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c2c5df29
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9月 04, 2017
作者:
C
caoying03
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5 changed file
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7 addition
and
7 deletion
+7
-7
doc/api/v2/config/layer.rst
doc/api/v2/config/layer.rst
+2
-2
doc/getstarted/basic_usage/index_en.rst
doc/getstarted/basic_usage/index_en.rst
+1
-1
doc/getstarted/concepts/src/train.py
doc/getstarted/concepts/src/train.py
+1
-1
doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst
doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst
+2
-2
doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md
doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md
+1
-1
未找到文件。
doc/api/v2/config/layer.rst
浏览文件 @
c2c5df29
...
...
@@ -434,9 +434,9 @@ lambda_cost
.. autoclass:: paddle.v2.layer.lambda_cost
:noindex:
mse
_cost
square_error
_cost
--------
.. autoclass:: paddle.v2.layer.
mse
_cost
.. autoclass:: paddle.v2.layer.
square_error
_cost
:noindex:
rank_cost
...
...
doc/getstarted/basic_usage/index_en.rst
浏览文件 @
c2c5df29
...
...
@@ -49,7 +49,7 @@ To recover this relationship between ``X`` and ``Y``, we use a neural network wi
x = data_layer(name='x', size=1)
y = data_layer(name='y', size=1)
y_predict = fc_layer(input=x, param_attr=ParamAttr(name='w'), size=1, act=LinearActivation(), bias_attr=ParamAttr(name='b'))
cost =
mse
_cost(input=y_predict, label=y)
cost =
square_error
_cost(input=y_predict, label=y)
outputs(cost)
Some of the most fundamental usages of PaddlePaddle are demonstrated:
...
...
doc/getstarted/concepts/src/train.py
浏览文件 @
c2c5df29
...
...
@@ -8,7 +8,7 @@ paddle.init(use_gpu=False)
x
=
paddle
.
layer
.
data
(
name
=
'x'
,
type
=
paddle
.
data_type
.
dense_vector
(
2
))
y_predict
=
paddle
.
layer
.
fc
(
input
=
x
,
size
=
1
,
act
=
paddle
.
activation
.
Linear
())
y
=
paddle
.
layer
.
data
(
name
=
'y'
,
type
=
paddle
.
data_type
.
dense_vector
(
1
))
cost
=
paddle
.
layer
.
mse
_cost
(
input
=
y_predict
,
label
=
y
)
cost
=
paddle
.
layer
.
square_error
_cost
(
input
=
y_predict
,
label
=
y
)
# create parameters
parameters
=
paddle
.
parameters
.
create
(
cost
)
...
...
doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst
浏览文件 @
c2c5df29
...
...
@@ -81,7 +81,7 @@ PaddlePaddle支持不同类型的输入数据,主要包括四种类型,和
.. code-block:: bash
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
cost = paddle.layer.
mse
_cost(input=y_predict, label=y)
cost = paddle.layer.
square_error
_cost(input=y_predict, label=y)
其中,x与y为之前描述的输入层;而y_predict是接收x作为输入,接上一个全连接层;cost接收y_predict与y作为输入,接上均方误差层。
...
...
@@ -147,4 +147,4 @@ PaddlePaddle支持不同类型的输入数据,主要包括四种类型,和
.. literalinclude:: src/train.py
:linenos:
有关线性回归的实际应用,可以参考PaddlePaddle book的 `第一章节 <http://book.paddlepaddle.org/index.html>`_。
\ No newline at end of file
有关线性回归的实际应用,可以参考PaddlePaddle book的 `第一章节 <http://book.paddlepaddle.org/index.html>`_。
doc/howto/usage/k8s/k8s_distributed_cn.md
浏览文件 @
c2c5df29
...
...
@@ -213,7 +213,7 @@ I1116 09:10:17.123440 50 Util.cpp:130] Calling runInitFunctions
I1116 09:10:17.123764 50 Util.cpp:143] Call runInitFunctions
done
.
[
WARNING 2016-11-16 09:10:17,227 default_decorators.py:40] please use keyword arguments
in
paddle config.
[
INFO 2016-11-16 09:10:17,239 networks.py:1282] The input order is
[
movie_id, title, genres, user_id, gender, age, occupation, rating]
[
INFO 2016-11-16 09:10:17,239 networks.py:1289] The output order is
[
__
mse
_cost_0__]
[
INFO 2016-11-16 09:10:17,239 networks.py:1289] The output order is
[
__
square_error
_cost_0__]
I1116 09:10:17.392917 50 Trainer.cpp:170] trainer mode: Normal
I1116 09:10:17.613910 50 PyDataProvider2.cpp:257] loading dataprovider dataprovider::process
I1116 09:10:17.680917 50 PyDataProvider2.cpp:257] loading dataprovider dataprovider::process
...
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