提交 8b442e8c 编写于 作者: L Luo Tao

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...@@ -211,3 +211,49 @@ decoder_inputs = paddle.layer.fc( ...@@ -211,3 +211,49 @@ decoder_inputs = paddle.layer.fc(
* list 中元素的个数等于网络中输出层的个数; * list 中元素的个数等于网络中输出层的个数;
* list 中每个元素是一个layer的输出结果矩阵,类型是numpy的ndarray; * list 中每个元素是一个layer的输出结果矩阵,类型是numpy的ndarray;
* 每一个layer输出矩阵的高度,在非序列输入时:等于样本数;序列输入时等于:输入序列中元素的总数;宽度等于配置中layer的size; * 每一个layer输出矩阵的高度,在非序列输入时:等于样本数;序列输入时等于:输入序列中元素的总数;宽度等于配置中layer的size;
6. 如何在训练过程中获得某一个layer的output
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可以在event_handler中,通过 :code:`event.gm.getLayerOutputs("layer_name")` 获得在模型配置中某一层的name :code:`layer_name` 在当前
mini-batch forward的output的值。获得的值类型均为 :code:`numpy.ndarray` ,可以通过这个输出来完成自定义的评估指标计算等功能。例如下面代码:
.. code-block:: python
def score_diff(right_score, left_score):
return np.average(np.abs(right_score - left_score))
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
if event.batch_id % 25 == 0:
diff = score_diff(
event.gm.getLayerOutputs("right_score")["right_score"][
"value"],
event.gm.getLayerOutputs("left_score")["left_score"][
"value"])
logger.info(("Pass %d Batch %d : Cost %.6f, "
"average absolute diff scores: %.6f") %
(event.pass_id, event.batch_id, event.cost, diff))
注意:此方法不能获取 :code:`paddle.layer.recurrent_group` 里step的内容,但可以获取 :code:`paddle.layer.recurrent_group` 的输出。
7. 如何在训练过程中获得参数的权重和梯度
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在某些情况下,获得当前mini-batch的权重(或称作weights, parameters)有助于在训练时观察具体数值,方便排查以及快速定位问题。
可以通过在 :code:`event_handler` 中打印其值(注意,需要使用 :code:`paddle.event.EndForwardBackward` 保证使用GPU训练时也可以获得),
示例代码如下:
.. code-block:: python
...
parameters = paddle.parameters.create(cost)
...
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndForwardBackward):
if event.batch_id % 25 == 0:
for p in parameters.keys():
logger.info("Param %s, Grad %s",
parameters.get(p), parameters.get_grad(p))
注意:“在训练过程中获得某一个layer的output”和“在训练过程中获得参数的权重和梯度”都会造成训练中的数据从C++拷贝到numpy,会对训练性能造成影响。不要在注重性能的训练场景下使用。
\ No newline at end of file
...@@ -13,7 +13,7 @@ ...@@ -13,7 +13,7 @@
# limitations under the License. # limitations under the License.
from ..framework import Variable, unique_name from ..framework import Variable, unique_name
from ..registry import OpProtoHolder from layer_function_generator import OpProtoHolder
__all__ = ['monkey_patch_variable'] __all__ = ['monkey_patch_variable']
......
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