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add docs for embedding (#905)

上级 2ddd85d4
......@@ -734,8 +734,9 @@ add_embeddings(tag, labels, hot_vectors, walltime=None)
| 参数 | 格式 | 含义 |
| ----------- | ------------------- | ---------------------------------------------------- |
| tag | string | 记录指标的标志,如`default`,不能含有`%` |
| labels | numpy.array 或 list | 一维数组表示的标签,每个元素是一个string类型的字符串 |
| labels | numpy.array 或 list | 一维数组表示的标签,代表hot_vectors的标签,如果有多个维度的labels需要使用二维数组,其中每个元素为某维度下的一维标签数组 |
| hot_vectors | numpy.array or list | 与labels一一对应,每个元素可以看作是某个标签的特征 |
| labels_meta | numpy.array or list | labels的标签,与labels一一对应,不指定则使用默认值`__metadata__`,当labels为一维数组时无需指定 |
| walltime | int | 记录数据的时间戳,默认为当前时间戳 |
### Demo
......@@ -759,6 +760,18 @@ if __name__ == '__main__':
writer.add_embeddings(tag='default',
labels=labels,
hot_vectors=hot_vectors)
"""
# 也可以同时提供多个label,此时`labels`为二维数组,且需要提供`labels_meta`以供前端页面选择展示不同label.
labels = [["label_a_1", "label_a_2", "label_a_3", "label_a_4", "label_a_5"],
["label_b_1", "label_b_2", "label_b_3", "label_b_4", "label_b_5"]]
# labels_meta需要和labels一一对应
labels_meta = ["label_a", "label_b"]
with LogWriter(logdir="./log/high_dimensional_test/train") as writer:
writer.add_embeddings(tag='default',
labels=labels,
labels_meta=labels_meta,
hot_vectors=hot_vectors)
"""
```
运行上述程序后,在命令行执行
```shell
......
......@@ -86,6 +86,9 @@ def upload_to_dev(logdir=None, model=None):
walks = {}
if logdir:
walks = get_vdl_log_file(logdir)
if not walks:
logger.error("There is no valid log file in %s" % logdir)
return
res = apply_for_token()
......
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