个参数. 该参数是 pserver endpoints 的列表
- **pserver_endpoints** (list|None) – 只有在分布式
预测
时需要用到。 当在训练时使用分布式 look up table , 需要这个参数. 该参数是 pserver endpoints 的列表
返回: 这个函数的返回有三个元素的元组(Program,feed_target_names, fetch_targets)。Program 是一个 ``Program`` ,它是
推理 ``Program``。 ``feed_target_names`` 是一个str列表,它包含需要在推理 ``Program`` 中提供数据的变量的名称。`
`fetch_targets`` 是一个 ``Variable`` 列表,从中我们可以得到推断结果。
返回: 这个函数的返回有三个元素的元组(Program,feed_target_names, fetch_targets)。Program 是一个 ``Program`` ,它是
预测 ``Program``。 ``feed_target_names`` 是一个str列表,它包含需要在预测 ``Program`` 中提供数据的变量的名称。`
`fetch_targets`` 是一个 ``Variable`` 列表,从中我们可以得到推断结果。
返回类型:元组(tuple)
返回类型:元组(tuple)
...
@@ -39,7 +39,7 @@ load_inference_model
...
@@ -39,7 +39,7 @@ load_inference_model
fetch_list=fetch_targets)
fetch_list=fetch_targets)
# 在这个示例中,inference program 保存在 ./infer_model/__model__”中
# 在这个示例中,inference program 保存在 ./infer_model/__model__”中
# 参数保存在./infer_mode 单独的若干文件中
# 参数保存在./infer_mode 单独的若干文件中
# 加载 inference program 后, executor 使用 fetch_targets 和 feed_target_names 执行Program, 得到
推理
结果
# 加载 inference program 后, executor 使用 fetch_targets 和 feed_target_names 执行Program, 得到
预测
结果
...
@@ -71,13 +71,13 @@ load_params
...
@@ -71,13 +71,13 @@ load_params
**代码示例**
**代码示例**
.. code-block:: python
.. code-block:: python
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
param_path = "./my_paddle_model"
param_path = "./my_paddle_model"
prog = fluid.default_main_program()
prog = fluid.default_main_program()
fluid.io.load_params(executor=exe, dirname=param_path,
fluid.io.load_params(executor=exe, dirname=param_path,
main_program=None)
main_program=None)
...
@@ -184,19 +184,19 @@ save_inference_model
...
@@ -184,19 +184,19 @@ save_inference_model
.. py:class:: paddle.fluid.io.save_inference_model(dirname, feeded_var_names, target_vars, executor, main_program=None, model_filename=None, params_filename=None, export_for_deployment=True)
.. py:class:: paddle.fluid.io.save_inference_model(dirname, feeded_var_names, target_vars, executor, main_program=None, model_filename=None, params_filename=None, export_for_deployment=True)
修改指定的 ``main_program`` ,构建一个专门用
于推理
的 ``Program``,然后 ``executor`` 把它和所有相关参数保存到 ``dirname`` 中
修改指定的 ``main_program`` ,构建一个专门用
预测
的 ``Program``,然后 ``executor`` 把它和所有相关参数保存到 ``dirname`` 中
``dirname`` 用于指定保存变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中,设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中,请使用filename来指定它
``dirname`` 用于指定保存变量的目录。如果变量保存在指定目录的若干文件中,设置文件名 None; 如果所有变量保存在一个文件中,请使用filename来指定它
参数:
参数:
- **dirname** (str) – 保存
推理
model的路径
- **dirname** (str) – 保存
预测
model的路径
- **feeded_var_names** (list[str]) –
推理
(inference)需要 feed 的数据
- **feeded_var_names** (list[str]) –
预测
(inference)需要 feed 的数据
- **target_vars** (list[Variable]) – 保存
推理
(inference)结果的 Variables
- **target_vars** (list[Variable]) – 保存
预测
(inference)结果的 Variables
- **executor** (Executor) – executor 保存 inference model
- **executor** (Executor) – executor 保存 inference model
- **main_program** (Program|None) – 使用 ``main_program`` ,构建一个专门用于
推理
的 ``Program`` (inference model). 如果为None, 使用 ``default main program`` 默认: None.
- **main_program** (Program|None) – 使用 ``main_program`` ,构建一个专门用于
预测
的 ``Program`` (inference model). 如果为None, 使用 ``default main program`` 默认: None.
- **model_filename** (str|None) – 保存
推理P
rogram 的文件名称。如果设置为None,将使用默认的文件名为: ``__model__``
- **model_filename** (str|None) – 保存
预测P
rogram 的文件名称。如果设置为None,将使用默认的文件名为: ``__model__``
- **params_filename** (str|None) – 保存所有相关参数的文件名称。如果设置为None,则参数将保存在单独的文件中。
- **params_filename** (str|None) – 保存所有相关参数的文件名称。如果设置为None,则参数将保存在单独的文件中。
- **export_for_deployment** (bool) – 如果为真,Program将被修改为只支持直接
推理
部署的Program。否则,将存储更多的信息,方便优化和再训练。目前只支持True。
- **export_for_deployment** (bool) – 如果为真,Program将被修改为只支持直接
预测
部署的Program。否则,将存储更多的信息,方便优化和再训练。目前只支持True。
返回: None
返回: None
...
@@ -214,7 +214,7 @@ save_inference_model
...
@@ -214,7 +214,7 @@ save_inference_model
target_vars=[predict_var], executor=exe)
target_vars=[predict_var], executor=exe)
# 在这个示例中,函数将修改默认的主程序让它适合于推断‘predict_var’。修改的
# 在这个示例中,函数将修改默认的主程序让它适合于推断‘predict_var’。修改的
#
推理
Program 将被保存在 ./infer_model/__model__”中。
#
预测
Program 将被保存在 ./infer_model/__model__”中。
# 和参数将保存在文件夹下的单独文件中 ./infer_mode
# 和参数将保存在文件夹下的单独文件中 ./infer_mode
...
...
doc/fluid/api_cn/layers_cn.rst
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d4adaa95
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