####################
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`。

7. *-cp27mu-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
-----------------------------------------------------------------------

出现这个问题的主要原因是，系统编译wheel包的时候，使用的 :code:`wheel` 包是最新的，
而系统中的 :code:`pip` 包比较老。具体的解决方法是，更新 :code:`pip` 包并重新编译PaddlePaddle。
更新 :code:`pip` 包的方法是\:

..  code-block:: bash

    pip install --upgrade pip