代码拉取完成,页面将自动刷新
Paddle2.0的特色之一是发布全新的动态图能力, PaddleRec推荐模型库也同时支持了动态图模式
相较于之前静态图的方式,动态图更加灵活和轻量化,支持Python自带的Print打印输出方式,方便用户调试和快速调研
训练和预测的相关配置在每个模型文件中的config.yaml中配置,详细的yaml配置说明请参考进阶教程。
支持在任意目录下运行, 以下命令默认在PaddleRec根目录中运行
python -u tools/trainer.py -m models/rank/dnn/config.yaml
动态图训练的相关代码在tools/trainer.py,二次开发者可以在这个文件中快速开发。
python -u tools/infer.py -m models/rank/dnn/config.yaml
支持在命令行启动时,使用命令中的“-o”参数调整yaml文件中的配置。若使用命令传参与yaml文件指定参数两种方式对同一个参数赋予不同的值,则命令行传参的优先级更高,会覆盖yaml文件中指定的值。
以dnn模型的use_gpu参数为例:
# 没有额外使用"-o"参数配置的情况下,按照config.yaml文件的配置,use_gpu参数值为false,将使用cpu运行。
# 使用"-o"参数指定config.yaml文件中use_gpu的值为true,因为命令行传参的优先级更高,将使用gpu运行
python -u tools/trainer.py -m models/rank/dnn/config.yaml -o runner.use_gpu=true
python -u tools/infer.py -m models/rank/dnn/config.yaml -o runner.use_gpu=true
此处可能存在不合适展示的内容,页面不予展示。您可通过相关编辑功能自查并修改。
如您确认内容无涉及 不当用语 / 纯广告导流 / 暴力 / 低俗色情 / 侵权 / 盗版 / 虚假 / 无价值内容或违法国家有关法律法规的内容,可点击提交进行申诉,我们将尽快为您处理。