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4c24ac1a
编写于
3月 01, 2017
作者:
Y
Yu Yang
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Init inferencer.
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91f13e48
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2 changed file
with
59 addition
and
1 deletion
+59
-1
python/paddle/v2/__init__.py
python/paddle/v2/__init__.py
+5
-1
python/paddle/v2/inferencer.py
python/paddle/v2/inferencer.py
+54
-0
未找到文件。
python/paddle/v2/__init__.py
浏览文件 @
4c24ac1a
...
...
@@ -24,12 +24,13 @@ from . import dataset
from
.
import
reader
import
attr
import
pooling
import
inferencer
import
py_paddle.swig_paddle
as
api
__all__
=
[
'optimizer'
,
'layer'
,
'activation'
,
'parameters'
,
'init'
,
'trainer'
,
'event'
,
'data_type'
,
'attr'
,
'pooling'
,
'data_feeder'
,
'dataset'
,
'reader'
,
'topology'
'topology'
,
'inferencer'
,
'infer'
]
...
...
@@ -39,3 +40,6 @@ def init(**kwargs):
args
.
append
(
'--%s=%s'
%
(
key
,
str
(
kwargs
[
key
])))
api
.
initPaddle
(
*
args
)
infer
=
inferencer
.
infer
python/paddle/v2/inferencer.py
0 → 100644
浏览文件 @
4c24ac1a
import
py_paddle.swig_paddle
as
api
import
topology
from
data_feeder
import
DataFeeder
import
itertools
import
numpy
__all__
=
[
'InferenceEngine'
,
'infer'
]
class
InferenceEngine
(
object
):
def
__init__
(
self
,
output
,
parameters
):
topo
=
topology
.
Topology
(
output
)
gm
=
api
.
GradientMachine
.
createFromConfigProto
(
topo
.
proto
(),
api
.
CREATE_MODE_TESTING
,
[
api
.
PARAMETER_VALUE
])
for
param
in
gm
.
getParameters
():
val
=
param
.
getBuf
(
api
.
PARAMETER_VALUE
)
name
=
param
.
getName
()
assert
isinstance
(
val
,
api
.
Matrix
)
val
.
copyFromNumpyMat
(
parameters
.
get
(
name
))
self
.
__gradient_machine__
=
gm
self
.
__data_types__
=
topo
.
data_type
()
def
iter_infer
(
self
,
reader
,
reader_dict
=
None
):
feeder
=
DataFeeder
(
self
.
__data_types__
,
reader_dict
)
out_args
=
api
.
Arguments
.
createArguments
(
0
)
self
.
__gradient_machine__
.
start
()
for
data_batch
in
reader
():
yield
self
.
__gradient_machine__
.
forwardTest
(
feeder
(
data_batch
),
out_args
,
api
.
PASS_TEST
)
self
.
__gradient_machine__
.
finish
()
def
iter_infer_field
(
self
,
field
,
**
kwargs
):
for
result
in
self
.
iter_infer
(
**
kwargs
):
yield
[
each_result
[
field
]
for
each_result
in
result
]
def
infer
(
self
,
field
=
'value'
,
**
kwargs
):
retv
=
[]
for
result
in
itertools
.
izip
(
self
.
iter_infer_field
(
field
=
field
,
**
kwargs
)):
retv
.
append
(
numpy
.
concatenate
(
result
))
return
retv
def
default_reader_dict
(
self
):
reader_dict
=
dict
()
for
i
,
tp
in
enumerate
(
self
.
__data_types__
):
reader_dict
[
tp
[
0
]]
=
i
return
reader_dict
def
infer
(
output
,
parameters
,
reader
,
reader_dict
=
None
,
field
=
'value'
):
inferer
=
InferenceEngine
(
output
=
output
,
parameters
=
parameters
)
return
inferer
.
infer
(
field
=
field
,
reader
=
reader
,
reader_dict
=
reader_dict
)
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