提交 922ee9b2 编写于 作者: T Tao Luo 提交者: GitHub

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PaddlePaddle的命令行参数
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命令
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安装好PaddlePaddle后,在命令行直接敲击 ``paddle`` 或 ``paddle --help`` 会显示如下一些命令行参数
安装好PaddlePaddle后,在命令行直接敲击 ``paddle`` 或 ``paddle --help`` 会显示如下一些命令。
* ``train`` Start a paddle_trainer
启动一个PaddlePaddle训练进程。 ``paddle train`` 可以通过命令行参数 ``-local=true`` 启动一个单机的训练进程;也可以和 ``paddle pserver`` 一起使用启动多机的分布式训练进程。
* ``pserver`` Start a paddle_pserver_main
在多机分布式训练下启动PaddlePaddle的parameter server进程。
* ``version`` Print paddle version
用于打印当前PaddlePaddle的版本和编译选项相关信息。
用于打印当前PaddlePaddle的版本和编译选项相关信息。常见的输出格式如下:1)第一行说明了PaddlePaddle的版本信息;2)第二行开始说明了一些主要的编译选项,具体意义可以参考 `编译参数选项文件 <../../build_and_install/cmake/compile_options.html>`_ 。
.. literalinclude:: paddle_version.txt
* ``merge_model`` Start a paddle_merge_model
用于将PaddlePaddle的模型参数文件和模型配置文件打包成一个文件,方便做部署分发。
* ``dump_config`` Dump the trainer config as proto string
用于将PaddlePaddle的模型配置文件以proto string的格式打印出来。
* ``make_diagram``
使用graphviz对PaddlePaddle的模型配置文件进行绘制。
更详细的介绍请参考各命令行参数文档。
.. toctree::
:glob:
paddle_train.rst
paddle_pserver.rst
paddle_version.rst
merge_model.rst
dump_config.rst
make_diagram.rst
使用graphviz对PaddlePaddle的模型配置文件进行绘制。
\ No newline at end of file
paddle version的命令行参数
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paddle version用于打印当前的版本信息和相关编译选项。常见的输出格式如下。第一行说明了PaddlePaddle的版本信息,后面跟着一些主要的编译选项。编译选项的具体意义可以参考
`编译参数选项文件 <../../build_and_install/cmake/compile_options.html>`_
.. literalinclude:: paddle_version.txt
......@@ -11,21 +11,23 @@
data_provider/index.rst
命令行参数
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命令及命令行参数
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.. toctree::
:maxdepth: 1
cmd/index.rst
* `参数用例 <../../doc/ui/cmd_argument/use_case.html>`_
* `参数分类 <../../doc/ui/cmd_argument/argument_outline.html>`_
* `参数描述 <../../doc/ui/cmd_argument/detail_introduction.html>`_
* `参数用例 <../../doc/ui/cmd_argument/use_case.html>`_
预测
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.. toctree::
:maxdepth: 1
predict/swig_py_paddle.rst
基于Python的预测
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Python预测接口
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预测流程
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PaddlePaddle使用swig对常用的预测接口进行了封装,通过编译会生成py_paddle软件包,安装该软件包就可以在python环境下实现模型预测。可以使用python的 ``help()`` 函数查询软件包相关API说明。
......@@ -20,8 +20,8 @@ PaddlePaddle使用swig对常用的预测接口进行了封装,通过编译会
通过调用 ``forwardTest()`` 传入预测数据,直接返回计算结果。
基于Python的预测Demo
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预测Demo
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如下是一段使用mnist model来实现手写识别的预测代码。完整的代码见 ``src_root/doc/ui/predict/predict_sample.py`` 。mnist model可以通过 ``src_root\demo\mnist`` 目录下的demo训练出来。
......
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