DataFeedDesc¶

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：

         import paddle.fluid as fluid
f = open("data.proto", "w")
print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
print >> f, 'batch_size: 2'
print >> f, 'multi_slot_desc {'
print >> f, '    slots {'
print >> f, '         name: "words"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '     }'
print >> f, '     slots {'
print >> f, '         name: "label"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '    }'
print >> f, '}'
f.close()
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:

         import paddle.fluid as fluid
data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
data_feed.set_batch_size(128)
data_feed.set_dense_slots('words')  # 名为'words'的slot将被设置为密集的
data_feed.set_use_slots('words')    # 名为'words'的slot将被用于训练

# 最后，可以打印变量详细信息便于排查错误
print(data_feed.desc())

        

参数：

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

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

         import paddle.fluid as fluid
f = open("data.proto", "w")
print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
print >> f, 'batch_size: 2'
print >> f, 'multi_slot_desc {'
print >> f, '    slots {'
print >> f, '         name: "words"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '     }'
print >> f, '     slots {'
print >> f, '         name: "label"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '    }'
print >> f, '}'
f.close()
data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
data_feed.set_batch_size(128)

        

参数：

batch_size (int) - 新的批尺寸。

返回：无

set_dense_slots ( dense_slots_name ) ¶

将 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

         import paddle.fluid as fluid
f = open("data.proto", "w")
print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
print >> f, 'batch_size: 2'
print >> f, 'multi_slot_desc {'
print >> f, '    slots {'
print >> f, '         name: "words"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '     }'
print >> f, '     slots {'
print >> f, '         name: "label"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '    }'
print >> f, '}'
f.close()
data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
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：无

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：

         import paddle.fluid as fluid
f = open("data.proto", "w")
print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
print >> f, 'batch_size: 2'
print >> f, 'multi_slot_desc {'
print >> f, '    slots {'
print >> f, '         name: "words"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '     }'
print >> f, '     slots {'
print >> f, '         name: "label"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '    }'
print >> f, '}'
f.close()
data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
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：

         import paddle.fluid as fluid
f = open("data.proto", "w")
print >> f, 'name: "MultiSlotDataFeed"'
print >> f, 'batch_size: 2'
print >> f, 'multi_slot_desc {'
print >> f, '    slots {'
print >> f, '         name: "words"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '     }'
print >> f, '     slots {'
print >> f, '         name: "label"'
print >> f, '         type: "uint64"'
print >> f, '         is_dense: false'
print >> f, '         is_used: true'
print >> f, '    }'
print >> f, '}'
f.close()
data_feed = fluid.DataFeedDesc('data.proto')
print(data_feed.desc())

        