提交 72436e6f 编写于 作者: C CrossLee1 提交者: GitHub

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- 类型: bool (默认: 1). - 类型: bool (默认: 1).
* `--local` * `--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). - 类型: bool (默认: 1).
* `--trainer_count` * `--trainer_count`
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- 类型: int32 (默认: 0). - 类型: int32 (默认: 0).
* `--test_wait` * `--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). - 类型: bool (默认: 0).
* `--model_list` * `--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). - 类型: string (默认: "", null).
* `--predict_output_dir` * `--predict_output_dir`
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- 类型: bool (默认: 0). - 类型: bool (默认: 0).
* `--prev_batch_state` * `--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). - 类型: bool (默认: 0).
* `--beam_size` * `--beam_size`
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- 类型: int32 (默认: 1). - 类型: int32 (默认: 1).
* `--diy_beam_search_prob_so` * `--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). - 类型: string (默认: "", null).
## 度量学习(Metric Learning) ## 度量学习(Metric Learning)
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- 内存容限阈值,当超过该阈值时,停止加载数据. - 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). - 类型: double (默认: 1.0).
## Unit Test ## 单元测试
* `--checkgrad_eps` * `--checkgrad_eps`
- 使用checkgrad模式时的参数变化大小. - 使用checkgrad模式时的参数变化大小.
- 类型: double (默认: 1e-05). - 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` * `--start_pserver`
- 指示是否开启参数服务器(parameter server). - 指示是否开启参数服务器(parameter server).
- 类型: bool (默认: 0). - 类型: bool (默认: 0).
* `--pservers` * `--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"). - 类型: string (默认: "127.0.0.1").
* `--port` * `--port`
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- 类型: int32 (默认: 1). - 类型: int32 (默认: 1).
* `--trainer_id` * `--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). - 类型: int32 (默认: 0).
* `--num_gradient_servers` * `--num_gradient_servers`
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