DataFeedDesc

查看属性与别名

API属性:声明式编程(静态图)专用API

class paddle.fluid.DataFeedDesc ( proto_file ) [源代码]

描述训练数据的格式。输入是一个文件路径名,其内容是protobuf message。

可以参考 paddle/fluid/framework/data_feed.proto 查看我们如何定义message

一段典型的message可能是这样的:

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. f = open("data.proto", "w")
  3. print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
  4. print >> f, 'batch_size: 2'
  5. print >> f, 'multi_slot_desc {'
  6. print >> f, ' slots {'
  7. print >> f, ' name: "words"'
  8. print >> f, ' type: "uint64"'
  9. print >> f, ' is_dense: false'
  10. print >> f, ' is_used: true'
  11. print >> f, ' }'
  12. print >> f, ' slots {'
  13. print >> f, ' name: "label"'
  14. print >> f, ' type: "uint64"'
  15. print >> f, ' is_dense: false'
  16. print >> f, ' is_used: true'
  17. print >> f, ' }'
  18. print >> f, '}'
  19. f.close()
  20. data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')

用户需要了解DataFeedDesc中每个字段的含义,以便自定义字段的值。例如:

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
  3. data_feed.set_batch_size(128)
  4. data_feed.set_dense_slots('words') # 名为'words'的slot将被设置为密集的
  5. data_feed.set_use_slots('words') # 名为'words'的slot将被用于训练
  6. # 最后,可以打印变量详细信息便于排查错误
  7. print(data_feed.desc())

参数

  • proto_file (string) : 包含数据描述的protobuf message的磁盘文件

方法

set_batch_size(batch_size)

该接口用于设置DataFeedDesc中的 batch_size 。可以在训练期间调用修改 batch_size

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. f = open("data.proto", "w")
  3. print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
  4. print >> f, 'batch_size: 2'
  5. print >> f, 'multi_slot_desc {'
  6. print >> f, ' slots {'
  7. print >> f, ' name: "words"'
  8. print >> f, ' type: "uint64"'
  9. print >> f, ' is_dense: false'
  10. print >> f, ' is_used: true'
  11. print >> f, ' }'
  12. print >> f, ' slots {'
  13. print >> f, ' name: "label"'
  14. print >> f, ' type: "uint64"'
  15. print >> f, ' is_dense: false'
  16. print >> f, ' is_used: true'
  17. print >> f, ' }'
  18. print >> f, '}'
  19. f.close()
  20. data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
  21. data_feed.set_batch_size(128)

参数

  • batch_size (int) - 新的批尺寸。

返回

set_dense_slots(dense_slots_name)

dense_slots_name 指定的slots设置为密集的slot。注意:默认情况下,所有slots都是稀疏的。

密集slot的特征将被输入一个Tensor,而稀疏slot的特征将被输入一个LoDTensor。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. f = open("data.proto", "w")
  3. print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
  4. print >> f, 'batch_size: 2'
  5. print >> f, 'multi_slot_desc {'
  6. print >> f, ' slots {'
  7. print >> f, ' name: "words"'
  8. print >> f, ' type: "uint64"'
  9. print >> f, ' is_dense: false'
  10. print >> f, ' is_used: true'
  11. print >> f, ' }'
  12. print >> f, ' slots {'
  13. print >> f, ' name: "label"'
  14. print >> f, ' type: "uint64"'
  15. print >> f, ' is_dense: false'
  16. print >> f, ' is_used: true'
  17. print >> f, ' }'
  18. print >> f, '}'
  19. f.close()
  20. data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
  21. data_feed.set_dense_slots(['words'])

参数

  • dense_slots_name (list(str)) - slot名称的列表,这些slot将被设置为密集的。

返回

set_use_slots(use_slots_name)

设置一个特定的slot是否用于训练。一个数据集包含了很多特征,通过这个函数可以选择哪些特征将用于指定的模型。

参数

  • use_slots_name (list) : 将在训练中使用的slot名列表,类型为list,其中每个元素为一个字符串

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. f = open("data.proto", "w")
  3. print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
  4. print >> f, 'batch_size: 2'
  5. print >> f, 'multi_slot_desc {'
  6. print >> f, ' slots {'
  7. print >> f, ' name: "words"'
  8. print >> f, ' type: "uint64"'
  9. print >> f, ' is_dense: false'
  10. print >> f, ' is_used: true'
  11. print >> f, ' }'
  12. print >> f, ' slots {'
  13. print >> f, ' name: "label"'
  14. print >> f, ' type: "uint64"'
  15. print >> f, ' is_dense: false'
  16. print >> f, ' is_used: true'
  17. print >> f, ' }'
  18. print >> f, '}'
  19. f.close()
  20. data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
  21. data_feed.set_use_slots(['words'])

注解

默认值是不使用所有slot

desc()

返回此DataFeedDesc的protobuf message

返回 一个protobuf message字符串

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. f = open("data.proto", "w")
  3. print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
  4. print >> f, 'batch_size: 2'
  5. print >> f, 'multi_slot_desc {'
  6. print >> f, ' slots {'
  7. print >> f, ' name: "words"'
  8. print >> f, ' type: "uint64"'
  9. print >> f, ' is_dense: false'
  10. print >> f, ' is_used: true'
  11. print >> f, ' }'
  12. print >> f, ' slots {'
  13. print >> f, ' name: "label"'
  14. print >> f, ' type: "uint64"'
  15. print >> f, ' is_dense: false'
  16. print >> f, ' is_used: true'
  17. print >> f, ' }'
  18. print >> f, '}'
  19. f.close()
  20. data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
  21. print(data_feed.desc())