ParallelExecutor

注意：该API仅支持【静态图】模式

  • class paddle.fluid.ParallelExecutor(use_cuda, loss_name=None, main_program=None, share_vars_from=None, exec_strategy=None, build_strategy=None, num_trainers=1, trainer_id=0, scope=None)[源代码]

ParallelExecutor 是 Executor 的一个升级版本，可以支持基于数据并行的多节点模型训练和测试。如果采用数据并行模式， ParallelExecutor 在构造时会将参数分发到不同的节点上，并将输入的 Program 拷贝到不同的节点，在执行过程中，各个节点独立运行模型，将模型反向计算得到的参数梯度在多个节点之间进行聚合，之后各个节点独立的进行参数的更新。如果使用GPU运行模型，即 use_cuda=True ，节点指代GPU， ParallelExecutor 将自动获取在当前机器上可用的GPU资源，用户也可以通过在环境变量设置可用的GPU资源，例如：希望使用GPU0、GPU1计算，export CUDA_VISIBLEDEVICES=0,1；如果在CPU上进行操作，即 use_cuda=False ，节点指代CPU，注意：此时需要用户在环境变量中手动添加 CPU_NUM ，并将该值设置为CPU设备的个数，例如：export CPU_NUM=4，如果没有设置该环境变量，执行器会在环境变量中添加该变量，并将其值设为1。

  • 参数:
    • use_cuda (bool) – 该参数表示是否使用GPU执行。
    • loss_name （str） - 该参数为模型最后得到的损失变量的名字。注意：如果是数据并行模型训练，必须设置loss_name，否则计算结果可能会有问题。 默认为：None。
    • main_program (Program) – 需要被执行的Program 。如果未提供该参数，即该参数为None，在该接口内，main_program将被设置为fluid.default_main_program()。 默认为：None。
    • share_vars_from (ParallelExecutor) - 如果设置了share_vars_from，当前的ParallelExecutor将与share_vars_from指定的ParallelExecutor共享参数值。需要设置该参数的情况：模型训练过程中需要进行模型测试，并且训练和测试都是采用数据并行模式，那么测试对应的ParallelExecutor在调用with_data_parallel时，需要将share_vars_from设置为训练所对应的ParallelExecutor。由于ParallelExecutor只有在第一次执行时才会将参数变量分发到其他设备上，因此share_vars_from指定的ParallelExecutor必须在当前ParallelExecutor之前运行。默认为：None。
    • exec_strategy (ExecutionStrategy) - 通过exec_strategy指定执行计算图过程可以调整的选项，例如线程池大小等。 关于exec_strategy更多信息，请参阅 fluid.ExecutionStrategy 。 默认为：None。
    • build_strategy (BuildStrategy): 通过配置build_strategy，对计算图进行转换和优化，例如：计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等。关于build_strategy更多的信息，请参阅 fluid.BuildStrategy 。 默认为：None。
    • num_trainers (int) – 进行GPU分布式训练时需要设置该参数。如果该参数值大于1，NCCL将会通过多层级节点的方式来初始化。每个节点应有相同的GPU数目。默认为：1。
    • trainer_id (int) – 进行GPU分布式训练时需要设置该参数。该参数必须与num_trainers参数同时使用。trainer_id指明是当前所在节点的 “rank”（层级）。trainer_id从0开始计数。默认为：0。
    • scope (Scope) – 指定执行Program所在的作用域。默认为：fluid.global_scope()。

返回：初始化后的 ParallelExecutor 对象

返回类型：ParallelExecutor

  • 抛出异常：TypeError
    • 如果提供的参数 share_vars_from 不是 ParallelExecutor 类型的，将会抛出此异常。

注解

  • 如果只是进行多卡测试，不需要设置loss_name以及share_vars_from。
  • 如果程序中既有模型训练又有模型测试，则构建模型测试所对应的ParallelExecutor时必须设置share_vars_from，否则模型测试和模型训练所使用的参数是不一致。

示例代码

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  3. import os
  4.  
  5. use_cuda = True
  6. place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
  7.  
  8. # 注意：如果你使用CPU运行程序，需要具体设置CPU_NUM，
  9. # 否则fluid会把逻辑核的所有数目设为CPU_NUM，
  10. # 在这种情况下，输入的batch size应大于CPU_NUM，
  11. # 否则程序会异常中断。
  12. if not use_cuda:
  13.     os.environ['CPU_NUM'] = str(2)
  14.  
  15. exe = fluid.Executor(place)
  16.  
  17. train_program = fluid.Program()
  18. startup_program = fluid.Program()
  19. with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
  20.     data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
  21.     hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
  22.     loss = fluid.layers.mean(hidden)
  23.     test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)
  24.     fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)
  25.  
  26. exe.run(startup_program)
  27.  
  28. train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=use_cuda,
  29.                                    main_program=train_program,
  30.                                    loss_name=loss.name)
  31. # 注意：如果此处不设置share_vars_from=train_exe，测试过程中用的参数与训练使用的参数是不一致
  32. test_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=use_cuda,
  33.                                   main_program=test_program,
  34.                                   share_vars_from=train_exe)
  35.  
  36. train_data = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
  37. loss_data, = train_exe.run(feed={"X": train_data},
  38.                            fetch_list=[loss.name])
  39.  
  40. test_data = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
  41. loss_data, = test_exe.run(feed={"X": test_data},
  42.                           fetch_list=[loss.name])
  • run(fetch_list, feed=None, feed_dict=None, return_numpy=True)

该接口用于运行当前模型，需要注意的是，执行器会执行Program中的所有算子，而不会根据fetch_list对Program中的算子进行裁剪。

  • 参数：
    • fetch_list (list) – 该变量表示模型运行之后需要返回的变量。
    • feed (list|dict) – 该变量表示模型的输入变量。如果该参数类型为 dict ，feed中的数据将会被分割(split)并分送给多个设备（CPU/GPU）；如果该参数类型为 list ，则列表中的各个元素都会直接分别被拷贝到各设备中。默认为：None。
    • feed_dict – 该参数已经停止使用。默认为：None。
    • return_numpy (bool) – 该变量表示是否将fetched tensor转换为numpy。默认为：True。

返回：返回fetch_list中指定的变量值

返回类型：List

  • 抛出异常：
    • ValueError - 如果feed参数是list类型，但是它的长度不等于可用设备（执行场所）的数目，再或者给定的feed不是dict类型，抛出此异常
    • TypeError - 如果feed参数是list类型，但是它里面的元素不是dict类型时，抛出此异常

注解

  • 如果feed参数为dict类型，输入数据将被均匀分配到不同的卡上，例如：使用2块GPU训练，输入样本数为3，即[0, 1, 2]，经过拆分之后，GPU0上的样本数为1，即[0]，GPU1上的样本数为2，即[1, 2]。如果样本数少于设备数，程序会报错，因此运行模型时，应额外注意数据集的最后一个batch的样本数是否少于当前可用的CPU核数或GPU卡数，如果是少于，建议丢弃该batch。
  • 如果可用的CPU核数或GPU卡数大于1，则fetch出来的结果为不同设备上的相同变量值（fetch_list中的变量）在第0维拼接在一起。

示例代码

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  3. import os
  4.  
  5. use_cuda = True
  6. place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
  7.  
  8. # 注意：如果你使用CPU运行程序，需要具体设置CPU_NUM，
  9. # 否则fluid会把逻辑核的所有数目设为CPU_NUM，
  10. # 在这种情况下，输入的batch size应大于CPU_NUM，
  11. # 否则程序会异常中断。
  12. if not use_cuda:
  13.     os.environ['CPU_NUM'] = str(2)
  14. exe = fluid.Executor(place)
  15.  
  16. train_program = fluid.Program()
  17. startup_program = fluid.Program()
  18. with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
  19.     data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
  20.     hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
  21.     loss = fluid.layers.mean(hidden)
  22.     fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)
  23.  
  24.     exe.run(startup_program)
  25.  
  26.     train_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=use_cuda,
  27.                                        main_program=train_program,
  28.                                        loss_name=loss.name)
  29. # 如果feed参数是dict类型:
  30. # 图像会被split到设备中。假设有两个设备，那么每个设备将会处理形为 (5, 1)的图像
  31. x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
  32. loss_data, = train_exe.run(feed={"X": x},
  33.                            fetch_list=[loss.name])
  34.  
  35. # 如果feed参数是list类型:
  36. # 各设备挨个处理列表中的每个元素
  37. # 第一个设备处理形为 (10, 1) 的图像
  38. # 第二个设备处理形为 (9, 1) 的图像
  39. #
  40. # 使用 exe.device_count 得到设备数目
  41. x1 = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
  42. x2 = numpy.random.random(size=(9, 1)).astype('float32')
  43. loss_data, = train_exe.run(feed=[{"X": x1}, {"X": x2}],
  44.                            fetch_list=[loss.name])
  • drop_local_exe_scopes()

立即清除scope中的临时变量。模型运行过程中，生成的中间临时变量将被放到local execution scope中，为了避免对临时变量频繁的申请与释放，ParallelExecutor中采取的策略是间隔若干次迭代之后清理一次临时变量。ParallelExecutor在ExecutionStrategy中提供了num_iteration_per_drop_scope选项，该选项表示间隔多少次迭代之后清理一次临时变量。如果num_iteration_per_drop_scope值为100，但是希望在迭代50次之后清理一次临时变量，可以通过手动调用该接口。

返回：无

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. import numpy
  3. import os
  4.  
  5. use_cuda = True
  6. # 注意：如果你使用CPU运行程序，需要具体设置CPU_NUM，
  7. # 否则fluid会把逻辑核的所有数目设为CPU_NUM，
  8. # 在这种情况下，输入的batch size应大于CPU_NUM，
  9. # 否则程序会异常中断。
  10. if not use_cuda:
  11.     os.environ['CPU_NUM'] = str(2)
  12.  
  13. train_program = fluid.Program()
  14. startup_program = fluid.Program()
  15. with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
  16.     data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
  17.     hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
  18.     loss = fluid.layers.mean(hidden)
  19.  
  20. place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
  21. exe = fluid.Executor(place)
  22. exe.run(startup_program)
  23.  
  24. parallel_exe = fluid.ParallelExecutor(use_cuda=use_cuda,
  25.                                    main_program=train_program,
  26.                                    loss_name=loss.name)
  27.  
  28. x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
  29. loss_data, = parallel_exe.run(feed={"X": x},
  30.                            fetch_list=[loss.name])
  31.  
  32. parallel_exe.drop_local_exe_scopes()