文本分类当label>256时预测错误

yeguang1991 commented 3 years ago

我的文本一共1000多个label，预测的结果都是256以下的label，当label<256时预测正确，>256的label都错了，请问这个是什么原因？

def CNN_net(data, dict_dim, class_dim=1250, emb_dim=1024, hid_dim=1024,hid_dim2=98):
        emb = fluid.layers.embedding(input=data,
                                 size=[dict_dim, emb_dim])
        conv_3 = fluid.nets.sequence_conv_pool(
                                                 input=emb,
                                                 num_filters=hid_dim,
                                                 filter_size=3,
                                                 act="tanh",
                                                 pool_type="sqrt")
        conv_4 = fluid.nets.sequence_conv_pool(
                                                 input=emb,
                                                 num_filters=hid_dim2,
                                                 filter_size=4,
                                                 act="tanh",
                                                 pool_type="sqrt")

        output = fluid.layers.fc(
            input=[conv_3, conv_4], size=class_dim, act='softmax')
        return output

words = fluid.layers.data(name='words', shape=[1], dtype='int64', lod_level=1)
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')

dict_dim = get_dict_len('./dict_txt.txt')

model = CNN_net(words, dict_dim)

cost = fluid.layers.cross_entropy(input=model, label=label)
avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
acc = fluid.layers.accuracy(input=model, label=label)

test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)

optimizer = fluid.optimizer.AdagradOptimizer(learning_rate=0.002)
opt = optimizer.minimize(avg_cost)

place = fluid.CUDAPlace(0)
exe = fluid.Executor(place)

exe.run(fluid.default_startup_program())

train_reader = paddle.batch(reader=train_reader('./train_list.txt'), batch_size=8)
test_reader = paddle.batch(reader=test_reader('./test_list.txt'), batch_size=8)

feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[words, label])

EPOCH_NUM=30
model_save_dir = './infer_model/'

for pass_id in range(EPOCH_NUM):
    for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
        train_cost, train_acc = exe.run(program=fluid.default_main_program(),
                             feed=feeder.feed(data),
                             fetch_list=[avg_cost, acc])

        if batch_id % 100 == 0:
            print('Pass:%d, Batch:%d, Cost:%0.5f, Acc:%0.5f' % (pass_id, batch_id, train_cost[0], train_acc[0]))

    test_costs = []
    test_accs = []
    for batch_id, data in enumerate(test_reader()):
        test_cost, test_acc = exe.run(program=test_program,
                                              feed=feeder.feed(data),
                                              fetch_list=[avg_cost, acc])
        test_costs.append(test_cost[0])
        test_accs.append(test_acc[0])

    test_cost = (sum(test_costs) / len(test_costs))
    test_acc = (sum(test_accs) / len(test_accs))
    print('Test:%d, Cost:%0.5f, ACC:%0.5f' % (pass_id, test_cost, test_acc))

if not os.path.exists(model_save_dir): 
    os.makedirs(model_save_dir) 
fluid.io.save_inference_model(model_save_dir, 
                            feeded_var_names=[words.name], 
                            target_vars=[model], 
                            executor=exe)
print('训练模型保存完成！')

chenwhql commented 3 years ago

模型代码看起来没什么问题，您要不要再确认下是否是数据和参数的问题？

yeguang1991 commented 3 years ago

模型代码看起来没什么问题，您要不要再确认下是否是数据和参数的问题？

label是由哪个参数确定的？我训练了1000多个label，预测的结果都<256

chenwhql commented 3 years ago

output = fluid.layers.fc(
            input=[conv_3, conv_4], size=class_dim, act='softmax')
        return output

话说您这个预测结果是要一个结果还是1000多个结果？后面的label是只有一个值，是不是前面网络的输出也是一个值？ size=1？

yeguang1991 commented 3 years ago

output = fluid.layers.fc(
            input=[conv_3, conv_4], size=class_dim, act='softmax')
        return output
话说您这个预测结果是要一个结果还是1000多个结果？后面的label是只有一个值，是不是前面网络的输出也是一个值？ size=1？

只要1个结果，我的意思是我期望的结果可能 > 256, 但是最后输入label>256的文本，预测的结果都不超过256

yeguang1991 commented 3 years ago

嗯嗯，所以感觉是不是这里写的不对导致的
cost = fluid.layers.cross_entropy(input=model, label=label)
这里计算cost的input和label的shape应该一致吧

这里应该怎么写啊

yeguang1991 commented 3 years ago

output = fluid.layers.fc(
            input=[conv_3, conv_4], size=class_dim, act='softmax')
        return output

这里size改成=1试试？

size=1训练报错 C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py:1070: UserWarning: The following exception is not an EOF exception. "The following exception is not an EOF exception.") Traceback (most recent call last): File "run.py", line 111, in fetch_list=[avg_cost, acc]) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1071, in run six.reraise(*sys.exc_info()) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\six.py", line 703, in reraise raise value File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1066, in run return_merged=return_merged) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1154, in _run_impl use_program_cache=use_program_cache) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1229, in _run_program fetch_var_name) paddle.fluid.core_avx.EnforceNotMet:

C++ Call Stacks (More useful to developers):

Windows not support stack backtrace yet.

Python Call Stacks (More useful to users):

File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\framework.py", line 2610, in append_op attrs=kwargs.get("attrs", None)) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 624, in _add_feed_fetch_ops attrs={'col': i}) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1224, in _run_program fetch_var_name=fetch_var_name) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1154, in _run_impl use_program_cache=use_program_cache) File "C:\Users\issuser\Anaconda2\envs\py3\lib\site-packages\paddle\fluid\executor.py", line 1066, in run return_merged=return_merged) File "run.py", line 111, in fetch_list=[avg_cost, acc])

Error Message Summary:

ExternalError: Cuda error(4), unspecified launch failure. [Advise: An exception occurred on the device while executing a kernel. Common causes include dereferencing an invalid device pointerand accessing out of bounds shared memory. All existing device memory allocations are invalid. To continue using CUDA, theprocess must be terminated and relaunched.] at (D:\1.8.1\paddle\paddle\fluid\platform\gpu_info.cc:281) [operator < fetch > error]

yeguang1991 commented 3 years ago

我最后预测的结果打印是这样的，第一列为我期望的结果，第二列为预测的文本，第三列是模型预测的结果，当我期望的结果<=256时，都预测对了 248 试用期有加班费吗 248 248 加班费报销 248 248 公司拖欠加班费 248 248 加班费如何申领 248 248 加班费未发放 248 248 加班工资什么时候发 248 248 法定节日加班工资怎么算 248 248 工资没有发加班费 248 248 请问节假日加班工资怎么算啊 248 248 加班有加班费吗 248 248 加班费怎么核算 248 248 二月有加班但是没有加班工资 248 249 公司数字办公信息安全管理要求 249 250 如何查看邮箱容量及使用情况 250 250 查看邮箱容量 250 250 如何查看邮箱剩余空间 160 250 pop邮箱查看内存 250 250 邮箱限额 250 250 邮箱空间使用情况 250 251 星耀导师阶段性辅导内容是什么 251 252 续签签署流程 252 252 合同到期没人联系我 252 252 续签合同 252 252 劳动合同签署流程 252 252 实习生合同续签 252 252 劳动合同提前多久提醒续签 252 252 合同到期怎么办理 252 252 劳动合同到期 252 252 我要续签劳动合同 252 252 员工合同到期 252 252 续签合同领取 252 252 怎么续签 252 252 劳动合同续签找谁 252 252 合同续签怎么走流程 252 252 合同顺延 252

但是当我期望的结果>256时，预测的结果全部不对，就像这样 257 新员工自我评价流程 142 257 试用期自评 231 257 新员工自评在哪里 142 257 新员工自评 87 257 试用期辅导阶段自评 251 257 自我鉴定要求 29 257 新员工自评 87 257 员工自评入口 203 257 阶段自评 30 257 自我鉴定 82 257 转正自我鉴定填写 189 257 转正自评在哪里 189 257 辅导期自评 82 257 新人自评 243 257 新员工自评到什么地方填写？ 150 257 新员工自评填写 234 257 转正自我鉴定 189 258 安卓手机配置Exchange邮箱方案 105 259 公司使用钉钉等企业通讯工具的信息安全要求 12 260 悟空自助终端工卡办理是什么流程？ 127 261 怎么查看密码过期时间 74 261 域账号密码过期时间 74 261 账号密码到期时间 74 261 密码有效期剩多长时间 74 261 怎么查看软通密码过期时间 74 261 我的密码还有多久到期 74 261 查看密码何时过期 74

chenwhql commented 3 years ago

前面那个错误看起来和改动无关，这个训练耗时长吗？是否方便分享下程序和数据，我这边自己跑一下？

yeguang1991 commented 3 years ago

前面那个错误看起来和改动无关，这个训练耗时长吗？是否方便分享下程序和数据，我这边自己跑一下？

怎么分享给你

chenwhql commented 3 years ago

这个预测结果，是训练之后存储的模型预测得到的吗？还是训练过程中就这样了

yeguang1991 commented 3 years ago

这个预测结果，是训练之后存储的模型预测得到的吗？还是训练过程中就这样了

训练之后存储的模型，然后拿训练的数据做预测

chenwhql commented 3 years ago

分享是有点麻烦，要不用Print打印一下训练过程的中的预测结果调试下？

model = CNN_net(words, dict_dim)
fluid.layers.Print(model)

https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/Print_cn.html#print

yeguang1991 commented 3 years ago

分享是有点麻烦，要不用Print打印一下训练过程的中的预测结果调试下？
model = CNN_net(words, dict_dim)
fluid.layers.Print(model)
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/Print_cn.html#print

这个我不太清楚要怎么调试1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 6.33274e-07,2.75524e-07,9.7508e-07,2.96075e-07,0.011754,4.28603e-07,1.79233e-05,0.000111395,3.20456e-07,4.45477e-07,7.5196e-06,3.18634e-05,6.13123e-06,5.51241e-07,2.21782e-06,9.96726e-05,3.85974e-05,8.54678e-05,4.25089e-05,9.28229e-05, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 7.10027e-05,5.51197e-05,0.000119273,6.73345e-05,0.0346814,7.34282e-05,0.000705269,0.00208101,5.79052e-05,5.74655e-05,0.000576039,0.000781491,0.000596943,6.30753e-05,0.000216441,0.00143052,0.00110157,0.00199964,0.00112207,0.00250461, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 7.84114e-06,3.64538e-06,1.03109e-05,4.16408e-06,0.0045711,4.62916e-06,0.00010187,0.000326169,4.99778e-06,5.90234e-06,5.9531e-05,0.000163393,7.31457e-05,7.57874e-06,2.37283e-05,0.000395446,0.000175179,0.00051355,0.000158105,0.000352887, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 0.000472072,0.000426102,0.000590977,0.000462775,0.00889295,0.000461035,0.00169758,0.00232248,0.0004549,0.00046164,0.00125579,0.0018321,0.00129759,0.000481723,0.000919777,0.0026245,0.00200974,0.00287973,0.0017762,0.00271609, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 2.22973e-05,1.35476e-05,2.86782e-05,1.60564e-05,0.043891,1.97452e-05,0.000205458,0.000458386,1.48386e-05,1.76438e-05,0.000114483,0.000304346,0.00016586,1.76621e-05,4.91322e-05,0.000755638,0.000353796,0.000577675,0.000266487,0.000841508, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 6.47058e-05,4.38047e-05,9.85504e-05,4.66407e-05,0.0620802,5.46421e-05,0.000564351,0.0020252,4.58759e-05,5.09399e-05,0.000361484,0.000678635,0.000365685,5.99475e-05,0.000162661,0.00176669,0.000994649,0.00178621,0.000948829,0.00184135, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 9.66237e-05,7.33279e-05,0.000159423,9.76795e-05,0.022303,8.567e-05,0.000946082,0.00200941,8.09504e-05,8.55737e-05,0.000647964,0.0010572,0.000599898,9.08347e-05,0.000295295,0.00247967,0.00142617,0.00265832,0.00113937,0.00244465, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 0.000198339,0.000158926,0.000368218,0.000200393,0.01007,0.000210431,0.00129821,0.00275136,0.000161991,0.000164401,0.00100438,0.00119965,0.000855642,0.000188867,0.000408087,0.00218689,0.00147932,0.00242448,0.00200406,0.00231078, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 1.9975e-06,1.33793e-06,3.77559e-06,1.93889e-06,0.0100764,2.14471e-06,2.69392e-05,0.000169945,1.3282e-06,1.722e-06,2.63369e-05,3.92224e-05,3.07827e-05,1.8077e-06,8.75144e-06,0.000101802,9.03621e-05,0.000163466,5.9462e-05,0.000213494, 1602658128 The place is:CUDAPlace(0) Tensor[fc_0.tmp_4] shape: [8,1250,] dtype: float data: 9.05553e-06,5.43968e-06,1.22183e-05,5.63782e-06,0.00404026,5.8152e-06,0.000114894,0.000366973,6.4246e-06,7.79027e-06,8.02857e-05,0.000164107,8.58066e-05,9.7511e-06,2.82327e-05,0.000509042,0.000223568,0.000681137,0.00014462,0.000376425,

yeguang1991 commented 3 years ago

分享是有点麻烦，要不用Print打印一下训练过程的中的预测结果调试下？
model = CNN_net(words, dict_dim)
fluid.layers.Print(model)
https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/layers_cn/Print_cn.html#print

请问可以分享一下邮箱，我发下demo给你吗

chenwhql commented 3 years ago

好的，发chenwhpro@163.com吧

yeguang1991 commented 3 years ago

好的，发chenwhpro@163.com吧

发你了，收到了吗

chenwhql commented 3 years ago

好像没有，demo大吗？不大的话也可以直接传到issue上来

yeguang1991 commented 3 years ago

好像没有，demo大吗？不大的话也可以直接传到issue上来

又发了一遍

chenwhql commented 3 years ago

收到了，我看下之后给您回复

yeguang1991 commented 3 years ago

收到了，我看下之后给您回复

好的，非常感谢

chenwhql commented 3 years ago

我这里跑了一遍，感觉结果正常？

测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：118， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
预测结果标签为：947， 实际为：947
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chenwhql commented 3 years ago

256之后附近的也挺准的？

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yeguang1991 commented 3 years ago

256之后附近的也挺准的？

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请问一下您这边有修改什么参数吗，在什么环境下跑的，我在我本地跑的还是不行

chenwhql commented 3 years ago

Paddle version: 0.0.0 Paddle With CUDA: True

OS: Ubuntu 16.04 Python version: 3.5.2

CUDA version: 10.0.130 cuDNN version: 7.5.1 Nvidia driver version: 418.39

莫非和paddle版本有关，我这里都是最新的develop分支测试，您用的哪个版本的paddle？

chenwhql commented 3 years ago

没有修改任何参数，直接拿你给的代码跑了一遍

yeguang1991 commented 3 years ago

Paddle version: 0.0.0 Paddle With CUDA: True

OS: Ubuntu 16.04 Python version: 3.5.2

CUDA version: 10.0.130 cuDNN version: 7.5.1 Nvidia driver version: 418.39

莫非和paddle版本有关，我这里都是最新的develop分支测试，您用的哪个版本的paddle？

我的是这个版本，paddlepaddle-gpu 1.8.1.post107 我换一下版本试试

chenwhql commented 3 years ago

好的，可以试试1.8最新的小版本

yeguang1991 commented 3 years ago

好的，可以试试1.8最新的小版本

试了1.8.5版本，还是不行

yeguang1991 commented 3 years ago

好的，可以试试1.8最新的小版本

我切到linux环境预测没问题，paddlepaddle版本是1.8.0，请问为什么windows上会有问题

chenwhql commented 3 years ago

那这个问题可能比较复杂了，一下说不上来，我看这个是windows GPU训练，能换成CPU试试是否也有这个问题吗？排除下设备的相关性先

yeguang1991 commented 3 years ago

那这个问题可能比较复杂了，一下说不上来，我看这个是windows GPU训练，能换成CPU试试是否也有这个问题吗？排除下设备的相关性先

我在windows下训练时batch只打印到300，预测的label也都是300以内但是在linux下batch只打印到我设置的class_dim，预测的结果也无误

yeguang1991 commented 3 years ago

window训练打印 Pass:3, Batch:0, Cost:0.42278, Acc:0.93750 Pass:3, Batch:100, Cost:0.85695, Acc:0.81250 Pass:3, Batch:200, Cost:0.22599, Acc:0.93750 Pass:3, Batch:300, Cost:0.16620, Acc:1.00000 Test:3, Cost:0.80858, ACC:0.83181 Pass:4, Batch:0, Cost:0.28453, Acc:0.93750 Pass:4, Batch:100, Cost:0.09834, Acc:1.00000 Pass:4, Batch:200, Cost:0.32815, Acc:1.00000 Pass:4, Batch:300, Cost:0.12853, Acc:1.00000 Test:4, Cost:0.75523, ACC:0.83856

linux训练打印 Pass:23, Batch:100, Cost:0.25491, Acc:0.87500 Pass:23, Batch:200, Cost:0.10743, Acc:0.93750 Pass:23, Batch:300, Cost:0.20452, Acc:0.93750 Pass:23, Batch:400, Cost:0.06563, Acc:1.00000 Pass:23, Batch:500, Cost:0.08591, Acc:1.00000 Pass:23, Batch:600, Cost:0.09965, Acc:1.00000 Pass:23, Batch:700, Cost:0.03475, Acc:1.00000 Pass:23, Batch:800, Cost:0.19585, Acc:0.93750 Pass:23, Batch:900, Cost:0.11457, Acc:0.93750 Pass:23, Batch:1000, Cost:0.09929, Acc:1.00000 Pass:23, Batch:1100, Cost:0.17081, Acc:1.00000 Test:23, Cost:0.06116, ACC:0.99762 Pass:24, Batch:0, Cost:0.20272, Acc:0.93750 Pass:24, Batch:100, Cost:0.05845, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:200, Cost:0.07445, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:300, Cost:0.22550, Acc:0.87500 Pass:24, Batch:400, Cost:0.16819, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:500, Cost:0.06451, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:600, Cost:0.13620, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:700, Cost:0.07283, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:800, Cost:0.06603, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:900, Cost:0.13716, Acc:0.93750 Pass:24, Batch:1000, Cost:0.05999, Acc:1.00000 Pass:24, Batch:1100, Cost:0.12482, Acc:1.00000 Test:24, Cost:0.05839, ACC:0.99762

感觉是windows下后面的数据没有训练

chenwhql commented 3 years ago

有点奇怪，等下我后面找台windows试一下吧

zhwesky2010 commented 3 years ago

@yeguang1991 你好，这是我在Windows10下的训练结果，batch可以打到1800，预测结果准确率80%多。看起来没问题，我这边显卡是RTX 2080Ti

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