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22ed2a01
编写于
3月 08, 2017
作者:
G
gangliao
提交者:
GitHub
3月 08, 2017
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Merge pull request #179 from hedaoyuan/fix
rename reader_dict to feeding
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3fa5ac86
07dc6a35
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3 changed file
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+11
-11
understand_sentiment/README.md
understand_sentiment/README.md
+4
-4
understand_sentiment/index.html
understand_sentiment/index.html
+4
-4
understand_sentiment/train.py
understand_sentiment/train.py
+3
-3
未找到文件。
understand_sentiment/README.md
浏览文件 @
22ed2a01
...
...
@@ -231,9 +231,9 @@ if __name__ == '__main__':
```
这里,
`dataset.imdb.train()`
和
`dataset.imdb.test()`
分别是
`dataset.imdb`
中的训练数据和测试数据API。
`train_reader`
在训练时使用,意义是将读取的训练数据进行shuffle后,组成一个batch数据。同理,
`test_reader`
是在测试的时候使用,将读取的测试数据组成一个batch。
```
reader_dict
={'word': 0, 'label': 1}
feeding
={'word': 0, 'label': 1}
```
`
reader_dict
`
用来指定
`train_reader`
和
`test_reader`
返回的数据与模型配置中data_layer的对应关系。这里表示reader返回的第0列数据对应
`word`
层,第1列数据对应
`label`
层。
`
feeding
`
用来指定
`train_reader`
和
`test_reader`
返回的数据与模型配置中data_layer的对应关系。这里表示reader返回的第0列数据对应
`word`
层,第1列数据对应
`label`
层。
### 构造模型
```
# Please choose the way to build the network
...
...
@@ -270,7 +270,7 @@ Paddle中提供了一系列优化算法的API,这里使用Adam优化算法。
sys.stdout.write('.')
sys.stdout.flush()
if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
result = trainer.test(reader=test_reader,
reader_dict=reader_dict
)
result = trainer.test(reader=test_reader,
feeding=feeding
)
print "\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics)
```
可以通过给train函数传递一个
`event_handler`
来获取每个batch和每个pass结束的状态。比如构造如下一个
`event_handler`
可以在每100个batch结束后输出cost和error;在每个pass结束后调用
`trainer.test`
计算一遍测试集并获得当前模型在测试集上的error。
...
...
@@ -283,7 +283,7 @@ Paddle中提供了一系列优化算法的API,这里使用Adam优化算法。
trainer.train(
reader=train_reader,
event_handler=event_handler,
reader_dict=reader_dict
,
feeding=feeding
,
num_passes=2)
```
程序运行之后的输出如下。
...
...
understand_sentiment/index.html
浏览文件 @
22ed2a01
...
...
@@ -273,9 +273,9 @@ if __name__ == '__main__':
```
这里,`dataset.imdb.train()`和`dataset.imdb.test()`分别是`dataset.imdb`中的训练数据和测试数据API。`train_reader`在训练时使用,意义是将读取的训练数据进行shuffle后,组成一个batch数据。同理,`test_reader`是在测试的时候使用,将读取的测试数据组成一个batch。
```
reader_dict
={'word': 0, 'label': 1}
feeding
={'word': 0, 'label': 1}
```
`
reader_dict
`用来指定`train_reader`和`test_reader`返回的数据与模型配置中data_layer的对应关系。这里表示reader返回的第0列数据对应`word`层,第1列数据对应`label`层。
`
feeding
`用来指定`train_reader`和`test_reader`返回的数据与模型配置中data_layer的对应关系。这里表示reader返回的第0列数据对应`word`层,第1列数据对应`label`层。
### 构造模型
```
# Please choose the way to build the network
...
...
@@ -312,7 +312,7 @@ Paddle中提供了一系列优化算法的API,这里使用Adam优化算法。
sys.stdout.write('.')
sys.stdout.flush()
if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
result = trainer.test(reader=test_reader,
reader_dict=reader_dict
)
result = trainer.test(reader=test_reader,
feeding=feeding
)
print "\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics)
```
可以通过给train函数传递一个`event_handler`来获取每个batch和每个pass结束的状态。比如构造如下一个`event_handler`可以在每100个batch结束后输出cost和error;在每个pass结束后调用`trainer.test`计算一遍测试集并获得当前模型在测试集上的error。
...
...
@@ -325,7 +325,7 @@ Paddle中提供了一系列优化算法的API,这里使用Adam优化算法。
trainer.train(
reader=train_reader,
event_handler=event_handler,
reader_dict=reader_dict
,
feeding=feeding
,
num_passes=2)
```
程序运行之后的输出如下。
...
...
understand_sentiment/train.py
浏览文件 @
22ed2a01
...
...
@@ -117,7 +117,7 @@ if __name__ == '__main__':
test_reader
=
paddle
.
batch
(
lambda
:
paddle
.
dataset
.
imdb
.
test
(
word_dict
),
batch_size
=
100
)
reader_dict
=
{
'word'
:
0
,
'label'
:
1
}
feeding
=
{
'word'
:
0
,
'label'
:
1
}
# network config
# Please choose the way to build the network
...
...
@@ -144,7 +144,7 @@ if __name__ == '__main__':
sys
.
stdout
.
write
(
'.'
)
sys
.
stdout
.
flush
()
if
isinstance
(
event
,
paddle
.
event
.
EndPass
):
result
=
trainer
.
test
(
reader
=
test_reader
,
reader_dict
=
reader_dict
)
result
=
trainer
.
test
(
reader
=
test_reader
,
feeding
=
feeding
)
print
"
\n
Test with Pass %d, %s"
%
(
event
.
pass_id
,
result
.
metrics
)
# create trainer
...
...
@@ -155,5 +155,5 @@ if __name__ == '__main__':
trainer
.
train
(
reader
=
train_reader
,
event_handler
=
event_handler
,
reader_dict
=
reader_dict
,
feeding
=
feeding
,
num_passes
=
2
)
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