VIT在ImageNet的预训练模型什么时候能做出来呢

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/CNN/convolution_operator/Dilated_Convolution.html
此链接里面没有图4

在用paddlex训练模型时，加入add_negative_samples方法时，背景图数量是有限制的吗？如果有数量现状，数值是多少呢？我添加500张和200张都会报错，130张时可以正常训练，而且精度反而下降0.3左右，不知道是啥原因。还望解答，非常感谢。

归一化不会改变数据的状态分布，但标准化会改变数据的状态分布，这句话的后半句如何理解呢？对吗，不是标准化也是线性变换吗？按道理不是不会因为对数据的处理而改变数据的原始数值排序吗？
谢谢~

我采用单卡训练是没问题的：python -m paddle.distributed.launch --gpus '0' train.py
但是多卡的时候：python -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1' train.py
就会出现如下问题：
NotImplementedError: (Unimplemented) Place CUDAPlace(0) is not supported. Please check that your paddle compiles with WITH_GPU, WITH_XPU or WITH_ASCEND_CL option or check that your train process set the correct device id if you use Executor. (at /paddle/paddle/fluid/platform/device_context.cc:88)
[operator < gaussian_random > error]
Traceback (most recent call last):
File "train.py", line 204, in
model = MNIST()
File "train.py", line 94, in init
self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=20, kernel_size=5, stride=1, padding=2)
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/nn/layer/conv.py", line 633, in init
super(Conv2D, self).init(
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/nn/layer/conv.py", line 132, in init
self.weight = self.create_parameter(
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/dygraph/layers.py", line 411, in create_parameter
return self._helper.create_parameter(temp_attr, shape, dtype, is_bias,
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/layer_helper_base.py", line 369, in create_parameter
return self.main_program.global_block().create_parameter(
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/framework.py", line 2895, in create_parameter
initializer(param, self)
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/initializer.py", line 355, in call
op = block.append_op(
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/framework.py", line 2921, in append_op
_dygraph_tracer().trace_op(type,
File "/root/anaconda3/lib/python3.8/site-packages/paddle/fluid/dygraph/tracer.py", line 43, in trace_op
self.trace(type, inputs, outputs, attrs,
NotImplementedError: (Unimplemented) Place CUDAPlace(0) is not supported. Please check that your paddle compiles with WITH_GPU, WITH_XPU or WITH_ASCEND_CL option or check that your train process set the correct device id if you use Executor. (at /paddle/paddle/fluid/platform/device_context.cc:88)
[operator < gaussian_random > error]

FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'configs/mot/mcfairmot/../../datasets/mcmot_vehicle.yml'

在docs/tutorials/deep_learning/metrics/perplexity.md这个文档中描述语言模型在测试集上的困惑度越高，则代表语言模型训练地越好，反之亦然。这里根据上文介绍应该是困惑度perplexity越低则模型越好才对吧。请您查看是否存在问题。

既然是改为paddle，如果没有torch环境，from d2l import torch as d2l无法运行，请问如何解决呢？

您好！请问飞桨产业实践案例中有没有关于车辆3D检测的案例资料和相关数据集？类似于下面图中课程介绍的这个智慧交通应用。

一开始运行显示没有ppdet这个模块，我搜索的解决办法是添加路径

添加路径在test_architecture.py文件里后运行报错


请问如何解决呢？

文本情感倾向性分析中代码运行后准确率很低
acc只有75.7%，请问是正常的吗
https://aistudio.baidu.com/bdvgpu/hub/user/253884/2095464/notebooks/2095464.ipynb

请问我使用https://blog.csdn.net/PaddlePaddle/article/details/114609592这里面的教程

visualize_grayscale(gradients[0]) #将结果转化为灰度图，
对于这一句代码 我并没有找到库或是源文件什么的
加入我想要把特征激活的图转换灰度的 需要怎么做呢（例如：把激活的地方就是白色 未激活的就是黑色）
十分感谢你们的回复！

智慧城市-异常行为识别部分文件缺失
tools/infer_batch.py、ava_predict.py、export_model.py、predict.py等文件
main.py
配置参数文件
等其他缺失文件

归一化那块，第6节公式里的a和b是不是反了呀

准备用《零基础实践深度学习》做教材，请问如何获得配套的ppt？

项目想利用fer2013的数据集去训练识别3种表情的vgg网络
以下是项目链接
https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2351692?shared=1
具体问题位于项目“4.训练函数启动定义”之后的code段
源代码大部分选自于“百度架构师手把手带你零基础实践深度学习”中的眼疾识别项目

notebook中的前向计算定义代码如下，代码的注释中说每个卷积层使用Sigmoid激活函数，但实际Sigmoid函数的位置并不是这样。

# 网络的前向计算过程
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        # 每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.max_pool1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.max_pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        # 尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
        x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

是否应该是下面这样？

# 网络的前向计算过程
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        # 每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.max_pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.max_pool2(x)
        x = self.conv3(x)
        x = F.sigmoid(x)
        # 尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,C*H*W]
        x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
        x = self.fc1(x)
        x = F.sigmoid(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

地址：https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/basic_concepts/neuron.html
情况：



等地方图片均无法显示，非GitHub疑似非网络问题（GitHub普遍存在但是涉及网络无法加载部分可以理解，是否就这个问题能不能出一个好的解决方案？及解决近期大量GitHub无法登入和加载的问题？）
辛苦了！端午安康！

面试宝典中的关于归一化的几个文档丢失

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/metrics/perplexity.html
这里

一般来讲，用于评判语言模型的测试集均是合理的、高质量的语料，只要语言模型在测试集上的困惑度越高，则代表语言模型训练地越好，反之亦然。

应该是测试集上困惑度越低， 越好.

文件位置：junior_class/chapeter-3-Computer_Vision/notebook/3-2-CV-Image_Classification.ipynb
前面定义数据读取器时，训练集和验证集的读取器是分开定义的

# 训练集读取器
def data_loader(datadir, batch_size=10, mode = 'train'):
# 验证机读取器
def valid_data_loader(datadir, csvfile, batch_size=10, mode='valid'):

然而后面查看数据形状的部分代码中，却都调用data_loader而只是传不同的mode参数

# 查看数据形状
DATADIR = '/home/aistudio/work/palm/PALM-Training400/PALM-Training400'
train_loader = data_loader(DATADIR, 
                           batch_size=10, mode='train')
data_reader = train_loader()
data = next(data_reader)
data[0].shape, data[1].shape

eval_loader = data_loader(DATADIR, 
                           batch_size=10, mode='eval')
data_reader = eval_loader()
data = next(data_reader)
data[0].shape, data[1].shape

小白一枚，按飞桨官方“零基础实践深度学习”教程，学习波士顿房价预测。有段做数据归一化处理求每列最大值，最小值，平均值的代码：

def load_data():

从文件导入数据

datafile = './work/housing.data'
data = np.fromfile(datafile, sep=' ')

每条数据包括14项，其中前面13项是影响因素，第14项是相应的房屋价格中位数

feature_names = [ 'CRIM', 'ZN', 'INDUS', 'CHAS', 'NOX', 'RM', 'AGE',
'DIS', 'RAD', 'TAX', 'PTRATIO', 'B', 'LSTAT', 'MEDV' ]
feature_num = len(feature_names)

将原始数据进行Reshape，变成[N, 14]这样的形状

data = data.reshape([data.shape[0] // feature_num, feature_num])

将原数据集拆分成训练集和测试集

这里使用80%的数据做训练，20%的数据做测试

测试集和训练集必须是没有交集的

ratio = 0.8
offset = int(data.shape[0] * ratio)
training_data = data[:offset]

计算训练集的最大值，最小值，平均值

maximums, minimums, avgs = training_data.max(axis=0), training_data.min(axis=0),
training_data.sum(axis=0) / training_data.shape[0]

对数据进行归一化处理

for i in range(feature_num):
#print(maximums[i], minimums[i], avgs[i])
data[:, i] = (data[:, i] - minimums[i]) / (maximums[i] - minimums[i])

训练集和测试集的划分比例

training_data = data[:offset]
test_data = data[offset:]
return training_data, test_data

这里很是疑惑的地方，求每列最大值，最小值，平均值，用的数据集是训练数据集training_data = data[:offset]，为何不是全部的数据集呢？

特意查了下min-max标准化，这种方法有个缺陷就是当有新数据加入时，可能导致max和min的变化，需要重新定义。按官方给的代码取80%训练集求得min-max,那test_data应该会有问题！

点击进入签署页面会显示已签署，但是在 pr 页面仍显示未签署，可能与上传时的 git 用户名与 github 用户名不同导致的？

问题是这样的。我想计算每个类别中预测向量的分量对于图片的梯度，代码是这样的

for k in range(num_classes):
# 如果下标与预测标签下标一致，跳过
if k == index_0:
continue
pred_k = predict[k]
grad_k = paddle.grad(pred_k,adv_img,retain_graph=True, create_graph=True)[0]

pred_k 是第k个类别的分量，然后我用grad进行计算时，报错了。报错内容是(NotFound) The Op dropout_grad doesn't have any grad op。这我就很不理解了。
恳请大佬指点

1. 目标

目前飞桨框架2.1版本已经发布，不久的将来即将发布2.2正式版，在2.1版本中，飞桨框架面向用户体验做了一系列的升级优化
。为了能够让用户快速掌握到飞桨框架升级内容，并了解和学习如何使用2.1进行相关任务的开发，我们进行应用案例教程的立项，在不同的任务场景上为用户提供一个端到端的易学案例，来快速的传递相关知识和使用方法。

在此呼吁广大的飞桨开发者来一起共建我们的应用案例教程，努力为用户提供更加优质的示例教程，为用户学会使用框架铺设一条高速公路。

2. 教程清单

目前我们从已有内容和待补充方向进行了初步评估，梳理了以下建议的选题方向和题目，并为大家提供了比较优秀的对标文章进行学习参考，大家可以从这个列表中选择自己想要进行贡献的题目，或者也可以进行非列表内的题目自选。

招募列表（8.23日公开）

招募列表外开发者主动贡献列表

3. 贡献指南

3.1 飞桨框架2.1版本安装和使用

1. 飞桨（PaddlePaddle）版本统一使用2.1最新版，安装说明：https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick。
2. 2.1版本使用教程：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/index_cn.html。
3. 2.1版本已有应用实践教程：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/tutorial/index_cn.html。

3.2 题目认领

1. 可以在上面提供的列表中进行题目选择或自选题目，并将确定的题目回复到本Issue中，方便他人同步知晓已开展的文章列表信息，避免重复选题。

3.3 教程编写

1. 应用案例教程统一使用Notebook格式（.ipynb）来进行编写，可以在本地安装使用Jupyter开发，或使用AIStudio（https://aistudio.baidu.com）。

2. 为了方便大家进行教程的编写，并统一阅读体验，下面为大家提供了一个简单的概要框架，大家根据实际任务按照下面的框架结构进行内容编写和组织，可以结合实际场景进行微调。如果对模板有一些建议我们也可以在下面进行回复讨论。

   # 题目
   
   作者信息：Github ID (github个人主页URL)
   
   ## 1. 简要介绍
   简单的一段文字介绍本案例场景和用到的一些知识点，不用太复杂的讲述知识细节，
   
   ## 2. 环境设置
   导入包，运行一些初始化方法
   
   ## 3. 数据集
   讲述数据集的一些基础信息，描述数据集组成等。进行数据集的下载、抽样查看、数据集定义等。
   
   ## 4. 模型组网
   基于Layer定义模型网络结构，模型的可视化展示。可以概要讲述一些网络结构代码设计的原因。
   
   ## 5. 模型训练
   使用模型网络结构和数据集进行模型训练。需要讲述一些实践中的知识点。
   
   ## 6. 模型评估
   使用评估数据评估训练好的模型。
   
   ## 7. 模型预测
   对模型进行预测，展示效果。

3.4 教程上传

1. 写好的文档通过向[https://github.com/PaddlePaddle/docs)仓库提交Pull Request的方式来进行教程文档的上传。
2. 对提交好的PR可以指定Reviewer TCChenlong）、tngt进行内容和代码的评审，通过后会由具有Merge权限的同学进行最终的合入。

3.5 一些原则

• 代码封装得当，易读性好，不用一些随意的变量/类/函数命名。
• 注释清晰，不仅说明做了什么，也要说明为什么这么做。
• 文字部分暂时不用考虑国际化，先统一使用中文编写，注意概念和描述的清晰度，尽量让大家通俗易懂，如果实在难以解释，可以给出一些能够详细介绍的页面链接。
• 代码编写过程中能使用高层API的部分就使用高层API，无法使用高层API的部分就使用基础API。高层API使用指南：链接
• 做好代码的自测工作，每段代码块需要有运行结果。

4. 已合入仓库的教程

目前已经有13篇基于飞桨2.0的教程贡献，查看方式：

1. Repo目录查看已经Merge的Notebook源文件：docs/practices。
2. 查看官网渲染后的页面：应用实践。

5. 还有不清楚的怎么办？

欢迎大家随时在这个Issue下进行提问。

非常感谢大家一起来贡献！共建飞桨繁荣社区！

tutorials/chapter-3-Computer_Vision/3-2-CV-Image_Classification.ipynb 眼疾数据集未公开，无法下载

1. 错别字

登场 → 等长

由 → 有
https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/model_tuning/attention/classic_attention.html

2. 格式错误

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/metrics/GAN%20Evaluation.html

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/optimizers/gd.html

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/loss_functions/CE_Loss.html

3. 链接跳转

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/model_tuning/normalization/basic_normalization.html

4. 图片显示问题

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/deep_learning/model_tuning/normalization/basic_normalization.html

https://paddlepedia.readthedocs.io/en/latest/tutorials/CNN/convolution_operator/Convolution.html

公司招了一批新人，需要给他们培训，准备用AIStudio上的课程来让他们学习，上面图片的QQ群不能加入了。

图里公式的两个不等号写反了，如果按照图里的假设，beta_2应该为[0,1]

我点击面试宝典里的

打开后是这样的：

或许有其他文档也丢失了，麻烦一起补充一下，谢谢

notebook链接看不了？

毛遂自荐一波，六、 飞桨产业实践的人摔倒检测 可以参考一下我的这个项目 ：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2071768

https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning/blob/master/Paddle_Enterprise_CaseBook/Hemtle%20Detection/accuracy_improvement.md
在上面安全帽检测项目精度优化文档里面，提及了子类 亚类的概念，麻烦详细解释下概念？谢谢。

第三模块：包含4×4的120通道卷积。卷积之后的图像尺寸减小到1，但是通道数增加为120。将经过第3次卷积提取到的特征图输入到全连接层。第一个全连接层的输出神经元的个数是64，第二个全连接层的输出神经元个数是分类标签的类别数，对于手写数字识别的类别数是10。然后使用Softmax激活函数即可计算出每个类别的预测概率。

定义 LeNet 网络结构

class LeNet(paddle.nn.Layer):

1. 此处的num_classes=1是否存在编写错误？
   def init(self, num_classes=1):
   super(LeNet, self).init()
   # 创建卷积和池化层
   # 创建第1个卷积层
   self.conv1 = Conv2D(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
   self.max_pool1 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
   # 尺寸的逻辑：池化层未改变通道数；当前通道数为6
   # 创建第2个卷积层
   self.conv2 = Conv2D(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
   self.max_pool2 = MaxPool2D(kernel_size=2, stride=2)
   # 创建第3个卷积层
   self.conv3 = Conv2D(in_channels=16, out_channels=120, kernel_size=4)
   # 尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,CHW]
   # 输入size是[28,28]，经过三次卷积和两次池化之后，CHW等于120
   self.fc1 = Linear(in_features=120, out_features=64)
   # 创建全连接层，第一个全连接层的输出神经元个数为64， 第二个全连接层输出神经元个数为分类标签的类别数
   self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes)
   # 网络的前向计算过程
   def forward(self, x):
   x = self.conv1(x)
   # 每个卷积层使用Sigmoid激活函数，后面跟着一个2x2的池化
   x = F.sigmoid(x)
   x = self.max_pool1(x)
   x = F.sigmoid(x)
   x = self.conv2(x)
   x = self.max_pool2(x)
   x = self.conv3(x)
   # 尺寸的逻辑：输入层将数据拉平[B,C,H,W] -> [B,CHW]
   x = paddle.reshape(x, [x.shape[0], -1])
   x = self.fc1(x)
2. 此处按照上述文字是否应该使用F.softmax?
   x = F.sigmoid(x)
   x = self.fc2(x)
   return x

本人为初学者，望解答，谢谢

我只想保存这两个模型，不然太占空间了

问题位置

https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning/tree/master/transformer_courses/Transformer_Machine_Translation

问题现象

在按照README进行bpe分词处理时，sh subword.sh命令执行错误，找不到zh-en/train.tags.zh-en.zh.cut.txt文件。

复现方式

安装完依赖并且获取数据集后，执行bpe分词处理

python data_process.py
sh subword.sh #出错命令
python bpe_process2.py

解决方法

浏览例程代码后，发现zh-en/train.tags.zh-en.zh.cut.txt文件是通过bpe_process.py脚本生成。将其添加到sh subword.sh命令前执行即可。

python data_process.py
python bpe_process.py
sh subword.sh
python bpe_process2.py

我的版本是paddlex==1.3.11
报错
File "/home/xs/.local/lib/python3.8/site-packages/paddlex/cv/models/load_model.py", line 43, in load_model
raise Exception("There's no attribute {} in paddlex.cv.models".format(
Exception: There's no attribute PPYOLOv2 in paddlex.cv.models
后尝试用2.0.0
报错
if data.dtype == np.object:
Your running script needs PaddleX<2.0.0, please refer to https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/2.0-rc/tutorials/train#%E7%89%88%E6%9C%AC%E5%8D%87%E7%BA%A7 to solve this issue.

features, labels两个变量都没有，看上下文是用的paddle_features paddle_labels
报错：

NameError                                 Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_21564/2487356068.py in <module>
      4 loss = squared_loss
      5 for epoch in range(num_epochs):
----> 6     for paddle_X, paddle_y in paddle_data_iter(batch_size, features, labels):
      7         l = loss(net(paddle_X, paddle_w, paddle_b), paddle_y)  # `paddle_X`和`paddle_y`的小批量损失
      8         # 因为`l`形状是(`batch_size`, 1)，而不是一个标量。`l`中的所有元素被加到一起，

NameError: name 'features' is not defined

代码：

lr = 0.03
num_epochs = 3
net = paddle_linreg
loss = squared_loss
for epoch in range(num_epochs):
    for paddle_X, paddle_y in paddle_data_iter(batch_size, features, labels):
        l = loss(net(paddle_X, paddle_w, paddle_b), paddle_y)  # `paddle_X`和`paddle_y`的小批量损失
        # 因为`l`形状是(`batch_size`, 1)，而不是一个标量。`l`中的所有元素被加到一起，
        # 并以此计算关于[`paddle_w`, `paddle_b`]的梯度
        l.sum().backward()
        paddle_sgd([paddle_w, paddle_b], lr, batch_size)  # 使用参数的梯度更新参数
    with paddle.no_grad():
        paddle_train_l = loss(net(paddle_features, paddle_w, paddle_b), paddle_labels)
        print(f'epoch {epoch + 1}, loss {float(pddle_train_l.mean()):f}')

修改后会报错

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
/tmp/ipykernel_21564/4159795007.py in <module>
      8         # 因为`l`形状是(`batch_size`, 1)，而不是一个标量。`l`中的所有元素被加到一起，
      9         # 并以此计算关于[`paddle_w`, `paddle_b`]的梯度
---> 10         l.sum().backward()
     11         paddle_sgd([paddle_w, paddle_b], lr, batch_size)  # 使用参数的梯度更新参数
     12     with paddle.no_grad():

AttributeError: 'numpy.float64' object has no attribute 'backward'

本身自己对这种从头开始写的情况不熟悉，想学习一下，现在跑不通。。。如果我懂，我能调通，但是我不懂，没法跑通，这样就学不会。。。陷入循环。

1.目标

当前飞桨在大力投入深度学习教育内容的建设，为了能够让用户快速掌握深度学习基础知识，我们进行深度学习百问的立项，快速传递深度学习相关知识的原理解读。
在此呼吁广大的飞桨开发者来一起共建我们的深度学习百问，努力为用户提供更加优质的知识点原理解释，为用户学会使用框架铺设一条高速公路。

2.深度学习百问清单

目前我们从已有内容和待补充方向进行了初步评估，梳理了以下建议的选题方向和题目，并为大家提供了比较优秀的模板进行学习参考，大家可以从这个列表中选择自己想要进行贡献的题目，如果想贡献的知识点并不在下面的列表中，大家可以填写自选列表，进行自选题目的贡献。

招募列表

自选题目

3.贡献指南

3.1题目认领

可以在上面提供的列表中进行题目选择或自选题目，并将确定的题目的序号及题目回复到本Issue中，方便他人同步知晓已开展的文章列表信息，避免重复选题。

3.2知识点编写

1. 知识点统一使用markdown格式来进行编写，可以在本地安装使用Typora编写，或使用AIStudio（https://aistudio.baidu.com）。
2. 为了方便大家进行教程的编写，并统一阅读体验，下面为大家提供了一个简单的概要框架，大家根据实际任务按照框架结构进行内容编写和组织，可以结合实际场景进行微调。

3.3编写原则

能够准确地对题目进行完整解释，且标题设置条理清晰，内容讲解洞解透彻，图文并茂。

1. 标题条目清晰，能概括出文章内容；
2. 内容讲解图文并茂，特别是重要或抽象部分，鼓励图像原创；
3. 讲解内容，并有自己的真知灼见，且回答较好；
4. 内容较为丰满，会有相关的内容拓展部分，以某项技术为例，某项技术的出现原因，技术的应用场景，技术的原理，技术相关的其他知识等等。

3.4知识点上传

1. 写好的文档通过向https://github.com/PaddlePaddle/awesome-DeepLearning/tree/master/docs 仓库提交Pull Request的方式来进行教程文档的上传。注意更改教程中的目录地址
2. 对提交好的PR可以指定Reviewer tngt进行内容和代码的评审，通过后会由具有Merge权限的同学进行最终的合入。

4其他问题

欢迎大家随时在这个Issue下进行提问。

非常感谢大家一起来贡献深度学习百问！共建飞桨教育繁荣社区！

数据集为csv文件，读取bbox那一列时报错，我将bbox打印出来，错误如下：
The loss value printed in the log is the current step, and the metric is the average value of previous step.
Epoch 1/500
[0.25539652 0.5858491 0.19836193 0.38616353 0.6230101 0.67830193
0.24730836 0.46918243]
[0.7792283 0.5643961 0.11184206 0.23062788]
[0.30187854 0.2775 0.26897365 0.34833333 0.8616714 0.33833334
0.19524482 0.34333333]
ERROR:root:DataLoader reader thread raised an exception!
[0.8025461 0.5915411 0.12814969 0.3371958 ][0.3800206 0.46902418 0.27600414 0.62571114 0.78063846 0.4919463
0.31101957 0.55756444][0.7390249 0.7284802 0.31010672 0.21149425 0.23306131 0.65415066
0.25486502 0.37547892]

[0.38891497 0.512614 0.36167216 0.32222998 0.7768906 0.5151941
0.31376237 0.34344438]
[0.7358862 0.4776903 0.17449117 0.51093614 0.34561482 0.2646544
0.19531521 0.23534557 0.34956422 0.6089239 0.15438521 0.1994751 ]

SystemError Traceback (most recent call last)
in
31 verbose=1,
32 shuffle=True,
---> 33 num_workers=4)

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/paddle/hapi/model.py in fit(self, train_data, eval_data, batch_size, epochs, eval_freq, log_freq, save_dir, save_freq, verbose, drop_last, shuffle, num_workers, callbacks)
1493 for epoch in range(epochs):
1494 cbks.on_epoch_begin(epoch)
-> 1495 logs = self._run_one_epoch(train_loader, cbks, 'train')
1496 cbks.on_epoch_end(epoch, logs)
1497

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/paddle/hapi/model.py in _run_one_epoch(self, data_loader, callbacks, mode, logs)
1777 def _run_one_epoch(self, data_loader, callbacks, mode, logs={}):
1778 outputs = []
-> 1779 for step, data in enumerate(data_loader):
1780 # data might come from different types of data_loader and have
1781 # different format, as following:

/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/paddle/fluid/dataloader/dataloader_iter.py in next(self)
786
787 if in_dygraph_mode():
--> 788 data = self._reader.read_next_var_list()
789 else:
790 if self._return_list:

SystemError: (Fatal) Blocking queue is killed because the data reader raises an exception.
[Hint: Expected killed_ != true, but received killed_:1 == true:1.] (at /paddle/paddle/fluid/operators/reader/blocking_queue.h:158)

https://aistudio.csdn.net/62f9f9fcb99b4c6e4e63d786.html
在“基于百度自研模型ERNIE进行事件抽取任务”这篇文章里，将DUEE数据集处理为BIO标注的数据时，用到的data_prepare()方法请问可以分享吗？