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dygraph_mode.md

File metadata and controls

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动态图模式介绍

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

即时反馈,快速调研

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

快速使用动态图

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。

动态图训练

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。

动态图预测

python -u tools/infer.py -m models/rank/dnn/config.yaml

命令行修改配置

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