multi_label 设置问题
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有两个multi_label设置的小问题
1.multi_label的label怎么设置？
只知道single_label的输入设置如下：
obj.label_size = 200
obj.input_types = [
dense_vector_sequence(1024),
integer_value(obj.label_size),
]
2、multi_label的loss怎么设置？
multi_binary_label_cross_entropy_cost(input=input, label=label)
吗？
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1、label用sparse_binary_vector类型传入，相关文档：
http://www.paddlepaddle.org/docs/0.11.0/documentation/en/api/v1/data_provider/pydataprovider2_en.html?highlight=dense_vector#input-types
2、就是用multi_binary_label_cross_entropy_cost
由于paddle版本较老，故用下面的形式：
1、obj.slots = [DenseSlot(2048), SparseNonValueSlot(200)]；
2、Layer(
type = 'multi_binary_label_cross_entropy',
name = 'cost',
inputs = [Input('output'), Input('label')]
)