Created by: fingthinking

fc = paddle.layer.fc(
            name="Relu2",
            input=fc_1,
            size=64,
            act=paddle.activation.Relu())
    #return fc
    if is_train:
        return paddle.layer.nce(
            input=fc,
            label=next_id,
            num_classes=nid_dict_size,
            param_attr=paddle.attr.Param(name="nce_w"),
            bias_attr=paddle.attr.Param(name="nce_b"),
            act=paddle.activation.Sigmoid(),
            num_neg_samples=5,
            neg_distribution=nid_freq)
#        return paddle.layer.hsigmoid(
#            input=sum_emb,
#            label=next_word,
#            param_attr=paddle.attr.Param(name="nce_w"),
#            bias_attr=paddle.attr.Param(name="nce_b"))
    else:
        return paddle.layer.mixed(
            size=nid_dict_size,
            input=paddle.layer.trans_full_matrix_projection(
                fc, param_attr=paddle.attr.Param(name="nce_w")),
            act=paddle.activation.Sigmoid(), # 据说这儿有错误。
            bias_attr=paddle.attr.Param(name="nce_b")), fc

我的网络最后一层是一个softmax，在CAPI中运算太慢了，我需要的输出结果是上面一层的Relu的输出，因此将train_conf.bin文件由原本的输出最后两层，修改为了倒数第二层，就遇到了CAPI中无法加载参数的问题。 没有其他报错信息，求大佬们指点迷津~~~

可能是我的程序的问题，使用了之前的配置也不能用了，我再修改一下试试。