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25a3d761
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2月 28, 2018
作者:
W
Wang,Jeff
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doc/howto/capi/organization_of_the_inputs_cn.md
doc/howto/capi/organization_of_the_inputs_cn.md
+3
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doc/howto/capi/workflow_of_capi_cn.md
doc/howto/capi/workflow_of_capi_cn.md
+4
-0
未找到文件。
doc/howto/capi/organization_of_the_inputs_cn.md
浏览文件 @
25a3d761
...
...
@@ -4,12 +4,15 @@
### 输入/输出数据类型
在C-API中,按照基本数据类型在PaddlePaddle内部的定义和实现,输入数据可分为:
1.
一维整型数组
1.
二维浮点型矩阵
- 稠密矩阵
- 稀疏矩阵
说明:
1.
一维数组
**仅支持整型值**
;
-
常用于自然语言处理任务,例如:表示词语在词典中的序号;
-
分类任务中类别标签;
...
...
doc/howto/capi/workflow_of_capi_cn.md
浏览文件 @
25a3d761
...
...
@@ -11,6 +11,7 @@
</p>
-
准备预测模型
1. 只将神经网络结构进行序列化。
- 只对神经网络结构进行序列化,加载模型需同时指定:网络结构的序列化结果和模型参数存储目录。
1. 将网络结构定义和训练结束存储下来的模型参数文件(多个)合并入一个文件。
...
...
@@ -18,6 +19,7 @@
- 预测时只需加载一个文件便于发布。
- **注意**:以上两种方式只需选择其一即可。
-
调用 C-API 开发预测序
1. 初始化PaddlePaddle运行环境。
1. 加载预测模型。
1. 创建神经网络输入,组织输入数据。
...
...
@@ -90,6 +92,7 @@
1.
调用
[
`paddle_gradient_machine_create_shared_param`
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/gradient_machine.h#L88
)
接口,与其它
`gradient machine`
的共享已经加载的预测模型。这种情况多出现在使用多线程预测时,通过多个线程共享同一个模型来减少内存开销。可参考
[
此示例
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/capi/examples/model_inference/multi_thread/main.c
)
。
-
注意事项
1. 使用PaddlePaddle V2 API训练,模型中所有可学习参数会被存为一个压缩文件,需要手动进行解压,将它们放在同一目录中,C-API不会直接加载 V2 API 存储的压缩文件。
1. 如果使用`merge model`方式将神经网络结构和训练好的参数序列化到一个文件,请参考此[示例](https://github.com/PaddlePaddle/Mobile/blob/develop/Demo/linux/paddle_image_recognizer.cpp#L59)。
1. 通过灵活使用以上两个接口,加载模型可其它多种方式,例如也可在程序运行过程中再加载另外一个模型。
...
...
@@ -106,6 +109,7 @@ C-API支持的所有输入数据类型和他们的组织方式,请参考“输
这篇文档的之后部分会使用
`argument`
来特指PaddlePaddle C-API中神经网络的一个输入/输出,使用
`paddle_matrix`
**特指**
`argument`
中用于存储数据的
`Matrix`
类的对象。
在组织神经网络输入,获取输出时,需要思考完成以下工作:
1.
为每一个输入/输出创建
`argument`
;
1.
为每一个
`argument`
创建
`paddle_matrix`
来存储数据;
...
...
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