update reademe

muyunzhe · Jul 14, 2022 · 5fa156a · 5fa156a
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diff --git a/models/multitask/metaheac/readme.md b/models/multitask/metaheac/readme.md
@@ -55,7 +55,7 @@ os : windows/linux/macos
 # 动态图训练
 python -u ../../../tools/trainer.py -m config.yaml # 全量数据运行config_bigdata.yaml 
 # 动态图预测
-python -u ./infer_meta.py -m config.yaml
+python -u ./infer.py -m config.yaml
 ```
 
 ## 模型组网
@@ -87,18 +87,18 @@ cd ../../models/multitask/metaheac/ # 切回模型目录
 python -u ../../../tools/trainer.py -m config_big.yaml
 # 动态图预测
 # step2： infer 此时test数据集为hot
-python -u ./infer_meta.py -m config_big.yaml
+python -u ./infer.py -m config_big.yaml
 # step3：修改config_big.yaml文件中test_data_dir的路径为cold
-# python -u ./infer_meta.py -m config.yaml
+# python -u ./infer.py -m config.yaml
 ```
 
 ## infer说明
 ### 数据集说明
 为了测试模型在不同规模的内容定向推广任务上的表现，将数据集根据内容定向推广任务给定的候选集大小进行了划分，分为大于T和小于T两部分。将腾讯广告大赛2018的Look-alike数据集中的T设置为4000，其中hot数据集中候选集大于T,cold数据集中候选集小于T.
-### infer_meta.py说明
-infer_meta.py是用于元学习模型infer的tool,在使用中主要有以下几点需要注意:
+### infer.py说明
+infer.py是用于元学习模型infer的tool,在使用中主要有以下几点需要注意:
 1. 在对模型进行infer时(train时也可使用这样的操作),可以将runner.infer_batch_size注释掉,这样将禁用DataLoader的自动组batch功能,进而可以使用自定义的组batch方式.
-2. 由于元学习在infer时需要先对特定任务的少量数据集进行训练,因此在infer_meta.py的infer_dataloader中每次接收单个子任务的全量infer数据集(包括训练数据和测试数据).
+2. 由于元学习在infer时需要先对特定任务的少量数据集进行训练,因此在infer.py的infer_dataloader中每次接收单个子任务的全量infer数据集(包括训练数据和测试数据).
 3. 实际组batch在infer.py中进行,在获取到单个子任务的数据后,获取config中的batch_size参数,对训练数据和测试数据进行组batch,并分别调用dygraph_model.py中的infer_train_forward和infer_forward进行训练和测试.
 4. 和普通infer不同,由于需要对单个子任务进行少量数据的train和test,对于每个子任务来说加载的都是train阶段训练好的泛化模型.
 5. 在对单个子任务infer时,创建了局部的paddle.metric.Auc("ROC"),可以查看每个子任务的AUC指标,在全局metric中维护包含所有子任务的AUC指标.

diff --git a/tools/static_trainer.py b/tools/static_trainer.py
@@ -86,7 +86,7 @@ def main(args):
     reader_type = config.get("runner.reader_type", "DataLoader")
     use_fleet = config.get("runner.use_fleet", False)
     seed = config.get("runner.seed", 12345)
-    paddle.seed(12345)
+    paddle.seed(seed)
     use_save_data = config.get("runner.use_save_data", False)
     os.environ["CPU_NUM"] = str(config.get("runner.thread_num", 1))
     logger.info("**************common.configs**********")