Paddle/doc/faq/model/index_cn.rst

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模型配置
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1. 出现 :code:`Duplicated layer name` 错误怎么办
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出现该错误的原因一般是用户对不同layer的参数 :code:`name` 设置了相同的取值。遇到该错误时，先找出参数 :code:`name` 取值相同的layer，然后将这些layer的参数 :code:`name` 设置为不同的值。

2. :code:`paddle.layer.memory` 的参数 :code:`name` 如何使用
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* :code:`paddle.layer.memory` 用于获取特定layer上一时间步的输出，该layer是通过参数 :code:`name` 指定，即，:code:`paddle.layer.memory` 会关联参数 :code:`name` 取值相同的layer，并将该layer上一时间步的输出作为自身当前时间步的输出。

* PaddlePaddle的所有layer都有唯一的name，用户通过参数 :code:`name` 设定，当用户没有显式设定时，PaddlePaddle会自动设定。而 :code:`paddle.layer.memory` 不是真正的layer，其name由参数 :code:`memory_name` 设定，当用户没有显式设定时，PaddlePaddle会自动设定。:code:`paddle.layer.memory` 的参数 :code:`name` 用于指定其要关联的layer，需要用户显式设定。

3. 两种使用 drop_out 的方法有何区别
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* 在PaddlePaddle中使用dropout有两种方式

  * 在相应layer的 :code:`layer_atter` 设置 :code:`drop_rate`，以 :code:`paddle.layer.fc` 为例，代码如下：

  ..  code-block:: python

      fc = paddle.layer.fc(input=input, layer_attr=paddle.attr.ExtraLayerAttribute(drop_rate=0.5))

  * 使用 :code:`paddle.layer.dropout`，以 :code:`paddle.layer.fc` 为例，代码如下：

  ..  code-block:: python

      fc = paddle.layer.fc(input=input)
      drop_fc = paddle.layer.dropout(input=fc, dropout_rate=0.5)

* :code:`paddle.layer.dropout` 实际上使用了 :code:`paddle.layer.add_to`，并在该layer里采用第一种方式设置 :code:`drop_rate` 来使用dropout的。这种方式对内存消耗较大。

* PaddlePaddle在激活函数里实现dropout，而不是在layer里实现。

* :code:`paddle.layer.lstmemory`、:code:`paddle.layer.grumemory`、:code:`paddle.layer.recurrent` 不是通过一般的方式来实现对输出的激活，所以不能采用第一种方式在这几个layer里设置 :code:`drop_rate` 来使用dropout。若要对这几个layer使用dropout，可采用第二种方式，即使用 :code:`paddle.layer.dropout`。

4. 不同的 recurrent layer 的区别
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以LSTM为例，在PaddlePaddle中包含以下 recurrent layer：

* :code:`paddle.layer.lstmemory`
* :code:`paddle.networks.simple_lstm`
* :code:`paddle.networks.lstmemory_group`
* :code:`paddle.networks.bidirectional_lstm`

按照具体实现方式可以归纳为2类：

1. 由 recurrent_group 实现的 recurrent layer：

  * 用户在使用这一类recurrent layer时，可以访问由recurrent unit在一个时间步内计算得到的中间值（例如：hidden states, memory cells等）；
  * 上述的 :code:`paddle.networks.lstmemory_group` 是这一类的 recurrent layer ；

2. 将recurrent layer作为一个整体来实现：

  * 用户在使用这一类recurrent layer，只能访问它们的输出值；
  * 上述的 :code:`paddle.networks.lstmemory_group` 、 :code:`paddle.networks.simple_lstm` 和 :code:`paddle.networks.bidirectional_lstm` 属于这一类的实现；

将recurrent layer作为一个整体来实现， 能够针对CPU和GPU的计算做更多优化， 所以相比于recurrent group的实现方式， 第二类 recurrent layer 计算效率更高。 在实际应用中，如果用户不需要访问LSTM的中间变量，而只需要获得recurrent layer计算的输出，我们建议使用第二类实现。

此外，关于LSTM, PaddlePaddle中还包含 :code:`paddle.networks.lstmemory_unit` 这一计算单元：

  * 不同于上述介绍的recurrent layer , :code:`paddle.networks.lstmemory_unit` 定义了LSTM单元在一个时间步内的计算过程，它并不是一个完整的recurrent layer，也不能接收序列数据作为输入；
  * :code:`paddle.networks.lstmemory_unit` 只能在recurrent_group中作为step function使用；