BuildStrategy

class paddle.fluid.BuildStrategy

BuildStrategy 使用户更方便地控制[ ParallelExecutor ](../fluid_cn.html#parallelexecutor)中计算图的建造方法,可通过设置 ParallelExecutor 中的 BuildStrategy 成员来实现此功能。

代码示例

import os
import numpy as np
import paddle.fluid as fluid

os.environ["CPU_NUM"] = '2'
places = fluid.cpu_places()

data = fluid.layers.data(name="x", shape=[1], dtype="float32")
hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
loss = fluid.layers.mean(hidden)
fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.enable_inplace = True
build_strategy.memory_optimize = True
build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce
program = fluid.compiler.CompiledProgram(fluid.default_main_program())
program = program.with_data_parallel(loss_name=loss.name,
                                     build_strategy=build_strategy,
                                     places=places)
debug_graphviz_path

str类型。表示以graphviz格式向文件中写入计算图的路径,有利于调试。默认值为空字符串。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.debug_graphviz_path = "./graph"
enable_sequential_execution

bool类型。如果设置为True,则算子的执行顺序将与算子定义的执行顺序相同。默认为False。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.enable_sequential_execution = True
fuse_broadcast_ops

bool类型。表明是否融合(fuse) broadcast ops。该选项指在Reduce模式下有效,使程序运行更快。默认为False。

代码示例

fuse_elewise_add_act_ops

bool类型。表明是否融合(fuse) elementwise_add_op和activation_op。这会使整体执行过程更快。默认为False。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.fuse_elewise_add_act_ops = True
fuse_relu_depthwise_conv

bool类型。表明是否融合(fuse) relu和depthwise_conv2d,节省GPU内存并可能加速执行过程。此选项仅适用于GPU设备。默认为False。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.fuse_relu_depthwise_conv = True
gradient_scale_strategy

fluid.BuildStrategy.GradientScaleStrategy 类型。在 ParallelExecutor 中,存在三种定义loss对应梯度( loss@grad )的方式,分别为 CoeffNumDevice, OneCustomized。默认情况下, ParallelExecutor 根据设备数目来设置 loss@grad 。如果用户需要自定义 loss@grad ,可以选择 Customized 方法。默认为 CoeffNumDevice

代码示例

import os
import numpy as np
import paddle.fluid.compiler as compiler

use_cuda = True
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)

# NOTE: 如果你使用CPU计算,需要指定CPU_NUM, 否则,fluid
# 将使用所有的核的数目作为CPU_NUM,
# 这种情况下,输入的batch size应该大于CPU_NUM, 否则,
# 进程将会因为异常而失败。
if not use_cuda:
    os.environ['CPU_NUM'] = str(2)
    places = fluid.cpu_places()
else:
    places = places = fluid.cuda_places()

data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
loss = fluid.layers.mean(hidden)
fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

fluid.default_startup_program().random_seed=1
exe.run(fluid.default_startup_program())

build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.gradient_scale_strategy = \
     fluid.BuildStrategy.GradientScaleStrategy.Customized
compiled_prog = compiler.CompiledProgram(
     fluid.default_main_program()).with_data_parallel(
              loss_name=loss.name, build_strategy=build_strategy,
              places = places)

dev_count =  len(places)
x = np.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
loss_grad = np.ones((dev_count)).astype("float32") * 0.01
loss_grad_name = loss.name+"@GRAD"
loss_data = exe.run(compiled_prog,
                 feed={"X": x, loss_grad_name : loss_grad},
                 fetch_list=[loss.name, loss_grad_name])
memory_optimize

bool类型或None。设为True时可用于减少总内存消耗,False表示不使用,None表示框架会自动选择使用或者不使用优化策略。当前,None意味着当GC不能使用时,优化策略将被使用。默认为None。

reduce_strategy

fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy 类型。在 ParallelExecutor 中,存在两种参数梯度聚合策略,即 AllReduceReduce 。如果用户需要在所有执行设备上独立地进行参数更新,可以使用 AllReduce 。如果使用 Reduce 策略,所有参数的优化将均匀地分配给不同的执行设备,随之将优化后的参数广播给其他执行设备。 默认值为 AllReduce

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce
remove_unnecessary_lock

bool类型。设置True会去除GPU操作中的一些锁操作, ParallelExecutor 将运行得更快,默认为True。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.remove_unnecessary_lock = True
sync_batch_norm

bool类型。表示是否使用同步的批正则化,即在训练阶段通过多个设备同步均值和方差。当前的实现不支持FP16训练和CPU。并且目前**仅支持**仅在一台机器上进行同步式批正则。默认为 False。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.sync_batch_norm = True