DataParallel

class paddle. DataParallel ( layers, strategy=None, comm_buffer_size=25, last_comm_buffer_size=1 ) [源代码]

通过数据并行模式执行动态图模型。

目前,DataParallel 仅支持以多进程的方式执行动态图模型。

支持两种使用方式:

  1. 使用 paddle.distributed.spawn 方法启动,例如:

python demo.py (spawn need to be called in __main__ method)

  1. 使用 paddle.distributed.launch 方法启动,例如:

python -m paddle.distributed.launch –selected_gpus=0,1 demo.py

其中 demo.py 脚本的代码可以是下面的示例代码。

参数:
  • Layer (Layer) - 需要通过数据并行方式执行的模型。

  • strategy (ParallelStrategy,可选) - (deprecated) 数据并行的策略,包括并行执行的环境配置。默认为None。

  • comm_buffer_size (int,可选) - 它是通信调用(如NCCLAllReduce)时,参数梯度聚合为一组的内存大小(MB)。默认值:25。

  • last_comm_buffer_size (float,可选)它限制通信调用中最后一个缓冲区的内存大小(MB)。减小最后一个通信缓冲区的大小有助于提高性能。默认值:1。默认值:1

返回:支持数据并行的 Layer

返回类型:Layer实例

代码示例

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.optimizer as opt
import paddle.distributed as dist

class LinearNet(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(LinearNet, self).__init__()
        self._linear1 = nn.Linear(10, 10)
        self._linear2 = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self._linear2(self._linear1(x))

def train():
    # 1. initialize parallel environment
    dist.init_parallel_env()

    # 2. create data parallel layer & optimizer
    layer = LinearNet()
    dp_layer = paddle.DataParallel(layer)

    loss_fn = nn.MSELoss()
    adam = opt.Adam(
        learning_rate=0.001, parameters=dp_layer.parameters())

    # 3. run layer
    inputs = paddle.randn([10, 10], 'float32')
    outputs = dp_layer(inputs)
    labels = paddle.randn([10, 1], 'float32')
    loss = loss_fn(outputs, labels)

    loss.backward()

    adam.step()
    adam.clear_grad()

if __name__ == '__main__':
    # 1. start by ``paddle.distributed.spawn`` (default)
    dist.spawn(train, nprocs=2)
    # 2. start by ``paddle.distributed.launch``
    # train()
state_dict ( destination=None, include_sublayers=True )

获取当前层及其子层的所有parameters和持久的buffers。并将所有parameters和buffers存放在dict结构中。

参数:
  • destination (dict, 可选) - 如果提供 destination ,则所有参数和持久的buffers都将存放在 destination 中。 默认值:None。

  • include_sublayers (bool, 可选) - 如果设置为True,则包括子层的参数和buffers。默认值:True。

返回:dict, 包含所有parameters和持久的buffers的dict

代码示例

import paddle
import paddle.distributed as dist

dist.init_parallel_env()

emb = fluid.dygraph.Embedding([10, 10])
emb = fluid.dygraph.DataParallel(emb)

state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(state_dict, "paddle_dy.pdparams")
set_state_dict ( state_dict, include_sublayers=True, use_structured_name=True )

根据传入的 state_dict 设置parameters和持久的buffers。 所有parameters和buffers将由 state_dict 中的 Tensor 设置。

参数:
  • state_dict (dict) - 包含所有parameters和可持久性buffers的dict。

  • include_sublayers (bool, 可选) - 如果设置为True,则还包括子Layer的parameters和buffers。 默认值:True。

  • use_structured_name (bool, 可选) - 如果设置为True,将使用Layer的结构性变量名作为dict的key,否则将使用Parameter或者Buffer的变量名作为key。默认值:True。

返回:无

代码示例

import paddle
import paddle.distributed as dist

dist.init_parallel_env()

emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
emb = fluid.dygraph.DataParallel(emb)

state_dict = emb.state_dict()
paddle.save(state_dict, "paddle_dy.pdparams")

para_state_dict = paddle.load("paddle_dy.pdparams")
emb.set_state_dict(para_state_dict)