From 72436e6f29ad3162798e6a05a3d789e4e0d3f0e4 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: CrossLee1 Date: Fri, 23 Dec 2016 16:09:50 +0800 Subject: [PATCH] Update detail_introduction_cn.md --- .../cmd_parameter/detail_introduction_cn.md | 18 +++++++++--------- 1 file changed, 9 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git a/doc/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.md b/doc/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.md index 1e6f32eb49d..dbf7c6f00b8 100644 --- a/doc/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.md +++ b/doc/howto/usage/cmd_parameter/detail_introduction_cn.md @@ -15,7 +15,7 @@ - 类型: bool (默认: 1). * `--local` - - 训练过程是否为本地模式,设置为true使用本地训练或者使用集群上的一个节点,否则使用集群上的多台机器。 +  - 训练过程是否为本地模式,设置为true使用本地训练或者使用集群上的一个节点,否则使用多机训练。 - 类型: bool (默认: 1). * `--trainer_count` @@ -114,11 +114,11 @@ - 类型: int32 (默认: 0). * `--test_wait` - - 指示当指定轮的测试模型不存在时,是否需要等待该轮模型参数。如果在集群的提交环境中设置了test_data_path,将会启动一个进程执行测试,因此我们需要设置test_wait=1。需要注意的是,在集群提交环境中,该参数已经默认设置为True. + - 指示当指定轮的测试模型不存在时,是否需要等待该轮模型参数。如果在训练期间同时发起另外一个进程进行测试,可以使用该参数. - 类型: bool (默认: 0). * `--model_list` - - 测试时指定的存储模型列表的文件。在集群提交环境中,在指定model_path之后,该参数会自动设置. + - 测试时指定的存储模型列表的文件. - 类型: string (默认: "", null). * `--predict_output_dir` @@ -169,7 +169,7 @@ - 类型: bool (默认: 0). * `--prev_batch_state` - - 指示批次之间是否是连续的. + - 标识是否为连续的batch计算. - 类型: bool (默认: 0). * `--beam_size` @@ -177,7 +177,7 @@ - 类型: int32 (默认: 1). * `--diy_beam_search_prob_so` - - 指定共享的动态库,用户可以定义Paddle之外的文件. +  - 用户可以自定义beam search的方法,编译成动态库,供PaddlePaddle加载。 该参数用于指定动态库路径. - 类型: string (默认: "", null). ## 度量学习(Metric Learning) @@ -195,20 +195,20 @@ - 内存容限阈值,当超过该阈值时,停止加载数据. - 类型: double (默认: 1.0). -## Unit Test +## 单元测试 * `--checkgrad_eps` - 使用checkgrad模式时的参数变化大小. - 类型: double (默认: 1e-05). -## 参数服务器(Parameter Server)和分布式通信(Distributed Communication) +## 参数服务器和分布式通信 * `--start_pserver` - 指示是否开启参数服务器(parameter server). - 类型: bool (默认: 0). * `--pservers` - - 参数服务器的IP地址,以逗号间隔,在集群提交环境中自动设置. + - 参数服务器的IP地址,以逗号间隔. - 类型: string (默认: "127.0.0.1"). * `--port` @@ -220,7 +220,7 @@ - 类型: int32 (默认: 1). * `--trainer_id` - - 在分布式训练中,每个训练器必须指定一个唯一的id号,从0到num_trainers-1。0号训练器是主训练器。使用者无需关心这个参数. +  - 在分布式训练中,每个训练节点必须指定一个唯一的id号,从0到num_trainers-1。0号训练节点是主训练节点。使用者无需关心这个参数. - 类型: int32 (默认: 0). * `--num_gradient_servers` -- GitLab