# 本地训练与预测

Contents

- 本地训练与预测
  - 1. 如何减少内存占用
    - 减少DataProvider缓冲池内存
    - 神经元激活内存
    - 参数内存
  - 2. 如何加速训练速度
    - 减少数据载入的耗时
    - 加速训练速度
    - 利用更多的计算资源
  - 3. 如何指定GPU设备
  - 4. 训练过程中出现 `Floating point exception`, 训练因此退出怎么办?
  - 5. 如何调用 infer 接口输出多个layer的预测结果

## 1. 如何减少内存占用

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10GB的内存和数GB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

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，暂不考虑在内。

### 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

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

    @provider(min_pool_size=0, ...)
    def process(settings, filename):
        os.system('shuf %s > %s.shuf' % (filename, filename))  # shuffle before.
        with open('%s.shuf' % filename, 'r') as f:
            for line in f:
                yield get_sample_from_line(line)

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 PyDataProvider2的使用 。

### 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，如神经元激活值等。 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：

- 减小batch size。 即在网络配置中 `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。 例如使用 `adadelta` 算法，则需要使用等于权重参数规模大约5倍的内存。举例，如果参数保存下来的模型目录 文件为 `100M`， 那么该优化算法至少需要 `500M` 的内存。

可以考虑使用一些优化算法，例如 `momentum`。

## 2. 如何加速训练速度

加速PaddlePaddle训练可以考虑从以下几个方面：

- 减少数据载入的耗时
- 加速训练速度
- 利用分布式训练驾驭更多的计算资源

### 减少数据载入的耗时

使用`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。 `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。

    @provider(min_pool_size=0, ...)
    def process(settings, filename):
        os.system('shuf %s > %s.shuf' % (filename, filename))  # shuffle before.
        with open('%s.shuf' % filename, 'r') as f:
            for line in f:
                yield get_sample_from_line(line)

同时 `@provider` 接口有一个 `cache` 参数来控制缓存方法，将其设置成 `CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM` 的话，会将第一个 `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 `pass` 中，不会再从 `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 `sparse_binary_vector` 、 `sparse_vector` 、或者 `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 `sparse_update=True`

这里使用简单的 `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:

    DICT_DIM = 3000

    @provider(input_types=[integer_sequence(DICT_DIM), integer_value(DICT_DIM)])
    def process(settings, filename):
        with open(filename) as f:
            # yield word ids to predict inner word id
            # such as [28, 29, 10, 4], 4
            # It means the sentance is  28, 29, 4, 10, 4.
            yield read_next_from_file(f)

这个任务的配置为:

    ...  # the settings and define data provider is omitted.
    DICT_DIM = 3000  # dictionary dimension.
    word_ids = data_layer('word_ids', size=DICT_DIM)

    emb = embedding_layer(
        input=word_ids, size=256, param_attr=ParamAttr(sparse_update=True))
    emb_sum = pooling_layer(input=emb, pooling_type=SumPooling())
    predict = fc_layer(input=emb_sum, size=DICT_DIM, act=Softmax())
    outputs(
        classification_cost(
            input=predict, label=data_layer(
                'label', size=DICT_DIM)))

### 利用更多的计算资源

利用更多的计算资源可以分为以下几个方式来进行:

- 单机CPU训练
  - 使用多线程训练。设置命令行参数 `trainer_count`。
- 单机GPU训练
  - 使用显卡训练。设置命令行参数 `use_gpu`。
  - 使用多块显卡训练。设置命令行参数 `use_gpu` 和 `trainer_count` 。
- 多机训练
  - 请参考 cluster_train 。

## 3. 如何指定GPU设备

例如机器上有4块GPU，编号从0开始，指定使用2、3号GPU：

- 方式1：通过 CUDA_VISIBLE_DEVICES 环境变量来指定特定的GPU。

    env CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 paddle train --use_gpu=true --trainer_count=2

- 方式2：通过命令行参数 `--gpu_id` 指定。

    paddle train --use_gpu=true --trainer_count=2 --gpu_id=2

## 4. 训练过程中出现 `Floating point exception`, 训练因此退出怎么办?

Paddle二进制在运行时捕获了浮点数异常，只要出现浮点数异常(即训练过程中出现NaN或者Inf)，立刻退出。浮点异常通常的原因是浮点数溢出、除零等问题。 主要原因包括两个方面:

- 训练过程中参数或者训练过程中的梯度尺度过大，导致参数累加，乘除等时候，导致了浮点数溢出。
- 模型一直不收敛，发散到了一个数值特别大的地方。
- 训练数据有问题，导致参数收敛到了一些奇异的情况。或者输入数据尺度过大，有些特征的取值达到数百万，这时进行矩阵乘法运算就可能导致浮点数溢出。

这里有两种有效的解决方法：

1. 设置 `gradient_clipping_threshold` 参数，示例代码如下：

optimizer = paddle.optimizer.RMSProp(
  learning_rate=1e-3, gradient_clipping_threshold=10.0, regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=8e-4))

具体可以参考 nmt_without_attention 示例。

2. 设置 `error_clipping_threshold` 参数，示例代码如下：

decoder_inputs = paddle.layer.fc(

  act=paddle.activation.Linear(), size=decoder_size * 3, bias_attr=False, input=[context, current_word], layer_attr=paddle.attr.ExtraLayerAttribute(

  > error_clipping_threshold=100.0))

完整代码可以参考示例 machine translation 。

两种方法的区别：

1. 两者都是对梯度的截断，但截断时机不同，前者在 `optimzier` 更新网络参数时应用；后者在激活函数反向计算时被调用；
2. 截断对象不同：前者截断可学习参数的梯度，后者截断回传给前层的梯度;

除此之外，还可以通过减小学习率或者对数据进行归一化处理来解决这类问题。

## 5. 如何调用 infer 接口输出多个layer的预测结果

- 将需要输出的层作为 `paddle.inference.Inference()` 接口的 `output_layer` 参数输入，代码如下：

    inferer = paddle.inference.Inference(output_layer=[layer1, layer2], parameters=parameters)

- 指定要输出的字段进行输出。以输出 `value` 字段为例，代码如下：

    out = inferer.infer(input=data_batch, field=["value"])

需要注意的是：

- 如果指定了2个layer作为输出层，实际上需要的输出结果是两个矩阵；
- 假设第一个layer的输出A是一个 N1 * M1 的矩阵，第二个 Layer 的输出B是一个 N2 * M2 的矩阵；
- paddle.v2 默认会将A和B 横向拼接，当N1 和 N2 大小不一样时，会报如下的错误：

    ValueError: all the input array dimensions except for the concatenation axis must match exactly

多个层的输出矩阵的高度不一致导致拼接失败，这种情况常常发生在：

- 同时输出序列层和非序列层；
- 多个输出层处理多个不同长度的序列;

此时可以在调用infer接口时通过设置 `flatten_result=False` , 跳过“拼接”步骤，来解决上面的问题。这时，infer接口的返回值是一个python list:

- list 中元素的个数等于网络中输出层的个数；
- list 中每个元素是一个layer的输出结果矩阵，类型是numpy的ndarray；
- 每一个layer输出矩阵的高度，在非序列输入时：等于样本数；序列输入时等于：输入序列中元素的总数；宽度等于配置中layer的size；