DataFeedDesc

注意：该API仅支持【静态图】模式

• 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())