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s920243400
PaddleDetection
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88aa2d8a
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PaddlePaddle / PaddleDetection
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88aa2d8a
编写于
5月 29, 2018
作者:
S
Siddharth Goyal
提交者:
GitHub
5月 29, 2018
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Fix order of inputs in infer() of label_semantic example (#10993)
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580340ee
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内联
并排
Showing
1 changed file
with
3 addition
and
3 deletion
+3
-3
python/paddle/fluid/tests/book/high-level-api/label_semantic_roles/test_label_semantic_roles_newapi.py
.../label_semantic_roles/test_label_semantic_roles_newapi.py
+3
-3
未找到文件。
python/paddle/fluid/tests/book/high-level-api/label_semantic_roles/test_label_semantic_roles_newapi.py
浏览文件 @
88aa2d8a
...
@@ -217,8 +217,6 @@ def infer(use_cuda, inference_program, params_dirname):
...
@@ -217,8 +217,6 @@ def infer(use_cuda, inference_program, params_dirname):
# The range of random integers is [low, high]
# The range of random integers is [low, high]
word
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
word
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
pred
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
PRED_DICT_LEN
-
1
)
ctx_n2
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
ctx_n2
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
ctx_n1
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
ctx_n1
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
...
@@ -229,18 +227,20 @@ def infer(use_cuda, inference_program, params_dirname):
...
@@ -229,18 +227,20 @@ def infer(use_cuda, inference_program, params_dirname):
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
ctx_p2
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
ctx_p2
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
WORD_DICT_LEN
-
1
)
pred
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
PRED_DICT_LEN
-
1
)
mark
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
mark
=
fluid
.
create_random_int_lodtensor
(
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
MARK_DICT_LEN
-
1
)
lod
,
base_shape
,
place
,
low
=
0
,
high
=
MARK_DICT_LEN
-
1
)
results
=
inferencer
.
infer
(
results
=
inferencer
.
infer
(
{
{
'word_data'
:
word
,
'word_data'
:
word
,
'verb_data'
:
pred
,
'ctx_n2_data'
:
ctx_n2
,
'ctx_n2_data'
:
ctx_n2
,
'ctx_n1_data'
:
ctx_n1
,
'ctx_n1_data'
:
ctx_n1
,
'ctx_0_data'
:
ctx_0
,
'ctx_0_data'
:
ctx_0
,
'ctx_p1_data'
:
ctx_p1
,
'ctx_p1_data'
:
ctx_p1
,
'ctx_p2_data'
:
ctx_p2
,
'ctx_p2_data'
:
ctx_p2
,
'verb_data'
:
pred
,
'mark_data'
:
mark
'mark_data'
:
mark
},
},
return_numpy
=
False
)
return_numpy
=
False
)
...
...
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