From 36f043bb6ea504fd55368561b21cdbbe497bfad9 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: li yiqing Date: Sat, 23 Mar 2024 18:14:39 +0800 Subject: [PATCH] fix docs bugs --- docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst | 2 +- docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst | 2 +- docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst | 2 +- .../data_parallel/principle_and_demo_cn.rst | 2 +- .../06_distributed_training/group_sharded_parallel_cn.rst | 2 +- docs/practices/cv/image_classification.ipynb | 4 ++-- docs/practices/quick_start/save_model.ipynb | 2 +- 7 files changed, 8 insertions(+), 8 deletions(-) diff --git a/docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst b/docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst index e108e079524..a4ccf7d36e2 100644 --- a/docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst +++ b/docs/api/paddle/incubate/nn/FusedMultiHeadAttention_cn.rst @@ -26,7 +26,7 @@ FusedMultiHeadAttention - **dropout_rate** (float，可选) - Multi-Head Attention 后面的 dropout 算子的注意力目标的随机失活率。0 表示进行 dropout 计算。默认值：0.5。 - **attn_dropout_rate** (float，可选) - Multi-Head Attention 中的 dropout 算子的注意力目标的随机失活率。0 表示不进行 dropout 计算。默认值：0.5。 - **kdim** (int，可选) - 键值对中 key 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值 ``None`` 。 - - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值：``None`` 。 + - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``vdim = embed_dim``。默认值：``None`` 。 - **normalize_before** (bool，可选) - 是 pre_layer_norm 结构（True）还是 post_layer_norm 结构（False）。pre_layer_norm 结构中，``layer_norm`` 算子位于 multi-head attention 和 ffn 的前面，post_layer_norm 结构中，``layer_norm`` 位于两者的后面。默认值：``False`` 。 - **need_weights** (bool，可选) - 表明是否返回注意力权重。默认值：``False`` 。 - **qkv_weight_attr** (ParamAttr，可选) - 为 Attention 中计算 q, k, v 时的计算指定权重参数属性的对象。默认值：``None``，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。 diff --git a/docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst b/docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst index 5472073bc44..52d26372f73 100644 --- a/docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst +++ b/docs/api/paddle/io/DataLoader_cn.rst @@ -40,7 +40,7 @@ DataLoader 当前支持 ``map-style`` 和 ``iterable-style`` 的数据集，``ma - **num_workers** (int，可选) - 用于加载数据的子进程个数，若为 0 即为不开启子进程，在主进程中进行数据加载。默认值为 0。 - **use_buffer_reader** (bool，可选) - 是否使用缓存读取器。若 ``use_buffer_reader`` 为 True，DataLoader 会异步地预读取一定数量（默认读取下一个）的 mini-batch 的数据，可加速数据读取过程，但同时会占用少量的 CPU/GPU 存储，即一个 batch 输入数据的存储空间。默认值为 True。 - **prefetch_factor** (int，可选) - 缓存的 mini-batch 的个数。若 ``use_buffer_reader`` 为 True，DataLoader 会异步地预读取 ``prefetch_factor`` 个 mini-batch。默认值为 2。 - - **use_shared_memory** (bool，可选) - 是否使用共享内存来提升子进程将数据放入进程间队列的速度，该参数尽在多进程模式下有效(即 ``num_workers > 0`` )，请确认机器上有足够的共享内存空间(如 Linux 系统下 ``/dev/shm/`` 目录空间大小)再设置此参数。默认为 True。 + - **use_shared_memory** (bool，可选) - 是否使用共享内存来提升子进程将数据放入进程间队列的速度，该参数仅在多进程模式下有效(即 ``num_workers > 0`` )，请确认机器上有足够的共享内存空间(如 Linux 系统下 ``/dev/shm/`` 目录空间大小)再设置此参数。默认为 True。 - **timeout** (int，可选) - 从子进程输出队列获取 mini-batch 数据的超时时间。默认值为 0。 - **worker_init_fn** (callable，可选) - 子进程初始化函数，此函数会被子进程初始化时被调用，并传递 ``worker id`` 作为参数。默认值为 None。 diff --git a/docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst b/docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst index d54a0541470..4684dbb6190 100644 --- a/docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst +++ b/docs/api/paddle/nn/MultiHeadAttention_cn.rst @@ -21,7 +21,7 @@ MultiHeadAttention - **num_heads** (int) - 多头注意力机制的 Head 数量。 - **dropout** (float，可选) - 注意力目标的随机失活率。0 表示不加 dropout。默认值：0。 - **kdim** (int，可选) - 键值对中 key 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值：``None``。 - - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``kdim = embed_dim``。默认值：``None``。 + - **vdim** (int，可选) - 键值对中 value 的维度。如果为 ``None`` 则 ``vdim = embed_dim``。默认值：``None``。 - **need_weights** (bool，可选) - 表明是否返回注意力权重。默认值：``False``。 - **weight_attr** (ParamAttr，可选) - 指定权重参数属性的对象。默认值：``None``，表示使用默认的权重参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。 - **bias_attr** （ParamAttr，可选）- 指定偏置参数属性的对象。默认值：``None``，表示使用默认的偏置参数属性。具体用法请参见 :ref:`cn_api_paddle_ParamAttr` 。 diff --git a/docs/guides/06_distributed_training/data_parallel/principle_and_demo_cn.rst b/docs/guides/06_distributed_training/data_parallel/principle_and_demo_cn.rst index 6ed60604922..e942dee92c4 100644 --- a/docs/guides/06_distributed_training/data_parallel/principle_and_demo_cn.rst +++ b/docs/guides/06_distributed_training/data_parallel/principle_and_demo_cn.rst @@ -202,7 +202,7 @@ 首先，阐述数据并行模式下学习率的设置技巧，其基本原则是学习率正比于 global batch size。 与单卡训练相比，数据并行训练通常有两种配置： -1. 一种是保持保持所有计算设备的 batch size 的总和（我们称为 global batch size）与单卡训练的 batch size 保持一致。这中情形下，由于数据并行训练和单卡训练的 global batch size 是一致的，通常保持数据并行模式下各个计算设备上的学习率与单卡训练一致。 +1. 一种是保持保持所有计算设备的 batch size 的总和（我们称为 global batch size）与单卡训练的 batch size 保持一致。这种情形下，由于数据并行训练和单卡训练的 global batch size 是一致的，通常保持数据并行模式下各个计算设备上的学习率与单卡训练一致。 2. 另一种情形是，保持数据并行模式下每个计算设备的 batch size 和单卡训练的 batch size 一致。这种情形下，数据并行模式的 global batch size 是单卡训练的 ``N`` 倍。这里， ``N`` 指的是数据并行计算的设备数。因此，通常需要将数据并行模式下每个计算设备的学习率相应的设置为单卡训练的 ``N`` 倍。这样，数据并行模式下的初始学习率通常较大，不利于模型的收敛。因此，通常需要使用 warm-up 机制。即，在初始训练时使用较小的学习率，并逐步缓慢增加学习率，经过一定迭代次数后，学习率增长到期望的学习率。 4.2 数据集切分 diff --git a/docs/guides/06_distributed_training/group_sharded_parallel_cn.rst b/docs/guides/06_distributed_training/group_sharded_parallel_cn.rst index 1fc1d6fe73e..6d3b8433b37 100644 --- a/docs/guides/06_distributed_training/group_sharded_parallel_cn.rst +++ b/docs/guides/06_distributed_training/group_sharded_parallel_cn.rst @@ -30,7 +30,7 @@ GroupSharded 策略可以根据用户配置支持，分别切分模型参数、 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ GroupSharded hybrid 数据并行策略，在 GroupSharded 并行的基础上再增加一层数据并行逻辑。 -该策略的目的是通过 ``限制 GroupSharded 通信的节点数`` 和 ``增加多路数据并行`` 来提高训练吞吐。 如果一个模型在普通 GroupSharded 训练时需要 M 张 GPU，则则开启 hybrid-dp 至少需要 N*M GPU （N>= 2）。 +该策略的目的是通过 ``限制 GroupSharded 通信的节点数`` 和 ``增加多路数据并行`` 来提高训练吞吐。 如果一个模型在普通 GroupSharded 训练时需要 M 张 GPU，则开启 hybrid-dp 至少需要 N*M GPU （N>= 2）。 GroupSharded-hybrid-dp 适用的场景如下： diff --git a/docs/practices/cv/image_classification.ipynb b/docs/practices/cv/image_classification.ipynb index beacc56eead..be1ecc4086c 100644 --- a/docs/practices/cv/image_classification.ipynb +++ b/docs/practices/cv/image_classification.ipynb @@ -52,7 +52,7 @@ }, "source": [ "## 二、数据加载\n", - "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist 。\n", + "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到9。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist 。\n", "\n", "我们使用飞桨框架自带的 ``paddle.vision.datasets.MNIST`` 完成mnist数据集的加载。" ] @@ -100,7 +100,7 @@ }, { "data": { - "image/png": "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\n", 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" ] diff --git a/docs/practices/quick_start/save_model.ipynb b/docs/practices/quick_start/save_model.ipynb index 5e3db1823f0..a9fe14592ea 100755 --- a/docs/practices/quick_start/save_model.ipynb +++ b/docs/practices/quick_start/save_model.ipynb @@ -70,7 +70,7 @@ }, "source": [ "## 三、数据集\n", - "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/\n", + "手写数字的MNIST数据集，包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到9。该数据集的官方地址为：http://yann.lecun.com/exdb/mnist/\n", "本例中使用飞桨自带的mnist数据集。使用from paddle.vision.datasets import MNIST 引入即可。" ] },