fluid.data_feeder

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DataFeeder

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  • class paddle.fluid.datafeeder.DataFeeder(_feed_list, place, program=None)
  • DataFeeder 负责将reader(读取器)返回的数据转成一种特殊的数据结构，使它们可以输入到 Executor 和 ParallelExecutor 中。reader通常返回一个minibatch条目列表。在列表中每一条目都是一个样本（sample）,它是由具有一至多个特征的列表或元组组成的。

以下是简单用法：

  1. place = fluid.CPUPlace()
  2. img = fluid.layers.data(name='image', shape=[1, 28, 28])
  3. label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
  4. feeder = fluid.DataFeeder([img, label], fluid.CPUPlace())
  5. result = feeder.feed([([0] * 784, [9]), ([1] * 784, [1])])

在多GPU模型训练时，如果需要提前分别向各GPU输入数据，可以使用 decorate_reader 函数。

  1. place=fluid.CUDAPlace(0)
  2. feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[data, label])
  3. reader = feeder.decorate_reader(
  4.         paddle.batch(flowers.train(), batch_size=16))
  • 参数：
    • feed_list (list) – 向模型输入的变量表或者变量表名
    • place (Place) – place表明是向GPU还是CPU中输入数据。如果想向GPU中输入数据, 请使用 fluid.CUDAPlace(i) (i 代表 the GPU id)；如果向CPU中输入数据, 请使用 fluid.CPUPlace()
    • program (Program) – 需要向其中输入数据的Program。如果为None, 会默认使用 default_main_program()。 缺省值为None弹出异常: ValueError – 如果一些变量不在此 Program 中

代码示例

  1. # ...
  2. place = fluid.CPUPlace()
  3. feed_list = [
  4.         main_program.global_block().var(var_name) for var_name in feed_vars_name
  5. ] # feed_vars_name 是一个由变量名组成的列表
  6. feeder = fluid.DataFeeder(feed_list, place)
  7. for data in reader():
  8.         outs = exe.run(program=main_program,
  9.                        feed=feeder.feed(data))
  • feed(iterable)

  • 根据feed_list（数据输入表）和iterable（可遍历的数据）提供的信息，将输入数据转成一种特殊的数据结构，使它们可以输入到 Executor 和 ParallelExecutor 中。

  • 参数:

    • iterable (list|tuple) – 要输入的数据返回： 转换结果

返回类型: dict

  • feedparallel(_iterable, num_places=None)

  • 该方法获取的多个minibatch，并把每个minibatch提前输入进各个设备中。

  • 参数:

    • iterable (list|tuple) – 要输入的数据
    • num_places (int) – 设备数目。默认为None。返回: 转换结果

返回类型: dict

注解

设备（CPU或GPU）的数目必须等于minibatch的数目

  • decoratereader(_reader, multi_devices, num_places=None, drop_last=True)

  • 将reader返回的输入数据batch转换为多个mini-batch，之后每个mini-batch都会被输入进各个设备（CPU或GPU）中。

  • 参数：

    • reader (fun) – 该参数是一个可以生成数据的函数
    • multi_devices (bool) – bool型，指明是否使用多个设备
    • num_places (int) – 如果 multi_devices 为 True , 可以使用此参数来设置GPU数目。如果 num_places 为 None ，该函数默认使用当前训练机所有GPU设备。默认为None。
    • drop_last (bool) – 如果最后一个batch的大小比 batch_size 要小，则可使用该参数来指明是否选择丢弃最后一个batch数据。 默认为 True返回：转换结果

返回类型: dict

弹出异常： ValueError – 如果 drop_last 值为False并且reader返回的minibatch数目与设备数目不相等时，产生此异常