PyDataProvider2的使用¶
PyDataProvider是Paddle使用Python提供数据的推荐接口。使用该接口用户可以只关注如何 从文件中读取每一条数据，而不用关心数据如何传输给Paddle，数据如何存储等等。该数据 接口使用多线程读取数据，并提供了简单的Cache功能。
简单的使用场景¶
这里以MNIST手写识别为例，来说明简单的PyDataProvider如何使用。MNIST是一个包含有 70,000张灰度图片的数字分类数据集。对于MNIST而言，标签是0-9的数字，而特征即为 28*28的像素灰度值。这里我们使用简单的文本文件表示MNIST图片，样例数据如下。
5;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.215686 0.533333 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.67451 0.992157 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.070588 0.886275 0.992157 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.192157 0.070588 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.670588 0.992157 0.992157 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.117647 0.933333 0.858824 0.313725 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.090196 0.858824 0.992157 0.831373 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.141176 0.992157 0.992157 0.611765 0.054902 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.258824 0.992157 0.992157 0.529412 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.368627 0.992157 0.992157 0.419608 0.003922 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.094118 0.835294 0.992157 0.992157 0.517647 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.603922 0.992157 0.992157 0.992157 0.603922 0.545098 0.043137 0 0 0 0 0 0 0 0.447059 0.992157 0.992157 0.956863 0.062745 0 0 0 0 0 0 0 0 0.011765 0.666667 0.992157 0.992157 0.992157 0.992157 0.992157 0.745098 0.137255 0 0 0 0 0 0.152941 0.866667 0.992157 0.992157 0.521569 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.070588 0.992157 0.992157 0.992157 0.803922 0.352941 0.745098 0.992157 0.945098 0.317647 0 0 0 0 0.580392 0.992157 0.992157 0.764706 0.043137 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.070588 0.992157 0.992157 0.776471 0.043137 0 0.007843 0.27451 0.882353 0.941176 0.176471 0 0 0.180392 0.898039 0.992157 0.992157 0.313725 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.070588 0.992157 0.992157 0.713725 0 0 0 0 0.627451 0.992157 0.729412 0.062745 0 0.509804 0.992157 0.992157 0.776471 0.035294 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.494118 0.992157 0.992157 0.968627 0.168627 0 0 0 0.423529 0.992157 0.992157 0.364706 0 0.717647 0.992157 0.992157 0.317647 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.533333 0.992157 0.984314 0.945098 0.603922 0 0 0 0.003922 0.466667 0.992157 0.988235 0.976471 0.992157 0.992157 0.788235 0.007843 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.686275 0.882353 0.364706 0 0 0 0 0 0 0.098039 0.588235 0.992157 0.992157 0.992157 0.980392 0.305882 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.101961 0.67451 0.321569 0 0 0 0 0 0 0 0.105882 0.733333 0.976471 0.811765 0.713725 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.65098 0.992157 0.321569 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.25098 0.007843 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0.94902 0.219608 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.968627 0.764706 0.152941 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.498039 0.25098 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
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4;0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.180392 0.470588 0.623529 0.623529 0.623529 0.588235 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.243137 0.494118 0.862745 0.870588 0.960784 0.996078 0.996078 0.996078 0.996078 0.992157 0.466667 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.317647 0.639216 0.639216 0.639216 0.639216 0.639216 0.470588 0.262745 0.333333 0.929412 0.694118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.811765 0.694118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.811765 0.694118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.811765 0.694118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.184314 0.992157 0.694118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.192157 0.996078 0.384314 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.454902 0.980392 0.219608 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.564706 0.941176 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.588235 0.776471 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.945098 0.560784 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.054902 0.952941 0.356863 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.337255 0.917647 0.109804 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.698039 0.701961 0.019608 0.4 0.662745 0.662745 0.662745 0.662745 0.662745 0.662745 0.662745 0.376471 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.090196 0.639216 0.972549 0.945098 0.913725 0.996078 0.996078 0.996078 0.996078 1 0.996078 0.996078 1 0.996078 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.007843 0.105882 0.717647 0.776471 0.905882 0.996078 0.996078 0.988235 0.980392 0.862745 0.537255 0.223529 0.223529 0.368627 0.376471 0.6 0.6 0.6 0 0 0 0 0 0 0 0 0.262745 0.470588 0.6 0.996078 0.996078 0.996078 0.996078 0.847059 0.356863 0.156863 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.909804 0.705882 0.823529 0.635294 0.490196 0.219608 0.113725 0.062745 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.152941 0.152941 0.156863 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0;
其数据使用;间隔，第一段数据为这张图片的label，第二段数据为这个图片的像素值。 首先我们将这个数据文件(例如文件名是’mnist_train.txt’)写入train.list。那么 train.list即为
mnist_train.txt
那么对应的dataprovider既为
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 | from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *
# Define a py data provider
@provider(input_types=[
dense_vector(28 * 28),
integer_value(10)
])
def process(settings, filename): # settings is not used currently.
f = open(filename, 'r') # open one of training file
for line in f: # read each line
label, pixel = line.split(';')
# get features and label
pixels_str = pixel.split(' ')
pixels_float = []
for each_pixel_str in pixels_str:
pixels_float.append(float(each_pixel_str))
# give data to paddle.
yield pixels_float, int(label)
f.close() # close file
|
其中第一行是引入Paddle的PyDataProvider2包。主要函数是process函数。process函数 具有两个参数，第一个参数是 settings 。这个参数在这个样例里没有使用，具 体可以参考 settings 。第二个参数是filename，这个参数被Paddle进程传入，为 train.list中的一行(即train.list若干数据文件路径的某一个路径)。
@provider 是一个Python的 Decorator
。这行的作用是设置DataProvider的一些属性，并且标记process函数是一个DataProvider。
如果不了解 Decorator 是什么也没关系，
只需要知道这只是一个标记属性的方法就可以了。
属性 input_types 是设置这个DataProvider返回什么样的数据。这里设置的是返回一个 28*28的稠密向量和一个[0-9]，10维的整数值。 input_types 具体可以设置成什么其他格 式，请参考 input_types 的文档。
process函数是实现数据输入的主函数，在这个函数中，实现了打开文本文件，从文本文件中读取 每一行，并将每行转换成和 input_types 一致的特征，并在23行返回给Paddle进程。需要注意 的是， 返回的顺序需要和 input_types 中定义的顺序一致。
同时，返回数据在Paddle中是仅仅返回一条完整的训练样本，并且使用关键词 yield 。
在PyDataProvider中，可以为一个数据文件返回多条训练样本(就像这个样例一样)，只需要在
process函数调用多次 yield 即可。 yield 是Python的一个关键词，相关的概
念是 generator 。使用这个关键词，可以在一个函数里，多次返回变量。
在训练配置里，只需要使用一行代码即可以设置训练引用这个DataProvider。这个设置为
from paddle.trainer_config_helpers import *
define_py_data_sources2(train_list='train.list',
test_list=None,
module='mnist_provider',
obj='process')
这里说明了训练数据是 ‘train.list’，而没有测试数据。引用的DataProvider是 ‘mnist_provider’ 这个模块中的 ‘process’ 函数。
至此，简单的PyDataProvider样例就说明完毕了。对于用户来说，讲数据发送给Paddle，仅仅需要 知道如何从 一个文件 里面读取 一条 样本。而Paddle进程帮助用户做了
- 将数据组合成Batch训练
- Shuffle训练数据
- 多线程数据读取
- 缓存训练数据到内存(可选)
- CPU->GPU双缓存
是不是很简单呢？
序列模型数据提供¶
序列模型是指数据的某一维度是一个序列形式，即包含时间步信息。所谓时间步信息， 不一定和时间有关系，只是说明数据的顺序是重要的。例如，文本信息就是一个序列 数据。
这里举例的数据是英文情感分类的数据。数据是给一段英文文本，分类成正面情绪和 负面情绪两类(用0和1表示)。样例数据为
0 I saw this movie at the AFI Dallas festival . It all takes place at a lake house and it looks wonderful .
1 This documentary makes you travel all around the globe . It contains rare and stunning sequels from the wilderness .
...
这里，DataProvider可以是
from paddle.trainer.PyDataProvider2 import *
def on_init(settings, dictionary, **kwargs):
# on_init will invoke when data provider is initialized. The dictionary
# is passed from trainer_config, and is a dict object with type
# (word string => word id).
# set input types in runtime. It will do the same thing as
# @provider(input_types) will do, but it is set dynamically during runtime.
settings.input_types = [
# The text is a sequence of integer values, and each value is a word id.
# The whole sequence is the sentences that we want to predict its
# sentimental.
integer_value(len(dictionary), seq_type=SequenceType), # text input
# label positive/negative
integer_value(2)
]
# save dictionary as settings.dictionary. It will be used in process
# method.
settings.dictionary = dictionary
@provider(init_hook=on_init)
def process(settings, filename):
f = open(filename, 'r')
for line in f: # read each line of file
label, sentence = line.split('\t') # get label and sentence
words = sentence.split(' ') # get words
# convert word string to word id
# the word not in dictionary will be ignored.
word_ids = []
for each_word in words:
if each_word in settings.dictionary:
word_ids.append(settings.dictionary[each_word])
# give data to paddle.
yield word_ids, int(label)
f.close()
这个序列模型比较复杂。主要是增加了初始化机制。其中 on_init 函数是使用
@provider 中的 init_hook 配置参数配置给DataProvider的。这个函数会在
DataProvider创建的时候执行。这个初始化函数具有如下参数:
- 第一个参数是 settings 对象。
- 其他参数均使用key word argument形式传入。有部分参数是Paddle自动生成的，
参考 init_hook 。这里的
dictionary是从训练配置传入的dict对象。 即从单词字符串到单词id的字典。
传入这个变量的方式为
from paddle.trainer_config_helpers import *
dictionary = dict()
... # read dictionary from outside
define_py_data_sources2(train_list='train.list', test_list=None,
module='sentimental_provider', obj='process',
# above codes same as mnist sample.
args={ # pass to provider.
'dictionary': dictionary
})
这个声明基本上和mnist的样例一致。除了
- 在配置中读取了字典
- 在声明DataProvider的时候传入了dictionary作为参数。
在 on_init 函数中，配置了 input_types 。这个和在 @provider 中配置
input_types 效果一致，但是在 on_init 中配置 input_types 是在运行时执行的，所以
可以根据不同的数据配置不同的输入类型。这里的输入特征是词id的序列，所以将 seq_type
设置成了序列(同时，也可以使用 integer_sequence 类型来设置)。
同时，将字典存入了settings 对象。这个字典可以在 process 函数中使用。 process
函数中的 settings 和 on_init 中的settings 是同一个对象。
而在 process 函数中，基本的处理逻辑也和mnist逻辑一致。依次返回了文件中的每条数据。
至此，基本的PyDataProvider使用介绍完毕了。具体DataProvider还具有什么功能，请参考下节reference。
参考(Reference)¶
@provider¶
'@provider‘是一个Python的 Decorator ，他可以将某一个函数标记成一个PyDataProvider。它包含的参数有:
- input_types 是数据输入格式。具体有哪些格式，参考 input_types 。
- should_shuffle 是个DataProvider是不是要做shuffle，如果不设置的话，训练的时候默认shuffle， 测试的时候默认不shuffle
- pool_size 是设置DataProvider在内存中暂存的数据条数。设置成-1的话，即不在乎内存暂存多少条数据。
- can_over_batch_size 表示是否允许Paddle暂存略微多余pool_size的数据。这样做可以避免很多死锁问题。 一般推荐设置成True
- calc_batch_size 传入的是一个函数，这个函数以一条数据为参数，返回batch_size的大小。默认情况下一条数据 是一个batch size，但是有时为了计算均衡性，可以将一条数据设置成多个batch size
- cache 是数据缓存的策略，参考 cache
- init_hook 是初始化时调用的函数，参考 init_hook
input_types¶
Paddle的数据包括四种主要类型，和三种序列模式。其中，四种数据类型是
- dense_vector 表示稠密的浮点数向量。
- sparse_binary_vector 表示稀疏的零一向量，即大部分值为0，有值的位置只能取1
- sparse_float_vector 表示稀疏的向量，即大部分值为0，有值的部分可以是任何浮点数
- integer 表示整数标签。
而三种序列模式为
- SequenceType.NO_SEQUENCE 即不是一条序列
- SequenceType.SEQUENCE 即是一条时间序列
- SequenceType.SUB_SEQUENCE 即是一条时间序列，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。
init_hook¶
init_hook可以传入一个函数。这个函数在初始化的时候会被调用。这个函数的参数是:
- 第一个参数是 settings 对象。这个对象和process的第一个参数一致。具有的属性有
- settings.input_types 设置输入类型。参考 input_types
- settings.logger 一个logging对象
- 其他参数都使用key word argument传入。这些参数包括paddle定义的参数，和用户传入的参数。
- Paddle定义的参数包括:
- is_train bool参数，表示这个DataProvider是训练用的DataProvider或者测试用的 DataProvider
- file_list 所有文件列表。
用户定义的参数使用args在训练配置中设置。
注意，paddle保留添加参数的权力，所以init_hook尽量使用 **kwargs , 来接受不使用的
函数来保证兼容性。
cache¶
DataProvider提供了两种简单的Cache策略。他们是
- CacheType.NO_CACHE 不缓存任何数据，每次都会从python端读取数据
- CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM 第一个pass会从python端读取数据，剩下的pass会直接从内存里 读取数据。