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add Tensor and LoDTensor in embedding zh doc (PaddlePaddle#1408)
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Aurelius84 authored Sep 26, 2019
1 parent 1f6e2e1 commit 94786e1
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Showing 2 changed files with 2 additions and 2 deletions.
2 changes: 1 addition & 1 deletion doc/fluid/api_cn/fluid_cn/embedding_cn.rst
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Expand Up @@ -51,7 +51,7 @@ embedding


参数:
- **input** (Variable) - 存储id信息,数据类型必须为:int64。
- **input** (Variable) - 存储id信息的Tensor或LoDTensor,数据类型必须为:int64。input中的id必须满足 ``0 =< id < size[0]``
- **size** (tuple|list) - embedding矩阵的维度。必须包含两个元素,第一个元素为vocab_size(词表大小), 第二个为emb_size(embedding层维度)。
- **is_sparse** (bool) - 是否使用稀疏的更新方式,这个参数只会影响反向的梯度更新的性能,sparse更新速度更快,推荐使用稀疏更新的方式。但某些optimizer不支持sparse更新,比如 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_AdadeltaOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_AdamaxOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_DecayedAdagradOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_FtrlOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_LambOptimizer` 、:ref:`cn_api_fluid_optimizer_LarsMomentumOptimizer` ,此时is_sparse必须为False。默认为False。
- **is_distributed** (bool) - 是否使用分布式的方式存储embedding矩阵,仅在多机分布式cpu训练中使用。默认为False。
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2 changes: 1 addition & 1 deletion doc/fluid/api_cn/layers_cn/embedding_cn.rst
Original file line number Diff line number Diff line change
Expand Up @@ -55,7 +55,7 @@ embedding


参数:
- **input** (Variable) - 存储id信息,数据类型必须为:int64,输入的shape最后一维须为1。
- **input** (Variable) - 存储id信息的Tensor或LoDTensor,数据类型必须为:int64,输入的shape最后一维须为1。input中的id必须满足 ``0 =< id < size[0]``
- **size** (tuple|list) - embedding矩阵的维度。必须包含两个元素,第一个元素为vocab_size(词表大小), 第二个为emb_size(embedding层维度)。
- **is_sparse** (bool) - 是否使用稀疏的更新方式,这个参数只会影响反向的梯度更新的性能,sparse更新速度更快,推荐使用稀疏更新的方式。但某些optimizer不支持sparse更新,比如 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_AdadeltaOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_AdamaxOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_DecayedAdagradOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_FtrlOptimizer` 、 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_LambOptimizer` 、:ref:`cn_api_fluid_optimizer_LarsMomentumOptimizer` ,此时is_sparse必须为False。默认为False。
- **is_distributed** (bool) - 是否使用分布式的方式存储embedding矩阵,仅在多机分布式cpu训练中使用。默认为False。
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