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adac28f2
编写于
5月 29, 2020
作者:
M
malin10
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差异文件
update config.yaml
上级
150b2886
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1
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
42 addition
and
39 deletion
+42
-39
models/match/dssm/config.yaml
models/match/dssm/config.yaml
+42
-39
未找到文件。
models/match/dssm/config.yaml
浏览文件 @
adac28f2
...
@@ -12,60 +12,63 @@
...
@@ -12,60 +12,63 @@
# See the License for the specific language governing permissions and
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
# limitations under the License.
# 轮数
epochs
:
4
# 设备
device
:
cpu
# 工作目录
workspace
:
"
paddlerec.models.match.dssm"
workspace
:
"
paddlerec.models.match.dssm"
# dataset列表
dataset
:
dataset
:
-
name
:
dataset_train
# 名字,用来区分不同的dataset
-
name
:
dataset_train
batch_size
:
4
batch_size
:
4
type
:
QueueDataset
type
:
QueueDataset
data_path
:
"
{workspace}/data/train"
# 数据路径
data_path
:
"
{workspace}/data/train"
data_converter
:
"
{workspace}/synthetic_reader.py"
data_converter
:
"
{workspace}/synthetic_reader.py"
#- name: dataset_infer # 名字,用来区分不同的dataset
-
name
:
dataset_infer
#
batch_size: 1
batch_size
:
1
#
type: QueueDataset
type
:
QueueDataset
# data_path: "{workspace}/data/train" # 数据路径
data_path
:
"
{workspace}/data/train"
#
data_converter: "{workspace}/synthetic_evaluate_reader.py"
data_converter
:
"
{workspace}/synthetic_evaluate_reader.py"
# 超参数
hyper_parameters
:
hyper_parameters
:
#优化器
optimizer
:
optimizer
:
class
:
sgd
class
:
sgd
learning_rate
:
0.01
learning_rate
:
0.01
strategy
:
async
strategy
:
async
# 用户自定义
TRIGRAM_D
:
1000
TRIGRAM_D
:
1000
NEG
:
4
NEG
:
4
fc_sizes
:
[
300
,
300
,
128
]
fc_sizes
:
[
300
,
300
,
128
]
fc_acts
:
[
'
tanh'
,
'
tanh'
,
'
tanh'
]
fc_acts
:
[
'
tanh'
,
'
tanh'
,
'
tanh'
]
# executor配置
mode
:
runner1
epoch
:
# config of each runner.
name
:
# runner is a kind of paddle training class, which wraps the train/infer process.
trainer_class
:
single
runner
:
save_checkpoint_interval
:
2
# 保存模型
-
name
:
runner1
save_inference_interval
:
4
# 保存预测模型
class
:
single_train
save_checkpoint_path
:
"
increment"
# 保存模型路径
# num of epochs
save_inference_path
:
"
inference"
# 保存预测模型路径
epochs
:
4
save_inference_feed_varnames
:
[
"
query"
,
"
doc_pos"
]
# 预测模型feed vars
# device to run training or infer
save_inference_fetch_varnames
:
[
"
cos_sim_0.tmp_0"
]
# 预测模型 fetch vars
device
:
cpu
#init_model_path: "xxxx" # 加载模型
save_checkpoint_interval
:
2
# save model interval of epochs
save_inference_interval
:
4
# save inference
save_checkpoint_path
:
"
increment"
# save checkpoint path
save_inference_path
:
"
inference"
# save inference path
save_inference_feed_varnames
:
[
"
query"
,
"
doc_pos"
]
# feed vars of save inference
save_inference_fetch_varnames
:
[
"
cos_sim_0.tmp_0"
]
# fetch vars of save inference
init_model_path
:
"
"
# load model path
fetch_period
:
10
-
name
:
runner2
class
:
single_infer
# num of epochs
epochs
:
1
# device to run training or infer
device
:
cpu
init_model_path
:
"
increment/2"
# load model path
# 执行器,每轮要跑的所有模型
# runner will run all the phase in each epoch
executor
:
phase
:
-
name
:
train
-
name
:
phase1
model
:
"
{workspace}/model.py"
# 模型路径
model
:
"
{workspace}/model.py"
# user-defined model
dataset_name
:
dataset_train
# 名字,用来区分不同的阶段
dataset_name
:
dataset_train
# select dataset by name
thread_num
:
1
# 线程数
thread_num
:
1
is_infer
:
False
# 是否是infer
#- name: phase2
# - name: infer
# model: "{workspace}/model.py" # user-defined model
# model: "{workspace}/model.py" # 模型路径
# dataset_name: dataset_infer # select dataset by name
# dataset_name: dataset_infer # 名字,用来区分不同的阶段
# thread_num: 1
# thread_num: 1 # 线程数
# is_infer: True # 是否是infer
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