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...@@ -143,10 +143,10 @@ PaddlePaddle在API中提供了自动加载[MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mni ...@@ -143,10 +143,10 @@ PaddlePaddle在API中提供了自动加载[MNIST](http://yann.lecun.com/exdb/mni
2. `train_program`:指定如何从 `inference_program``标签值`中获取 `loss` 的函数。 2. `train_program`:指定如何从 `inference_program``标签值`中获取 `loss` 的函数。
这是指定损失计算的地方。 这是指定损失计算的地方。
3. `optimizer_func`: “指定优化器配置的函数。优化器负责减少损失并驱动培训。Paddle 支持多种不同的优化器。 3. `optimizer_func`: “指定优化器配置的函数。优化器负责减少损失并驱动训练。Paddle 支持多种不同的优化器。
4. `Trainer`:PaddlePaddle Trainer 管理由 `train_program``optimizer` 指定的训练过程。 4. `Trainer`:PaddlePaddle Trainer 管理由 `train_program``optimizer` 指定的训练过程。
通过 `event_handler` 回调函数,用户可以监控培训的进展。 通过 `event_handler` 回调函数,用户可以监控训练的进展。
5. `Inferencer`:Fluid inferencer 加载 `inference_program` 和由 Trainer 训练的参数。 5. `Inferencer`:Fluid inferencer 加载 `inference_program` 和由 Trainer 训练的参数。
然后,它可以推断数据和返回预测。 然后,它可以推断数据和返回预测。
...@@ -281,7 +281,7 @@ test_reader = paddle.batch( ...@@ -281,7 +281,7 @@ test_reader = paddle.batch(
#### Event Handler 配置 #### Event Handler 配置
我们可以在训练期间通过调用一个handler函数来监控培训进度。 我们可以在训练期间通过调用一个handler函数来监控训练进度。
我们将在这里演示两个 `event_handler` 程序。请随意修改 Jupyter 笔记本 ,看看有什么不同。 我们将在这里演示两个 `event_handler` 程序。请随意修改 Jupyter 笔记本 ,看看有什么不同。
`event_handler` 用来在训练过程中输出训练结果 `event_handler` 用来在训练过程中输出训练结果
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