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yaml.md

File metadata and controls

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PaddleRec config.yaml配置说明

目前支持runner和hyper_parameters的读取。

runner变量

名称 类型 取值 是否必须 作用描述
train_data_dir string 任意 指定训练数据目录
train_reader_path string 任意 指定训练时用的Reader()所在python文件地址
train_batch_size int >= 1 指定train阶段的批训练样本数量
model_save_path string 任意 指定train阶段完成后Save参数的地址
test_data_dir string 任意 指定测试数据目录
infer_reader_path string 任意 指定测试时用的Reader()所在python文件地址
infer_batch_size int >= 1 指定infer阶段的批训练样本数量
infer_load_path string 任意 指定infer阶段开始时初始化模型地址
infer_start_epoch int >= 0 初始化模型时从第几个epoch保留的参数开始加载(从0开始计数,包括本次)
infer_end_epoch int >= 0 初始化模型时到第几个epoch保留的参数停止加载(从0开始技术,不包括本次)
use_gpu bool True/False 指定是否使用gpu,若为False则默认使用cpu
use_xpu bool True/False 指定是否使用xpu,若为False则默认使用cpu
epochs int >= 1 指定train阶段需要训练几个epoch
print_interval int >= 1 训练指标打印batch间隔
use_auc bool True/False 在每个epoch开始时重置auc指标的值
use_visual bool True/False 开启模型训练的可视化功能,开启时需要安装visualDL
use_inference bool True/False 是否使用save_inference_model接口保存
save_inference_feed_varnames list[string] 组网中指定Variable的name 预测模型的入口变量name
save_inference_fetch_varnames list[string] 组网中指定Variable的name 预测模型的出口变量name
use_fleet bool True/False 指定是否使用分布式运行单机多卡或多机多卡
reader_type string QueueDataset/DataLoader/CustomizeDataLoader 指定使用的reader类型
model_init_path string 任意 指定是否使用热启动,在训练初期加载初始化模型
num_workers int >= 0 用于加载数据的子进程个数

hyper_parameters变量

名称 类型 取值 是否必须 作用描述
optimizer.class string SGD/Adam/Adagrad 指定优化器类型
optimizer.learning_rate float > 0 指定学习率
reg float > 0 L2正则化参数,只在SGD下生效
others / / / 由各个模型组网独立指定