diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png b/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png deleted file mode 100644 index 8d04f606d0bf3701e3a06272838aec17d60b1fed..0000000000000000000000000000000000000000 Binary files a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png and /dev/null differ diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png.map b/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png.map deleted file mode 100644 index 5fa10d66d27d456cbcfc14bee5f3d6a8cadd857f..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-8d00840e833ead7ea6247faeb79235bf4bdfd442.png.map +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ - - diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png b/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png deleted file mode 100644 index 56cc7d30e2921851dff0411ecfbe36955afc1798..0000000000000000000000000000000000000000 Binary files a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png and /dev/null differ diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png.map b/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png.map deleted file mode 100644 index d407f9b06ed30812fe2a227a08903b605d3a3682..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/release/0.10.0/doc_cn/_images/graphviz-e02b084d1b1b525450b262148a6b8c5f2a2c3c68.png.map +++ /dev/null @@ -1,2 +0,0 @@ - - diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst.txt b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst.txt new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..e63ca11102c8ce457afcc3c262fa5f159361c01d --- /dev/null +++ b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst.txt @@ -0,0 +1,150 @@ +############ +基本使用概念 +############ + +PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API,可以轻松地完成神经网络配置,模型训练等任务。 +这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念,并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题。 +在使用该文档之前,请参考 `安装文档 <../build_and_install/index_cn.html>`_ 完成PaddlePaddle的安装。 + + +配置网络 +============ + +加载PaddlePaddle +---------------------- + +在进行网络配置之前,首先需要加载相应的Python库,并进行初始化操作。 + +.. code-block:: bash + + import paddle.v2 as paddle + import numpy as np + paddle.init(use_gpu=False) + + +搭建神经网络 +----------------------- + +搭建神经网络就像使用积木搭建宝塔一样。在PaddlePaddle中,layer是我们的积木,而神经网络是我们要搭建的宝塔。我们使用不同的layer进行组合,来搭建神经网络。 +宝塔的底端需要坚实的基座来支撑,同样,神经网络也需要一些特定的layer作为输入接口,来完成网络的训练。 + +例如,我们可以定义如下layer来描述神经网络的输入: + +.. code-block:: bash + + x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(2)) + y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1)) + +其中x表示输入数据是一个维度为2的稠密向量,y表示输入数据是一个维度为1的稠密向量。 + +PaddlePaddle支持不同类型的输入数据,主要包括四种类型,和三种序列模式。 + +四种数据类型: + +* dense_vector:稠密的浮点数向量。 +* sparse_binary_vector:稀疏的01向量,即大部分值为0,但有值的地方必须为1。 +* sparse_float_vector:稀疏的向量,即大部分值为0,但有值的部分可以是任何浮点数。 +* integer:整数标签。 + +三种序列模式: + +* SequenceType.NO_SEQUENCE:不是一条序列 +* SequenceType.SEQUENCE:是一条时间序列 +* SequenceType.SUB_SEQUENCE: 是一条时间序列,且序列的每一个元素还是一个时间序列。 + +不同的数据类型和序列模式返回的格式不同,列表如下: + ++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+ +| | NO_SEQUENCE | SEQUENCE | SUB_SEQUENCE | ++======================+=====================+===================================+================================================+ +| dense_vector | [f, f, ...] | [[f, ...], [f, ...], ...] | [[[f, ...], ...], [[f, ...], ...],...] | ++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+ +| sparse_binary_vector | [i, i, ...] | [[i, ...], [i, ...], ...] | [[[i, ...], ...], [[i, ...], ...],...] | ++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+ +| sparse_float_vector | [(i,f), (i,f), ...] | [[(i,f), ...], [(i,f), ...], ...] | [[[(i,f), ...], ...], [[(i,f), ...], ...],...] | ++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+ +| integer_value | i | [i, i, ...] | [[i, ...], [i, ...], ...] | ++----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+ + +其中,f代表一个浮点数,i代表一个整数。 + +注意:对sparse_binary_vector和sparse_float_vector,PaddlePaddle存的是有值位置的索引。例如, + +- 对一个5维非序列的稀疏01向量 ``[0, 1, 1, 0, 0]`` ,类型是sparse_binary_vector,返回的是 ``[1, 2]`` 。 +- 对一个5维非序列的稀疏浮点向量 ``[0, 0.5, 0.7, 0, 0]`` ,类型是sparse_float_vector,返回的是 ``[(1, 0.5), (2, 0.7)]`` 。 + + +在定义输入layer之后,我们可以使用其他layer进行组合。在组合时,需要指定layer的输入来源。 + +例如,我们可以定义如下的layer组合: + +.. code-block:: bash + + y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear()) + cost = paddle.layer.mse_cost(input=y_predict, label=y) + +其中,x与y为之前描述的输入层;而y_predict是接收x作为输入,接上一个全连接层;cost接收y_predict与y作为输入,接上均方误差层。 + +最后一层cost中记录了神经网络的所有拓扑结构,通过组合不同的layer,我们即可完成神经网络的搭建。 + + +训练模型 +============ + +在完成神经网络的搭建之后,我们首先需要根据神经网络结构来创建所需要优化的parameters,并创建optimizer。 +之后,我们可以创建trainer来对网络进行训练。 + +.. code-block:: bash + + parameters = paddle.parameters.create(cost) + optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0) + trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost, + parameters=parameters, + update_equation=optimizer) + +其中,trainer接收三个参数,包括神经网络拓扑结构、神经网络参数以及迭代方程。 + +在搭建神经网络的过程中,我们仅仅对神经网络的输入进行了描述。而trainer需要读取训练数据进行训练,PaddlePaddle中通过reader来加载数据。 + +.. code-block:: bash + + # define training dataset reader + def train_reader(): + train_x = np.array([[1, 1], [1, 2], [3, 4], [5, 2]]) + train_y = np.array([-2, -3, -7, -7]) + def reader(): + for i in xrange(train_y.shape[0]): + yield train_x[i], train_y[i] + return reader + +最终我们可以调用trainer的train方法启动训练: + +.. code-block:: bash + + # define feeding map + feeding = {'x': 0, 'y': 1} + + # event_handler to print training info + def event_handler(event): + if isinstance(event, paddle.event.EndIteration): + if event.batch_id % 1 == 0: + print "Pass %d, Batch %d, Cost %f" % ( + event.pass_id, event.batch_id, event.cost) + # training + trainer.train( + reader=paddle.batch(train_reader(), batch_size=1), + feeding=feeding, + event_handler=event_handler, + num_passes=100) + +关于PaddlePaddle的更多使用方法请参考 `进阶指南 <../../howto/index_cn.html>`_。 + +线性回归完整示例 +============== + +下面给出在三维空间中使用线性回归拟合一条直线的例子: + +.. literalinclude:: src/train.py + :linenos: + +有关线性回归的实际应用,可以参考PaddlePaddle book的 `第一章节 `_。 \ No newline at end of file diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt index cadf092f8f42ca16bbeb23bd21e0d018af8e43cc..0cb27f802c40ef123fdc9c6799aad3b2a5f554c0 100644 --- a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt +++ b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/getstarted/index_cn.rst.txt @@ -5,5 +5,6 @@ :maxdepth: 1 build_and_install/index_cn.rst + concepts/use_concepts_cn.rst - `深度学习入门课程 `_ diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt index 5b84eea491f874459ed2071e4c942657cdc9b18b..26449a6365843b526b3ac3111b337d2f17524c9d 100644 --- a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt +++ b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/index_cn.rst.txt @@ -8,7 +8,6 @@ :maxdepth: 1 usage/cmd_parameter/index_cn.rst - usage/concepts/use_concepts_cn.rst usage/cluster/cluster_train_cn.md usage/k8s/k8s_basis_cn.md usage/k8s/k8s_cn.md diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst.txt b/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst.txt deleted file mode 100644 index fa334bcbb9e29d6943def7c35fa53e1b9262d29c..0000000000000000000000000000000000000000 --- a/release/0.10.0/doc_cn/_sources/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst.txt +++ /dev/null @@ -1,139 +0,0 @@ -############ -基本使用概念 -############ - -PaddlePaddle是一个深度学习框架,支持单机模式和多机模式。 - -单机模式用命令 ``paddle train`` 可以启动一个trainer进程,单机训练通常只包括一个trainer进程。如果数据规模比较大,希望加速训练,可以启动分布式作业。一个分布式作业里包括若干trainer进程和若干Parameter Server(或称pserver)进程。用命令 ``paddle pserver`` 可以启动 pserver 进程,pserver进程用于协调多个trainer进程之间的通信。 - -本文首先介绍trainer进程中的一些使用概念,然后介绍pserver进程中概念。 - -.. contents:: - -系统框图 -======== - -下图描述了用户使用框图,PaddlePaddle的trainer进程里内嵌了Python解释器,trainer进程可以利用这个解释器执行Python脚本,Python脚本里定义了模型配置、训练算法、以及数据读取函数。其中,数据读取程序往往定义在一个单独Python脚本文件里,被称为数据提供器(DataProvider),通常是一个Python函数。模型配置、训练算法通常定义在另一单独Python文件中, 称为训练配置文件。下面将分别介绍这两部分。 - -.. graphviz:: - - digraph pp_process { - rankdir=LR; - config_file [label="用户神经网络配置"]; - subgraph cluster_pp { - style=filled; - color=lightgrey; - node [style=filled, color=white, shape=box]; - label = "PaddlePaddle C++"; - py [label="Python解释器"]; - } - data_provider [label="用户数据解析"]; - config_file -> py; - py -> data_provider [dir="back"]; - } - -数据提供器 -========== - -DataProvider是PaddlePaddle系统的数据提供器,将用户的原始数据转换成系统可以识别的数据类型。每当系统需要新的数据训练时, trainer进程会调用DataProvider函数返回数据。当所有数据读取完一轮后,DataProvider返回空数据,通知系统一轮数据读取结束,并且系统每一轮训练开始时会重置DataProvider。需要注意的是,DataProvider是被系统调用,而不是新数据驱动系统,一些随机化噪声添加都应该在DataProvider中完成。 - -在不同的应用里,训练数据的格式往往各不相同。因此,为了用户能够灵活的处理数据,我们提供了Python处理数据的接口,称为 ``PyDataProvider`` 。在 ``PyDataProvider`` 中,系统C++模块接管了shuffle、处理batch、GPU和CPU通信、双缓冲、异步读取等问题,一些情况下(如:``min_pool_size=0``)需要Python接口里处理shuffle,可以参考 :ref:`api_pydataprovider2` 继续深入了解。 - - -训练配置文件 -============ - -训练配置文件主要包括数据源、优化算法、网络结构配置三部分。 其中数据源配置与DataProvider的关系是:DataProvider里定义数据读取函数,训练配置文件的数据源配置中指定DataProvider文件名字、生成数据函数接口,请不要混淆。 - -一个简单的训练配置文件为: - -.. literalinclude:: src/trainer_config.py - :linenos: - -文件开头 ``from paddle.trainer_config_helpers import *`` ,是因为PaddlePaddle配置文件与C++模块通信的最基础协议是protobuf,为了避免用户直接写复杂的protobuf string,我们为用户定以Python接口来配置网络,该Python代码可以生成protobuf包,这就是 :ref:`api_trainer_config` 的作用。因此,在文件的开始,需要import这些函数。 这个包里面包含了模型配置需要的各个模块。 - -下面分别介绍数据源配置、优化算法配置、网络结构配置这三部分该概念。 - -数据源配置 ----------- - -使用 ``PyDataProvider2`` 的函数 ``define_py_data_sources2`` 配置数据源。``define_py_data_sources2`` 里通过train_list和test_list指定是训练文件列表和测试文件列表。 如果传入字符串的话,是指一个数据列表文件。这个数据列表文件中包含的是每一个训练或者测试文件的路径。如果传入一个list的话,则会默认生成一个list文件,再传入给train.list或者test.list。 - -``module`` 和 ``obj`` 指定了DataProvider的文件名和返回数据的函数名。更详细的使用,请参考 :ref:`api_pydataprovider2` 。 - -优化算法配置 ------------- - -通过 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers_settings` 接口设置神经网络所使用的训练参数和 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers` ,包括学习率、batch_size、优化算法、正则方法等,具体的使用方法请参考 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers_settings` 文档。 - -网络结构配置 ------------- - -神经网络配置主要包括网络连接、激活函数、损失函数、评估器。 - -- 网络连接: 主要由Layer组成,每个Layer返回的都是一个 ``LayerOutput`` 对象,Layer里面可以定义参数属性、激活类型等。 - - 为了更灵活的配置,PaddlePaddle提供了基于 Projection 或者 Operator 的配置,这两个需要与 ``mixed_layer`` 配合使用。这里简单介绍Layer、Projection、Operator的概念: - - - Layer: 神经网络的某一层,可以有可学习的参数,一般是封装了许多复杂操作的集合。 - - Projection:需要与 ``mixed_layer`` 配合使用,含可学习参数。 - - Operator: 需要与 ``mixed_layer`` 配合使用,不含可学习参数,输入全是其他Layer的输出。 - - - 这个配置文件网络由 ``data_layer`` 、 ``simple_img_conv_pool`` 、 ``fc_layer`` 组成。 - - - :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_data_layer` : 通常每个配置文件都会包括 ``data_layer`` ,定义输入数据大小。 - - :ref:`api_trainer_config_helpers_network_simple_img_conv_pool` :是一个组合层,包括了图像的卷积 (convolution)和池化(pooling)。 - - :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_fc_layer` :全连接层,激活函数为Softmax,这里也可叫分类层。 - -- 损失函数和评估器:损失函数即为网络的优化目标,评估器可以评价模型结果。 - - PaddlePaddle包括很多损失函数和评估起,详细可以参考 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_cost_layers` 和 :ref:`api_trainer_config_helpers_evaluators` 。这里 ``classification_cost`` 默认使用多类交叉熵损失函数和分类错误率统计评估器。 - -- ``outputs``: 标记网络输出的函数为 ``outputs`` 。 - - 训练阶段,网络的输出为神经网络的优化目标;预测阶段,网络的输出也可通过 ``outputs`` 标记。 - - -这里对 ``mixed_layer`` 稍做详细说明, 该Layer将多个输入(Projection 或 Operator)累加求和,具体计算是通过内部的 Projection 和 Operator 完成,然后加 Bias 和 activation 操作, - -例如,和 ``fc_layer`` 同样功能的 ``mixed_layer`` 是: - -.. code-block:: python - - data = data_layer(name='data', size=200) - with mixed_layer(size=200) as out: - out += full_matrix_projection(input=data) - -PaddlePaddle 可以使用 ``mixed layer`` 配置出非常复杂的网络,甚至可以直接配置一个完整的LSTM。用户可以参考 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_mixed_layer` 的相关文档进行配置。 - - -分布式训练 -========== - -PaddlePaddle多机采用经典的 Parameter Server 架构对多个节点的 trainer 进行同步。多机训练的经典拓扑结构如下\: - -.. graphviz:: src/pserver_topology.dot - -图中每个灰色方块是一台机器,在每个机器中,先使用命令 ``paddle pserver`` 启动一个pserver进程,并指定端口号,可能的参数是\: - -.. code-block:: bash - - paddle pserver --port=5000 --num_gradient_servers=4 --tcp_rdma='tcp' --nics='eth0' - -* ``--port=5000`` : 指定 pserver 进程端口是 5000 。 -* ``--gradient_servers=4`` : 有四个训练进程(PaddlePaddle 将 trainer 也称作 GradientServer ,因为其为负责提供Gradient) 。 -* ``--tcp_rdma='tcp' --nics=`eth0```: 指定以太网类型为TCP网络,指定网络接口名字为eth0。 - -启动之后 pserver 进程之后,需要启动 trainer 训练进程,在各个机器上运行如下命令\: - -.. code-block:: bash - - paddle train --port=5000 --pservers=192.168.100.101,192.168.100.102,192.168.100.103,192.168.100.104 --config=... - -对于简单的多机协同训练使用上述方式即可。另外,pserver/train 通常在高级情况下,还需要设置下面两个参数\: - -* --ports_num\: 一个 pserver 进程共绑定多少个端口用来做稠密更新,默认是1。 -* --ports_num_for_sparse\: 一个pserver进程共绑定多少端口用来做稀疏更新,默认是0。 - -使用手工指定端口数量,是因为Paddle的网络通信中,使用了 int32 作为消息长度,比较容易在大模型下溢出。所以,在 pserver 进程中可以启动多个子线程去接受 trainer 的数据,这样单个子线程的长度就不会溢出了。但是这个值不可以调的过大,因为增加这个值,对性能尤其是内存占用有一定的开销,另外稀疏更新的端口如果太大的话,很容易导致某一个参数服务器没有分配到任何参数。 diff --git a/release/0.10.0/doc_cn/about/index_cn.html b/release/0.10.0/doc_cn/about/index_cn.html index 68443a239f3b7a45a80bdfbdff1eff32c6b8f24d..f9e521649db039bb244c19f893878c5c494c7ac9 100644 --- a/release/0.10.0/doc_cn/about/index_cn.html +++ b/release/0.10.0/doc_cn/about/index_cn.html @@ -113,6 +113,7 @@
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