提交 8f5e20e7 编写于 作者: T Travis CI

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上级 bc4f5adb
...@@ -1823,7 +1823,7 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -1823,7 +1823,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dt> </dt>
<dt><a href="source/cuda/rnn/rnn.html#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPKiiib">hl_sequence2batch_copy (C++ function)</a> <dt><a href="source/cuda/rnn/rnn.html#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPiiib">hl_sequence2batch_copy (C++ function)</a>
</dt> </dt>
...@@ -5247,7 +5247,7 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -5247,7 +5247,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dt> </dt>
<dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a> <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
</dt> </dt>
...@@ -6955,6 +6955,10 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -6955,6 +6955,10 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dt> </dt>
<dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer19cpuExpandStartsPos_E">paddle::ExpandLayer::cpuExpandStartsPos_ (C++ member)</a>
</dt>
<dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer11ExpandLayerERK11LayerConfig">paddle::ExpandLayer::ExpandLayer (C++ function)</a> <dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer11ExpandLayerERK11LayerConfig">paddle::ExpandLayer::ExpandLayer (C++ function)</a>
</dt> </dt>
...@@ -7355,7 +7359,7 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -7355,7 +7359,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dt> </dt>
<dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a> <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
</dt> </dt>
...@@ -9335,7 +9339,7 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -9335,7 +9339,7 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dt> </dt>
<dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector">paddle::Matrix::copyByRowIndex (C++ function)</a> <dt><a href="source/math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">paddle::Matrix::copyByRowIndex (C++ function)</a>
</dt> </dt>
...@@ -14461,6 +14465,10 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -14461,6 +14465,10 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dt> </dt>
<dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer17cpuInputStartPos_E">paddle::SequenceScatterAgentLayer::cpuInputStartPos_ (C++ member)</a>
</dt>
<dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer7forwardE8PassType">paddle::SequenceScatterAgentLayer::forward (C++ function)</a> <dt><a href="source/gserver/layers/layer.html#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer7forwardE8PassType">paddle::SequenceScatterAgentLayer::forward (C++ function)</a>
</dt> </dt>
......
无法预览此类型文件
此差异已折叠。
...@@ -1013,8 +1013,8 @@ var _hmt = _hmt || []; ...@@ -1013,8 +1013,8 @@ var _hmt = _hmt || [];
</dd></dl> </dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
<dt id="_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPKiiib"> <dt id="_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPiiib">
<span id="hl_sequence2batch_copy__realP.realP.iCP.i.i.b"></span><span class="target" id="paddlehl__sequence_8h_1a13d7f834880527645555849e05278745"></span>void <code class="descname">hl_sequence2batch_copy</code><span class="sig-paren">(</span>real *<em>batch</em>, real *<em>sequence</em>, <em class="property">const</em> int *<em>batchIndex</em>, int <em>seqWidth</em>, int <em>batchCount</em>, bool <em>seq2batch</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPKiiib" title="Permalink to this definition"></a></dt> <span id="hl_sequence2batch_copy__realP.realP.iP.i.i.b"></span><span class="target" id="paddlehl__sequence_8h_1a6e0b30bd2703b8232ac1d70022306a6a"></span>void <code class="descname">hl_sequence2batch_copy</code><span class="sig-paren">(</span>real *<em>batch</em>, real *<em>sequence</em>, int *<em>batchIndex</em>, int <em>seqWidth</em>, int <em>batchCount</em>, bool <em>seq2batch</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv222hl_sequence2batch_copyP4realP4realPiiib" title="Permalink to this definition"></a></dt>
<dd><p>Memory copy from sequence to batch. </p> <dd><p>Memory copy from sequence to batch. </p>
<p>if seq2batch == true</p> <p>if seq2batch == true</p>
<p>copy from sequence to batch: batch[i] = sequence[batchIndex[i]].</p> <p>copy from sequence to batch: batch[i] = sequence[batchIndex[i]].</p>
......
...@@ -4623,9 +4623,14 @@ The config file api if gru_step_layer. <dl class="docutils"> ...@@ -4623,9 +4623,14 @@ The config file api if gru_step_layer. <dl class="docutils">
</div> </div>
<div class="breathe-sectiondef container"> <div class="breathe-sectiondef container">
<p class="breathe-sectiondef-title rubric">Protected Attributes</p> <p class="breathe-sectiondef-title rubric">Protected Attributes</p>
<dl class="member">
<dt id="_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer17cpuInputStartPos_E">
<span id="paddle::SequenceScatterAgentLayer::cpuInputStartPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1SequenceScatterAgentLayer_1a0fd54096dd1552a7e42b9ca1cbbf50ae"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">cpuInputStartPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer17cpuInputStartPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd></dd></dl>
<dl class="member"> <dl class="member">
<dt id="_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E"> <dt id="_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E">
<span id="paddle::SequenceScatterAgentLayer::inputStartPos___ICpuGpuVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1SequenceScatterAgentLayer_1acfcf479183ea7b96c05968d2a5ce414e"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle16ICpuGpuVectorPtrE" title="paddle::ICpuGpuVectorPtr">ICpuGpuVectorPtr</a> <code class="descname">inputStartPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt> <span id="paddle::SequenceScatterAgentLayer::inputStartPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1SequenceScatterAgentLayer_1a3026312851c50c9952446a7440a07870"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">inputStartPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle25SequenceScatterAgentLayer14inputStartPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd></dd></dl> <dd></dd></dl>
</div> </div>
...@@ -5743,11 +5748,17 @@ sequence is one) to sequence data.&#8221;</p> ...@@ -5743,11 +5748,17 @@ sequence is one) to sequence data.&#8221;</p>
</dd></dl> </dd></dl>
<dl class="member"> <dl class="member">
<dt id="_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E"> <dt id="_CPPv2N6paddle11ExpandLayer19cpuExpandStartsPos_E">
<span id="paddle::ExpandLayer::expandStartsPos___ICpuGpuVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1ExpandLayer_1a4243425f33452a5d1ac468d257ce111a"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle16ICpuGpuVectorPtrE" title="paddle::ICpuGpuVectorPtr">ICpuGpuVectorPtr</a> <code class="descname">expandStartsPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt> <span id="paddle::ExpandLayer::cpuExpandStartsPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1ExpandLayer_1af081e0e3d584c24737be9e9f431914b8"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">cpuExpandStartsPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer19cpuExpandStartsPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd><p>expanded sequenceStartPositions or subSequenceStartPositions of input[1] </p> <dd><p>expanded sequenceStartPositions or subSequenceStartPositions of input[1] </p>
</dd></dl> </dd></dl>
<dl class="member">
<dt id="_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E">
<span id="paddle::ExpandLayer::expandStartsPos___IVectorPtr"></span><span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1ExpandLayer_1a6528e39055e5de7245e6fcdd83a96c74"></span><a class="reference internal" href="../../math/matrix/matrix.html#_CPPv2N6paddle10IVectorPtrE" title="paddle::IVectorPtr">IVectorPtr</a> <code class="descname">expandStartsPos_</code><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle11ExpandLayer16expandStartsPos_E" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd><p>point to cpuExpandStartsPos_ when useGpu_ is false, copy from cpuExpandStartsPos_ when useGpu_ is true </p>
</dd></dl>
</div> </div>
</dd></dl> </dd></dl>
......
...@@ -1756,8 +1756,8 @@ virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1aa8a2ffb8e06ea97ce ...@@ -1756,8 +1756,8 @@ virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1aa8a2ffb8e06ea97ce
</dd></dl> </dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
<dt id="_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector"> <dt id="_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">
<span id="paddle::Matrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorCR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1ae0eb1e4febf16bff85f1119ba18dedb0"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <em class="property">const</em> <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt> <span id="paddle::Matrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1Matrix_1a4f59ce1c02e1516a53b1dd5247d8d356"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle6Matrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd></dd></dl> <dd></dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
...@@ -2551,8 +2551,8 @@ where bit(i, j) = ((codes(i) + numClasses) &amp; 2^j) ? 1 : 0 ...@@ -2551,8 +2551,8 @@ where bit(i, j) = ((codes(i) + numClasses) &amp; 2^j) ? 1 : 0
</dd></dl> </dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
<dt id="_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector"> <dt id="_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">
<span id="paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorCR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1GpuMatrix_1a7d757b48a3fcfcd594818c48a88b357c"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <em class="property">const</em> <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt> <span id="paddle::GpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1GpuMatrix_1a46f305110a92a4fbdc98faaba0a35951"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9GpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd></dd></dl> <dd></dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
...@@ -3111,8 +3111,8 @@ where bit(i, j) = ((codes(i) + numClasses) &amp; 2^j) ? 1 : 0 ...@@ -3111,8 +3111,8 @@ where bit(i, j) = ((codes(i) + numClasses) &amp; 2^j) ? 1 : 0
<dd></dd></dl> <dd></dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
<dt id="_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector"> <dt id="_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector">
<span id="paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorCR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1CpuMatrix_1a8bfc00af2e2e972193b762434e26d979"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <em class="property">const</em> <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixRK7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt> <span id="paddle::CpuMatrix::copyByRowIndex__MatrixR.IVectorR"></span>virtual <span class="target" id="paddleclasspaddle_1_1CpuMatrix_1a24837d660ae6691384313b5d399ad5fe"></span>void <code class="descname">copyByRowIndex</code><span class="sig-paren">(</span><a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle6MatrixE" title="paddle::Matrix">Matrix</a> &amp;<em>b</em>, <a class="reference internal" href="#_CPPv2N6paddle7IVectorE" title="paddle::IVector">IVector</a> &amp;<em>rowIndex</em><span class="sig-paren">)</span><a class="headerlink" href="#_CPPv2N6paddle9CpuMatrix14copyByRowIndexER6MatrixR7IVector" title="Permalink to this definition">¶</a></dt>
<dd></dd></dl> <dd></dd></dl>
<dl class="function"> <dl class="function">
......
# Sphinx build info version 1 # Sphinx build info version 1
# This file hashes the configuration used when building these files. When it is not found, a full rebuild will be done. # This file hashes the configuration used when building these files. When it is not found, a full rebuild will be done.
config: 8f9e3b6337374f468cc7e48534c4662a config: 70a318b9e7a63a79aedc16f559247671
tags: 645f666f9bcd5a90fca523b33c5a78b7 tags: 645f666f9bcd5a90fca523b33c5a78b7
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PaddlePaddle常见问题
####################
.. contents::
1. 如何减少PaddlePaddle的内存占用
---------------------------------
神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作。经常会消耗数十G的内存和数G的显存。
PaddlePaddle的内存占用主要分为如下几个方面\:
* DataProvider缓冲池内存 (只针对内存)
* 神经元激活内存 (针对内存和显存)
* 参数内存 (针对内存和显存)
* 其他内存杂项
这其中,其他内存杂项是指PaddlePaddle本身所用的一些内存,包括字符串分配,临时变量等等,
这些内存就不考虑如何缩减了。
其他的内存的减少方法依次为
减少DataProvider缓冲池内存
++++++++++++++++++++++++++
PyDataProvider使用的是异步加载,同时在内存里直接随即选取数据来做Shuffle。即
.. graphviz::
digraph {
rankdir=LR;
数据文件 -> 内存池 -> PaddlePaddle训练
}
所以,减小这个内存池即可减小内存占用,同时也可以加速开始训练前数据载入的过程。但是,这
个内存池实际上决定了shuffle的粒度。所以,如果将这个内存池减小,又要保证数据是随机的,
那么最好将数据文件在每次读取之前做一次shuffle。可能的代码为
.. literalinclude:: reduce_min_pool_size.py
这样做可以极大的减少内存占用,并且可能会加速训练过程。 详细文档参考 `这里
<../ui/data_provider/pydataprovider2.html#provider>`_ 。
神经元激活内存
++++++++++++++
神经网络在训练的时候,会对每一个激活暂存一些数据,包括激活,參差等等。
在反向传递的时候,这些数据会被用来更新参数。这些数据使用的内存主要和两个参数有关系,
一是batch size,另一个是每条序列(Sequence)长度。所以,其实也是和每个mini-batch中包含
的时间步信息成正比。
所以,做法可以有两种。他们是
* 减小batch size。 即在网络配置中 :code:`settings(batch_size=1000)` 设置成一个小一些的值。但是batch size本身是神经网络的超参数,减小batch size可能会对训练结果产生影响。
* 减小序列的长度,或者直接扔掉非常长的序列。比如,一个数据集大部分序列长度是100-200,
但是突然有一个10000长的序列,就很容易导致内存超限。特别是在LSTM等RNN中。
参数内存
++++++++
PaddlePaddle支持非常多的优化算法(Optimizer),不同的优化算法需要使用不同大小的内存。
例如如果使用 :code:`adadelta` 算法,则需要使用参数规模大约5倍的内存。 如果参数保存下来的
文件为 :code:`100M`, 那么该优化算法至少需要 :code:`500M` 的内存。
可以考虑使用一些优化算法,例如 :code:`momentum`。
2. 如何加速PaddlePaddle的训练速度
---------------------------------
PaddlePaddle是神经网络训练平台,加速PaddlePaddle训练有如下几个方面\:
* 减少数据载入的耗时
* 加速训练速度
* 利用更多的计算资源
减少数据载入的耗时
++++++++++++++++++
使用 :code:`pydataprovider`时,可以减少缓存池的大小,同时设置内存缓存功能,即可以极大的加速数据载入流程。
:code:`DataProvider` 缓存池的减小,和之前减小通过减小缓存池来减小内存占用的原理一致。
.. literalinclude:: reduce_min_pool_size.py
同时 :code:`@provider` 接口有一个 :code:`cache` 参数来控制缓存方法,将其设置成 :code:`CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM` 的话,会将第一个 :code:`pass` (过完所有训练数据即为一个pass)生成的数据缓存在内存里,在之后的 :code:`pass` 中,不会再从 :code:`python` 端读取数据,而是直接从内存的缓存里读取数据。这也会极大减少数据读入的耗时。
加速训练速度
++++++++++++
PaddlePaddle支持Sparse的训练,sparse训练需要训练特征是 :code:`sparse_binary_vector` 、 :code:`sparse_vector` 、或者 :code:`integer_value` 的任一一种。同时,与这个训练数据交互的Layer,需要将其Parameter设置成 sparse 更新模式,即设置 :code:`sparse_update=True`
这里使用简单的 :code:`word2vec` 训练语言模型距离,具体使用方法为\:
使用一个词前两个词和后两个词,来预测这个中间的词。这个任务的DataProvider为\:
.. literalinclude:: word2vec_dataprovider.py
这个任务的配置为\:
.. literalinclude:: word2vec_config.py
更多关于sparse训练的内容请参考 `sparse训练的文档 <TBD>`_
利用更多的计算资源
++++++++++++++++++
利用更多的计算资源可以分为一下几个方式来进行\:
* 单机CPU训练
* 使用多线程训练。设置命令行参数 :code:`trainer_count`,即可以设置参与训练的线程数量。使用方法为 :code:`paddle train --trainer_count=4`
* 单机GPU训练
* 使用显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu`。 使用方法为 :code:`paddle train --use_gpu=true`
* 使用多块显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu` 和 :code:`trainer_count`。使用 :code:`--use_gpu=True` 开启GPU训练,使用 :code:`trainer_count` 指定显卡数量。使用方法为 :code:`paddle train --use_gpu=true --trainer_count=4`
* 多机训练
* 使用多机训练的方法也比较简单,需要先在每个节点启动 :code:`paddle pserver`,在使用 :code:`paddle train --pservers=192.168.100.1,192.168.100.2` 来指定每个pserver的ip地址
* 具体的多机训练方法参考 `多机训练 <TBD>`_ 文档。
3. 遇到“非法指令”或者是“illegal instruction”
--------------------------------------------
paddle在进行计算的时候为了提升计算性能,使用了avx指令。部分老的cpu型号无法支持这样的指令。通常来说执行下grep avx /proc/cpuinfo看看是否有输出即可知道是否支持。(另:用此方法部分虚拟机可能检测到支持avx指令但是实际运行会挂掉,请当成是不支持,看下面的解决方案)
解决办法是\:
* 使用 NO_AVX的 `安装包 <../build_and_install/index.html>`_ 或者 `Docker image <../build_and_install/install/docker_install.html>`_
* 或者,使用 :code:`-DWITH_AVX=OFF` 重新编译PaddlePaddle。
4. 如何选择SGD算法的学习率
--------------------------
在采用sgd/async_sgd进行训练时,一个重要的问题是选择正确的learning_rate。如果learning_rate太大,那么训练有可能不收敛,如果learning_rate太小,那么收敛可能很慢,导致训练时间过长。
通常做法是从一个比较大的learning_rate开始试,如果不收敛,那减少学习率10倍继续试验,直到训练收敛为止。那么如何判断训练不收敛呢?可以估计出如果模型采用不变的输出最小的cost0是多少。
如果训练过程的的cost明显高于这个常数输出的cost,那么我们可以判断为训练不收敛。举一个例子,假如我们是三分类问题,采用multi-class-cross-entropy作为cost,数据中0,1,2三类的比例为 :code:`0.2, 0.5, 0.3` , 那么常数输出所能达到的最小cost是 :code:`-(0.2*log(0.2)+0.5*log(0.5)+0.3*log(0.3))=1.03` 。如果训练一个pass(或者更早)后,cost还大于这个数,那么可以认为训练不收敛,应该降低学习率。
5. 如何初始化参数
-----------------
默认情况下,PaddlePaddle使用均值0,标准差为 :math:`\frac{1}{\sqrt{d}}` 来初始化参数。其中 :math:`d` 为参数矩阵的宽度。这种初始化方式在一般情况下不会产生很差的结果。如果用户想要自定义初始化方式,PaddlePaddle目前提供两种参数初始化的方式\:
* 高斯分布。将 :code:`param_attr` 设置成 :code:`param_attr=ParamAttr(initial_mean=0.0, initial_std=1.0)`
* 均匀分布。将 :code:`param_attr` 设置成 :code:`param_attr=ParamAttr(initial_max=1.0, initial_min=-1.0)`
比如设置一个全连接层的参数初始化方式和bias初始化方式,可以使用如下代码。
.. code-block:: python
hidden = fc_layer(input=ipt, param_attr=ParamAttr(initial_max=1.0, initial_min=-1.0),
bias_attr=ParamAttr(initial_mean=1.0, initial_std=0.0))
上述代码将bias全部初始化为1.0, 同时将参数初始化为 :code:`[1.0, -1.0]` 的均匀分布。
6. 如何共享参数
---------------
PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID,相同名字的参数,会共享参数。设置参数的名字,可以使用 :code:`ParamAttr(name="YOUR_PARAM_NAME")` 来设置。更方便的设置方式,是想要共享的参数使用同样的 :code:`ParamAttr` 对象。
简单的全连接网络,参数共享的配置示例为\:
.. literalinclude:: ../../python/paddle/trainer_config_helpers/tests/configs/shared_fc.py
这里 :code:`hidden_a` 和 :code:`hidden_b` 使用了同样的parameter和bias。并且softmax层的两个输入也使用了同样的参数 :code:`softmax_param`。
...@@ -3,7 +3,6 @@ PaddlePaddle文档 ...@@ -3,7 +3,6 @@ PaddlePaddle文档
使用指南 使用指南
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* `编译与安装 <build_and_install/index.html>`_ * `编译与安装 <build_and_install/index.html>`_
* `用户接口 <ui/index.html>`_ * `用户接口 <ui/index.html>`_
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算法教程 算法教程
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* `Recurrent Group教程 <algorithm/rnn/rnn-tutorial.html>`_ * `Recurrent Group教程 <algorithm/rnn/rnn-tutorial.html>`_
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常见问题
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<li><a class="reference external" href="algorithm/rnn/hierarchical-layer.html">支持双层序列作为输入的Layer</a></li> <li><a class="reference external" href="algorithm/rnn/hierarchical-layer.html">支持双层序列作为输入的Layer</a></li>
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