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PaddleDetection

PaddlePaddle / PaddleDetection
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PaddleDetection
提交 a0fbc1e1 编写于 作者: Y Yu Yang 提交者： GitHub
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上级 16f8bc53 dd32909a
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Showing with 361 addition and 151 deletion
RELEASE.md
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -7,6 +7,11 @@
* Support rectangle input for CNN.
* Support stride pooling for seqlastin and seqfirstin.
* Expose seq_concat_layer/seq_reshape_layer in `trainer_config_helpers`.
* Add dataset package
- CIFAR, MNIST, IMDB, WMT14, CONLL05, movielens, imikolov.
* Add Priorbox layer for Single Shot Multibox Detection.
* Add smooth L1 cost.
* Add data reader creator and data reader decorator for v2 API.
* Add the cpu implementation of cmrnorm-projection.
## Improvements
......@@ -19,6 +24,13 @@
* Reorganize the catalog of doc/ and refine several docs.
* Add Travis-CI for checking dead links.
* Add a example for explaining sparse_vector.
* Add Relu in layer_math.py
* Simplify data processing flow for quick start.
* Support CUDNN Deconv.
* Add data feeder for v2 API.
* Support predicting the samples from sys.stdin for sentiment demo.
* Provide multi-proccess interface for image preprocessing.
* Add benchmark document for v1 API.
* Add Relu in layer_math.py.
* Add packages for automatically downloading public datasets.
* Rename Argument::sumCost to Argument::sum since Argument does not have to have any relationship with cost.
......@@ -49,6 +61,9 @@
* Fix LogActivation which is not defined.
* Fix bug when run test_layerHelpers multiple times.
* Fix protobuf size limit on seq2seq demo.
* Fix bug for dataprovider converter in GPU mode.
* Fix bug in GatedRecurrentLayer which only occurs in predicting or `job=test` mode.
* Fix bug for BatchNorm when testing more than models in test mode.
* Fix unit test of paramRelu.
* Fix some warning about CpuSparseMatrix.
* Fix MultiGradientMachine error if trainer_count > batch_size.
......
demo/seqToseq/seqToseq_net.py
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -69,7 +69,8 @@ def gru_encoder_decoder(data_conf,
encoder_size=512,
decoder_size=512,
beam_size=3,
max_length=250):
max_length=250,
error_clipping=50):
"""
A wrapper for an attention version of GRU Encoder-Decoder network
is_generating: whether this config is used for generating
......@@ -90,9 +91,19 @@ def gru_encoder_decoder(data_conf,
input=src_word_id,
size=word_vector_dim,
param_attr=ParamAttr(name='_source_language_embedding'))
src_forward = simple_gru(input=src_embedding, size=encoder_size)
src_forward = simple_gru(
input=src_embedding,
size=encoder_size,
naive=True,
gru_layer_attr=ExtraLayerAttribute(
error_clipping_threshold=error_clipping))
src_backward = simple_gru(
input=src_embedding, size=encoder_size, reverse=True)
input=src_embedding,
size=encoder_size,
reverse=True,
naive=True,
gru_layer_attr=ExtraLayerAttribute(
error_clipping_threshold=error_clipping))
encoded_vector = concat_layer(input=[src_forward, src_backward])
with mixed_layer(size=decoder_size) as encoded_proj:
......@@ -117,11 +128,13 @@ def gru_encoder_decoder(data_conf,
decoder_inputs += full_matrix_projection(input=context)
decoder_inputs += full_matrix_projection(input=current_word)
gru_step = gru_step_layer(
gru_step = gru_step_naive_layer(
name='gru_decoder',
input=decoder_inputs,
output_mem=decoder_mem,
size=decoder_size)
size=decoder_size,
layer_attr=ExtraLayerAttribute(
error_clipping_threshold=error_clipping))
with mixed_layer(
size=target_dict_dim, bias_attr=True,
......
doc/getstarted/index_cn.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -2,7 +2,8 @@
============
.. toctree::
:maxdepth: 2
:maxdepth: 1
build_and_install/index_cn.rst
basic_usage/index_cn.rst
- `深度学习入门课程 <http://book.paddlepaddle.org/>`_
doc/getstarted/index_en.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -2,7 +2,8 @@ GET STARTED
============
.. toctree::
:maxdepth: 2
:maxdepth: 1
build_and_install/index_en.rst
basic_usage/index_en.rst
- `Deep Learning 101 <http://book.paddlepaddle.org/index.en.html>`_
doc/howto/deep_model/rnn/hierarchical_layer_cn.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -19,18 +19,18 @@
在 PaddlePaddle中，下面这些Layer能够接受双层序列作为输入，完成相应的计算。
pooling_layer
==============
pooling
========
pooling_layer 的使用示例如下，详细见 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_pooling_layer` 配置API。
pooling 的使用示例如下，详细见 :ref:`api_v2.layer_pooling` 配置API。
.. code-block:: bash
seq_pool = pooling_layer(input=layer,
pooling_type=AvgPooling(),
agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE)
seq_pool = pooling(input=layer,
pooling_type=pooling.Max(),
agg_level=AggregateLevel.EACH_SEQUENCE)
- `pooling_type` 目前支持两种，分别是：MaxPooling()和AvgPooling()。
- `pooling_type` 目前支持两种，分别是：pooling.Max()和pooling.Avg()。
- `agg_level=AggregateLevel.EACH_TIMESTEP` 时（默认值）：
......@@ -47,7 +47,7 @@ pooling_layer 的使用示例如下，详细见 :ref:`api_trainer_config_helpers
last_seq 和 first_seq
=====================
last_seq 的使用示例如下（ :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_first_seq` 类似），详细见 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_last_seq` 配置API。
last_seq 的使用示例如下（ :ref:`api_v2.layer_first_seq` 类似），详细见 :ref:`api_v2.layer_last_seq` 配置API。
.. code-block:: bash
......@@ -65,16 +65,16 @@ last_seq 的使用示例如下（ :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_first_
- 输入：必须是一个双层序列
- 输出：一个单层序列，其中每个元素是双层序列中每个subseq最后一个（或第一个）元素。
expand_layer
============
expand
======
expand_layer 的使用示例如下，详细见 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_expand_layer` 配置API。
expand 的使用示例如下，详细见 :ref:`api_v2.layer_expand` 配置API。
.. code-block:: bash
expand = expand_layer(input=layer1,
expand_as=layer2,
expand_level=ExpandLevel.FROM_TIMESTEP)
ex = expand(input=layer1,
expand_as=layer2,
expand_level=ExpandLevel.FROM_TIMESTEP)
- `expand_level=ExpandLevel.FROM_TIMESTEP` 时（默认值）：
......
doc/howto/deep_model/rnn/index_cn.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -4,7 +4,6 @@ RNN相关模型
.. toctree::
:maxdepth: 1
rnn_config_cn.rst
recurrent_group_cn.md
hierarchical_layer_cn.rst
hrnn_rnn_api_compare_cn.rst
doc/howto/deep_model/rnn/index_en.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
RNN Models
==========
.. toctree::
:maxdepth: 1
rnn_config_en.rst
doc/howto/dev/contribute_to_paddle_cn.md
浏览文件 @ a0fbc1e1
# 如何贡献代码
我们真诚地感谢您的贡献，欢迎通过 GitHub 的 fork 和 pull request 流程来提交代码。
## 代码要求
- 你的代码必须完全遵守 [doxygen](http://www.stack.nl/~dimitri/doxygen/) 的样式。
- 确保编译器选项 WITH\_STYLE\_CHECK 已打开，并且编译能通过代码样式检查。
- 代码注释请遵守 [Doxygen](http://www.stack.nl/~dimitri/doxygen/) 的样式。
- 确保编译器选项 `WITH_STYLE_CHECK` 已打开，并且编译能通过代码样式检查。
- 所有代码必须具有单元测试。
- 通过所有单元测试。
以下教程将指导您提交代码。
## [Fork](https://help.github.com/articles/fork-a-repo/)
跳转到[PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) GitHub首页，然后单击 `Fork` 按钮。
跳转到[PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) GitHub首页，然后单击 `Fork` 按钮，生成自己目录下的仓库，比如 <https://github.com/USERNAME/Paddle>。
## 克隆（Clone）
Paddle 目前使用[git流分支模型](http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/)进行开发，测试，发行和维护。
**develop** 是主分支，其他用户分支是特征分支（feature branches）。
将远程仓库 clone 到本地：
```bash
➜ git clone https://github.com/USERNAME/Paddle
➜ cd Paddle
```
## 创建本地分支
Paddle 目前使用[Git流分支模型](http://nvie.com/posts/a-successful-git-branching-model/)进行开发，测试，发行和维护，具体请参考 [Paddle 分支规范](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/releasing_process.md#paddle-分支规范)。
一旦你创建了一个fork，你可以使用你最喜欢的 git 客户端克隆你的仓库（repo）或只是直接在命令行输入：
所有的 feature 和 bug fix 的开发工作都应该在一个新的分支上完成，一般从 `develop` 分支上创建新分支。
```shell
# 克隆 fork 到本地
git clone --branch develop https://github.com/USERNAME/Paddle.git
使用 `git checkout -b` 创建并切换到新分支。
```bash
➜ git checkout -b my-cool-stuff
```
如果你的仓库不包含 **develop** 分支，你只需自己创建它。
```shell
git clone https://github.com/USERNAME/Paddle.git Paddle
cd Paddle
git checkout -b develop # 创建 develop 分支
git remote add upstream https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git # 添加 upstream 到 baidu/Paddle
git pull upstream develop # 更新 upstream
值得注意的是，在 checkout 之前，需要保持当前分支目录 clean，否则会把 untracked 的文件也带到新分支上，这可以通过 `git status` 查看。
## 使用 `pre-commit` 钩子
Paddle 开发人员使用 [pre-commit](http://pre-commit.com/) 工具来管理 Git 预提交钩子。 它可以帮助我们格式化源代码（C++，Python），在提交（commit）前自动检查一些基本事宜（如每个文件只有一个 EOL，Git 中不要添加大文件等）。
`pre-commit`测试是 Travis-CI 中单元测试的一部分，不满足钩子的 PR 不能被提交到 Paddle，首先安装并在当前目录运行它：
```bash
➜ pip install pre-commit
➜ pre-commit install
```
然后你可以通过做一个本地开发分支开始开发
Paddle 使用 `clang-format` 来调整 C/C++ 源代码格式，请确保 `clang-format` 版本在 3.8 以上。
```shell
git checkout -b MY_COOL_STUFF_BRANCH
## 开始开发
在本例中，我删除了 README.md 中的一行，并创建了一个新文件。
通过 `git status` 查看当前状态，这会提示当前目录的一些变化，同时也可以通过 `git diff` 查看文件具体被修改的内容。
```bash
➜ git status
On branch test
Changes not staged for commit:
(use "git add <file>..." to update what will be committed)
(use "git checkout -- <file>..." to discard changes in working directory)
modified: README.md
Untracked files:
(use "git add <file>..." to include in what will be committed)
test
no changes added to commit (use "git add" and/or "git commit -a")
```
## 使用 `pre-commit` 钩子
## 构建和测试
编译 PaddlePaddle 的源码以及生成文档需要多种开发工具。为了方便大家，我们的标准开发流程是把这些工具都装进一个Docker image，称为*开发镜像*，通常名字是 `paddle:dev`。然后所有用 `cmake && make` 的地方（比如IDE配置里）都用 `docker run paddle:dev`来代替。
Paddle 开发人员使用 [pre-commit](http://pre-commit.com/) 工具来管理git预提交钩子。 它可以帮助我们格式化源代码（cpp，python），在提交前检查一些基本事宜（每个文件只有一个 EOL
，git 中不要添加大文件）。 `pre-commit`测试是 Travis-CI 中单元测试的一部分，不满足钩子
的 PR 不能提交代码到 Paddle。
如要build这个开发镜像，在源码目录树的根目录中运行：
你可以通过 `pip install pre-commit` 安装 [pre-commit](http://pre-commit.com/)，
目前 Paddle 使用 `clang-format` 来调整C/C++源代码格式。请确保 clang-format 版本在3.8以上。
```bash
➜ docker build -t paddle:dev .
```
然后只需在 Paddle clone 目录中运行 `pre-commit install` 。当你
提交你的代码时，pre-commit 钩子会检查本地代码是否存在
不适合提交的东西，等等。
随后可以用这个开发镜像开build PaddlePaddle的源码。比如如果要build一个不依赖GPU，但是支持AVX指令集，并且包括unit tests的PaddlePaddle，可以：
## 提交（Commit）
```bash
➜ docker run -v $(pwd):/paddle -e "WITH_GPU=OFF" -e "WITH_AVX=ON" -e "WITH_TEST=ON" paddle:dev
```
提交你的代码：
这个过程除了编译PaddlePaddle为 `./build/libpaddle.so`，并且输出一个 `./build/paddle.deb`文件之外，还会输出一个 `build/Dockerfile`。我们只需要运行下面命令把编译好的PaddlePaddle打包成一个*生产镜像*（`paddle:prod`）：
```shell
# 显示工作树状态
git status
# 添加修改过的文件
git add xx
env EDITOR=vim git commit # 你可以用 vim/nano/emacs 写下你的注释
```bash
➜ docker build -t paddle:prod -f build/Dockerfile .
```
提交信息的第一行是标题，其他行可以添加一些细节（如果有必要的话）。
## 保持 Fork 状态最新
如果要运行所有的单元测试，可以用如下命令：
在拉（pull）你的请求（request）之前，你应该从最新的 PaddlePaddle 同步代码。
为此，你需要首先添加远程（remote）：
```bash
➜ docker run -it -v $(pwd):/paddle paddle:dev bash -c "cd /paddle/build && ctest"
```
```shell
# 观察当前远程仓库配置
git remote -v
# 添加上游（upstream）仓库
git remote add upstream https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
# 验证新的 upstream
git remote -v
关于构建和测试的更多信息，请参见[这篇文档](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst)。
## 提交（commit）
接下来我们取消对 README.md 文件的改变，然后提交新添加的 test 文件。
```bash
➜ git checkout -- README.md
➜ git status
On branch test
Untracked files:
(use "git add <file>..." to include in what will be committed)
test
nothing added to commit but untracked files present (use "git add" to track)
➜ git add test
```
Git 每次提交代码，都需要写提交说明，这可以让其他人知道这次提交做了哪些改变，这可以通过`git commit` 完成。
```bash
➜ git commit
CRLF end-lines remover...............................(no files to check)Skipped
yapf.................................................(no files to check)Skipped
Check for added large files..............................................Passed
Check for merge conflicts................................................Passed
Check for broken symlinks................................................Passed
Detect Private Key...................................(no files to check)Skipped
Fix End of Files.....................................(no files to check)Skipped
clang-formater.......................................(no files to check)Skipped
[my-cool-stuff c703c041] add test file
1 file changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-)
create mode 100644 233
```
## 保持本地仓库最新
在准备发起 Pull Request 之前，需要同步原仓库（<https://github.com/PaddlePaddle/Paddle>）最新的代码。
首先通过 `git remote` 查看当前远程仓库的名字。
```bash
➜ git remote
origin
➜ git remote -v
origin https://github.com/USERNAME/Paddle (fetch)
origin https://github.com/USERNAME/Paddle (push)
```
用最新的 upstream 更新你的 fork：
这里 origin 是我们 clone 的远程仓库的名字，也就是自己用户名下的 Paddle，接下来我们创建一个原始 Paddle 仓库的远程主机，命名为 upstream。
```shell
git pull --rebase upstream develop
```bash
➜ git remote add upstream https://github.com/PaddlePaddle/Paddle
➜ git remote
origin
upstream
```
如果本地没有提交，git 将简单地执行快进。但是，如果你一直在做一些改变（绝大多数情况下不应该），你可能要处理冲突。
现在，你的本地主分支与上游修改的一致并是最新的。
获取 upstream 的最新代码并更新当前分支。
## 推送（Push）到 GitHub
```bash
➜ git fetch upstream
➜ git pull upstream develop
```
## Push 到远程仓库
将本地的修改推送到 GitHub 上，也就是 https://github.com/USERNAME/Paddle。
```shell
# 在 GitHub 上 push 你的仓库
git push -u origin MY_COOL_STUFF_BRANCH # 创建远程分支 MY_COOL_STUFF_BRANCH 到 origin.
```bash
# 推送到远程仓库 origin 的 my-cool-stuff 分支上
➜ git push origin my-cool-stuff
```
## 拉取请求（Pull Request）
## 建立 Issue 并完成 Pull Request
建立一个 Issue 描述问题，并记录它的编号。
切换到所建分支，然后点击 `New pull request`。
<img width="295" alt="screen shot 2017-04-26 at 9 09 28 pm" src="https://cloud.githubusercontent.com/assets/11692045/25436054/a6d98c66-2ac4-11e7-9cb1-18dd13150230.png">
转到 GitHub上 你 fork 的页面，选择你的开发分支并单击 **pull request 按钮**。
选择目标分支：
## 使用最新版本更新你的 pull 请求
<img width="750" alt="screen shot 2017-04-26 at 9 11 52 pm" src="https://cloud.githubusercontent.com/assets/11692045/25436139/f83b1e6c-2ac4-11e7-8c0e-add499023c46.png">
在代码审查（code review）期间，由于 baidu/Paddle 中新的提交导致你的 pull 请求可能会失效。如果没有冲突，GitHub允许自动更新。 你可以点击 pull request 页面中的“更新分支（Update Branch）”按钮。 但是如果存在代码冲突，你需要手动进行更新。你需要在本地仓库执行如下命令：
在 PR 的描述说明中，填写 `resolve #Issue编号` 可以在这个 PR 被 merge 后，自动关闭对应的 Issue，具体请见 <https://help.github.com/articles/closing-issues-via-commit-messages/>。
```shell
git checkout MY_COOL_STUFF_BRANCH
git pull upstream develop
# 你可能需要根据git提示解决冲突
# 创建并测试你的代码
git push origin MY_COOL_STUFF_BRANCH
接下来等待 review，如果有需要修改的地方，参照上述步骤更新 origin 中的对应分支即可。
## 删除远程分支
在 PR 被 merge 进主仓库后，我们可以在 PR 的页面删除远程仓库的分支。
<img width="775" alt="screen shot 2017-04-26 at 9 18 24 pm" src="https://cloud.githubusercontent.com/assets/11692045/25436457/e4cdd472-2ac5-11e7-9272-badc76c4a23e.png">
也可以使用 `git push origin :分支名` 删除远程分支，如：
```bash
➜ git push origin :my-cool-stuff
```
现在你的 Pull Request 是最新的了。
## 修改你的 pull request
## 删除本地分支
当根据审阅者的意见修改 pull 请求时，请使用“git commit”而不是“git commit --amend”来提交更改，以便审阅者可以看到新的请求和旧的请求之间的区别。
最后，删除本地分支。
可能的命令是
```bash
# 切换到 develop 分支
➜ git checkout develop
```shell
git checkout MY_COOL_STUFF_BRANCH
git pull upstream develop # 将本地更新到最新的代码库
# 可能会发生一些冲突
# 开始开发吧！
env EDITOR=vim git commit # 添加修改日志
git push origin MY_COOL_STUFF_BRANCH
# 删除 my-cool-stuff 分支
➜ git branch -D my-cool-stuff
```
至此，我们就完成了一次代码贡献的过程。
doc/howto/usage/k8s/k8s_basis_cn.md
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -14,7 +14,7 @@
- [*PersistentVolume*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/): 和[*PersistentVolumeClaim*](https://kubernetes.io/docs/user-guide/persistent-volumes/#persistentvolumeclaims)结合，将外部的存储服务在Kubernetes中描述成为统一的资源形式，便于存储资源管理和Pod引用。
# 部署Kubernetes集群
## 部署Kubernetes集群
Kubernetes提供了多种集群部署的方案，本文档内不重复介绍。这里给出集中常见的部署方法：
......@@ -25,7 +25,7 @@ Kubernetes提供了多种集群部署的方案，本文档内不重复介绍。
可以参考[这个表格](https://kubernetes.io/docs/getting-started-guides/#table-of-solutions)选择适合您的场景的合适方案。
# 选择存储方案
## 选择存储方案
容器不会保留在运行时生成的数据，job或者应用程序在容器中运行时生成的数据会在容器销毁时消失。为了完成分布式机器学习训练任务，需要有一个外部的存储服务来保存训练所需数据和训练输出。
常见的可选存储服务包括：
......@@ -35,9 +35,9 @@ Kubernetes提供了多种集群部署的方案，本文档内不重复介绍。
- [*Ceph*](http://docs.ceph.com/docs/master/): 分布式文件系统，支持rbd，POSIX API接口(ceph fs)和对象存储API，参考[这里](https://kubernetes.io/docs/user-guide/volumes/#rbd)。
- [*MooseFS*](https://moosefs.com/documentation.html): 一个分布式的存储系统。需要先挂载到服务器Node上再通过kubernetes hostPath Volume挂载到容器中。
# 配置kubectl
## 配置kubectl
## 安装kubectl
### 安装kubectl
```
# OS X
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl
......@@ -49,7 +49,7 @@ curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s htt
curl -LO https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/$(curl -s https://storage.googleapis.com/kubernetes-release/release/stable.txt)/bin/windows/amd64/kubectl.exe
```
## 配置kubectl访问你的kubernetes集群
### 配置kubectl访问你的kubernetes集群
编辑`~/.kube/config`这个配置文件，修改`Master-IP`的地址。如果使用SSL认证，则需要配置`certificate-authority`和`users`中的用户证书。如果是使用非SSL方式访问（比如通过8080端口），也可以去掉这些证书的配置。
```
......
doc/index_cn.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -5,7 +5,6 @@ PaddlePaddle 文档
:maxdepth: 1
getstarted/index_cn.rst
tutorials/index_cn.md
howto/index_cn.rst
api/index_cn.rst
faq/index_cn.rst
doc/index_en.rst
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -5,8 +5,6 @@ PaddlePaddle Documentation
:maxdepth: 1
getstarted/index_en.rst
tutorials/index_en.md
howto/index_en.rst
api/index_en.rst
about/index_en.rst
\ No newline at end of file
doc_theme/templates/layout.html
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -114,10 +114,7 @@
</ul>
</div>
<ul class="site-page-links">
<li><a>Home</a></li>
<li><a>Get Started</a></li>
<li class="active"><a>Documentation</a></li>
<li><a>About Us</a></li>
<li><a href="/">Home</a></li>
</ul>
</div>
<div class="doc-module">
......@@ -137,7 +134,7 @@
{{ toctree }}
{% endblock %}
</nav>
{% if toc %}
{% if False %}
<nav class="local-toc">{{ toc }}</nav>
{% endif %}
<section class="doc-content-wrap">
......@@ -168,7 +165,8 @@
VERSION:'{{ release|e }}',
COLLAPSE_INDEX:false,
FILE_SUFFIX:'{{ '' if no_search_suffix else file_suffix }}',
HAS_SOURCE: {{ has_source|lower }}
HAS_SOURCE: {{ has_source|lower }},
SOURCELINK_SUFFIX: ".txt",
};
</script>
{%- for scriptfile in script_files %}
......
paddle/gserver/tests/sequence_layer_group.conf
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -48,8 +48,7 @@ lstm = lstmemory_group(
size=hidden_dim,
act=TanhActivation(),
gate_act=SigmoidActivation(),
state_act=TanhActivation(),
lstm_layer_attr=ExtraLayerAttribute(error_clipping_threshold=50))
state_act=TanhActivation())
lstm_last = last_seq(input=lstm)
......
paddle/gserver/tests/sequence_nest_layer_group.conf
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -51,8 +51,7 @@ def lstm_group(lstm_group_input):
size=hidden_dim,
act=TanhActivation(),
gate_act=SigmoidActivation(),
state_act=TanhActivation(),
lstm_layer_attr=ExtraLayerAttribute(error_clipping_threshold=50))
state_act=TanhActivation())
return lstm_output
......
paddle/scripts/travis/docs.sh
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -60,6 +60,7 @@ function deploy_docs() {
deploy_docs "master" "."
deploy_docs "develop" "./develop/"
deploy_docs "release/0.10.0" "./release/0.10.0/"
# Check is there anything changed.
set +e
......
paddle/trainer/tests/CMakeLists.txt
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -17,14 +17,17 @@ add_test(NAME test_Trainer
WORKING_DIRECTORY ${PROJ_ROOT}/paddle/)
############### test_TrainerOnePass ##########################
add_unittest_without_exec(test_TrainerOnePass
test_TrainerOnePass.cpp)
add_test(NAME test_TrainerOnePass
COMMAND ${PROJ_ROOT}/paddle/.set_python_path.sh -d
${PROJ_ROOT}/python/:${PROJ_ROOT}/paddle/trainer/tests
${PROJ_ROOT}/paddle/.set_port.sh -p port ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/test_TrainerOnePass
WORKING_DIRECTORY ${PROJ_ROOT}/paddle/)
if(WITH_PYTHON)
# only run test_TrainerOnePass when PYTHON is enabled, because train one pass
# is using PyDataProvider2.
add_unittest_without_exec(test_TrainerOnePass
test_TrainerOnePass.cpp)
add_test(NAME test_TrainerOnePass
COMMAND ${PROJ_ROOT}/paddle/.set_python_path.sh -d
${PROJ_ROOT}/python/:${PROJ_ROOT}/paddle/trainer/tests
${PROJ_ROOT}/paddle/.set_port.sh -p port ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/test_TrainerOnePass
WORKING_DIRECTORY ${PROJ_ROOT}/paddle/)
endif()
################ test_CompareTwoNets ######################
add_unittest_without_exec(test_CompareTwoNets
test_CompareTwoNets.cpp)
......
python/CMakeLists.txt
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -24,9 +24,12 @@ add_custom_target(paddle_python ALL DEPENDS
${OUTPUT_DIR}/.timestamp)
add_subdirectory(paddle/trainer_config_helpers/tests)
add_subdirectory(paddle/v2/tests)
add_subdirectory(paddle/v2/reader/tests)
add_subdirectory(paddle/v2/plot/tests)
if (WITH_SWIG_PY)
# enable v2 API unittest only when paddle swig api is compiled
add_subdirectory(paddle/v2/tests)
add_subdirectory(paddle/v2/reader/tests)
add_subdirectory(paddle/v2/plot/tests)
endif()
install(DIRECTORY ${CMAKE_CURRENT_BINARY_DIR}/dist/
DESTINATION opt/paddle/share/wheels
......
python/paddle/trainer_config_helpers/attrs.py
浏览文件 @ a0fbc1e1
......@@ -208,12 +208,15 @@ class ExtraLayerAttribute(object):
drop_rate=None,
device=None):
self.attr = dict()
if isinstance(error_clipping_threshold, float):
assert error_clipping_threshold > 0
self.attr["error_clipping_threshold"] = error_clipping_threshold
if isinstance(drop_rate, float):
assert drop_rate > 0
if error_clipping_threshold is not None:
error_clipping_threshold = float(error_clipping_threshold)
if error_clipping_threshold < 0:
raise ValueError("Error clipping must > 0")
self.attr['error_clipping_threshold'] = error_clipping_threshold
if drop_rate is not None:
drop_rate = float(drop_rate)
if drop_rate < 0:
raise ValueError("Dropout rate must > 0")
self.attr["drop_rate"] = drop_rate
if isinstance(device, int):
......
python/paddle/trainer_config_helpers/layers.py
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......@@ -84,6 +84,7 @@ __all__ = [
'GeneratedInput',
'SubsequenceInput',
'gru_step_layer',
'gru_step_naive_layer',
'recurrent_layer',
'BaseGeneratedInput',
'conv_operator',
......@@ -2284,7 +2285,7 @@ def img_pool_layer(input,
type_name = pool_type.name + '-projection' \
if (
isinstance(pool_type, AvgPooling) or isinstance(pool_type, MaxPooling)) \
isinstance(pool_type, AvgPooling) or isinstance(pool_type, MaxPooling)) \
else pool_type.name
pool_size_y = pool_size if pool_size_y is None else pool_size_y
......@@ -3084,6 +3085,78 @@ def gru_step_layer(input,
activation=act)
@wrap_bias_attr_default()
@wrap_param_attr_default()
@wrap_act_default(param_names=['gate_act'], act=SigmoidActivation())
@wrap_act_default(act=TanhActivation())
@wrap_name_default('gru_step_naive')
@layer_support(ERROR_CLIPPING, DROPOUT)
def gru_step_naive_layer(input,
output_mem,
size=None,
name=None,
act=None,
gate_act=None,
bias_attr=None,
param_attr=None,
layer_attr=None):
"""
GRU Step Layer, but using MixedLayer to generate. It support ERROR_CLIPPING
and DROPOUT.
:param input:
:param output_mem:
:param size:
:param name:
:param act:
:param gate_act:
:param bias_attr:
:param param_attr:
:param layer_attr:
:return:
"""
if input.size % 3 != 0:
raise ValueError("GruStep input size must be divided by 3")
if size is None:
size = input.size / 3
def __gate__(gate_name, offset):
with mixed_layer(
name=name + "_" + gate_name,
size=size,
layer_attr=layer_attr,
bias_attr=bias_attr,
act=gate_act) as gate:
gate += identity_projection(input=input, offset=offset)
gate += full_matrix_projection(
input=output_mem, param_attr=param_attr)
return gate
update_gate = __gate__("update", 0)
reset_gate = __gate__("reset", size)
with mixed_layer(
name=name + "_reset_output", bias_attr=False) as reset_output:
reset_output += dotmul_operator(a=output_mem, b=reset_gate)
with mixed_layer(
name=name + "_output_candidate",
size=size,
layer_attr=layer_attr,
bias_attr=bias_attr,
act=act) as output_candidate:
output_candidate += identity_projection(input=input, offset=2 * size)
output_candidate += full_matrix_projection(
input=reset_output, param_attr=param_attr)
with mixed_layer(name=name) as output:
output += identity_projection(output_mem)
output += dotmul_operator(a=output_mem, b=update_gate, scale=-1.0)
output += dotmul_operator(a=output_candidate, b=update_gate)
return output
@wrap_name_default()
@layer_support()
def get_output_layer(input, arg_name, name=None, layer_attr=None):
......
python/paddle/trainer_config_helpers/networks.py
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......@@ -825,7 +825,8 @@ def gru_unit(input,
gru_param_attr=None,
act=None,
gate_act=None,
gru_layer_attr=None):
gru_layer_attr=None,
naive=False):
"""
Define calculations that a gated recurrent unit performs in a single time
step. This function itself is not a recurrent layer, so that it can not be
......@@ -857,7 +858,12 @@ def gru_unit(input,
out_mem = memory(name=name, size=size)
gru_out = gru_step_layer(
if naive:
__step__ = gru_step_naive_layer
else:
__step__ = gru_step_layer
gru_out = __step__(
name=name,
input=input,
output_mem=out_mem,
......@@ -879,7 +885,8 @@ def gru_group(input,
gru_param_attr=None,
act=None,
gate_act=None,
gru_layer_attr=None):
gru_layer_attr=None,
naive=False):
"""
gru_group is a recurrent layer group version of Gated Recurrent Unit. It
does exactly the same calculation as the grumemory layer does. A promising
......@@ -928,7 +935,8 @@ def gru_group(input,
gru_param_attr=gru_param_attr,
act=act,
gate_act=gate_act,
gru_layer_attr=gru_layer_attr)
gru_layer_attr=gru_layer_attr,
naive=naive)
return recurrent_group(
name='%s_recurrent_group' % name,
......@@ -949,7 +957,8 @@ def simple_gru(input,
gru_param_attr=None,
act=None,
gate_act=None,
gru_layer_attr=None):
gru_layer_attr=None,
naive=False):
"""
You maybe see gru_step_layer, grumemory in layers.py, gru_unit, gru_group,
simple_gru in network.py. The reason why there are so many interfaces is
......@@ -1018,7 +1027,8 @@ def simple_gru(input,
gru_param_attr=gru_param_attr,
act=act,
gate_act=gate_act,
gru_layer_attr=gru_layer_attr)
gru_layer_attr=gru_layer_attr,
naive=naive)
@wrap_name_default('simple_gru2')
......
python/paddle/trainer_config_helpers/tests/configs/protostr/projections.protostr
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......@@ -320,6 +320,7 @@ layers {
}
}
drop_rate: 0.5
error_clipping_threshold: 40.0
}
parameters {
name: "___embedding_0__.w0"
......
python/paddle/v2/layer.py
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......@@ -356,6 +356,9 @@ def mixed(size=0,
return MixedLayerV2(size, input, name, act, bias_attr, layer_attr)
mixed.__doc__ = conf_helps.mixed_layer.__doc__
class RecurrentLayerInput(Layer):
def __init__(self, recurrent_name, index, parent_layers):
parents_len = len(parent_layers)
......@@ -404,6 +407,8 @@ data.__name__ = 'data'
AggregateLevel = conf_helps.layers.AggregateLevel
ExpandLevel = conf_helps.layers.ExpandLevel
memory = MemoryV2
memory.__name__ = 'memory'
memory.__doc__ = conf_helps.memory.__doc__
def __layer_name_mapping__(inname):
......@@ -512,6 +517,9 @@ def recurrent_group(step, input, name=None):
return retv
recurrent_group.__doc__ = conf_helps.recurrent_group.__doc__
@wrap_name_default()
def beam_search(step,
input,
......@@ -579,6 +587,8 @@ def beam_search(step,
return tmp
beam_search.__doc__ = conf_helps.beam_search.__doc__
__projection_names__ = filter(lambda x: x.endswith('_projection'),
dir(conf_helps))
......
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