模型配置相關問題匯總

在使用指南的最後一部分，我們匯總了使用PaddlePaddle過程中的常見問題，本部分推文目錄如下：

2.22：【FAQ】模型配置相關問題匯總

2.23：【FAQ】參數設置相關問題匯總

2.24：【FAQ】本地訓練與預測相關問題匯總

2.25：【FAQ】集群訓練與預測相關問題匯總

2.26：【FAQ】如何貢獻代碼

2.27：【FAQ】如何貢獻文檔

模型配置相關問題匯總

1. 出現Duplicated layer name錯誤怎麼辦?

出現該錯誤的原因一般是用戶對不同layer的參數name設置了相同的取值。遇到該錯誤時，先找出參數name取值相同的layer，然後將這些layer的參數name設置為不同的值。

3. 兩種使用 drop_out 的方法有何區別?

在PaddlePaddle中使用dropout有兩種方式：

PaddlePaddle在激活函數里實現dropout，而不是在layer里實現。

4. 不同的 recurrent layer 的區別？

以LSTM為例，在PaddlePaddle中包含以下 recurrent layer：

按照具體實現方式可以歸納為2類：

A.由 recurrent_group 實現的 recurrent layer：

B.將recurrent layer作為一個整體來實現：

將recurrent layer作為一個整體來實現， 能夠針對CPU和GPU的計算做更多優化， 所以相比於recurrent group的實現方式， 第二類 recurrent layer 計算效率更高。 在實際應用中，如果用戶不需要訪問LSTM的中間變數，而只需要獲得recurrent layer計算的輸出，我們建議使用第二類實現。

5. PaddlePaddle的softmax能否指定計算的維度？

6. PaddlePaddle是否支持維數可變的數據輸入？

PaddlePaddle提供的paddle.data_type.dense_array支持維數可變的數據輸入。在使用時，將對應數據層的維數設置成一個大於輸入數據維數的值用於佔位即可。

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