

# 手动设置并行场景模型参数的保存和加载

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        - [步骤3：将修改后的参数数据加载到网络中](#步骤3将修改后的参数数据加载到网络中)
    - [示例](#示例)
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        - [示例代码](#示例代码)

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## 概述

### 背景

MindSpore模型并行场景下，每个实例进程只保存有本节点对应的参数数据。对于模型并行的Cell，其在每个节点上的参数数据，都是完整参数数据的一个切片。比如完整参数数据shape为[8, 8]，每个节点上的参数数据为其中的一部分，如shape[2, 8]。

对于自动切分的模型并行场景（Auto Parallel），切分逻辑由MindSpore自动生成，MindSpore的CheckPoint模块可以支持自动合并保存和基于合并保存的加载能力。

对于用户手动设置的并行场景（HyBrid Parallel），切分逻辑由用户自己实现，MindSpore在每个节点只保存本节点上的数据，用户需要自己实现CheckPoint文件的合并保存与加载功能。本教程用于指导用户在手动切分场景下，实现CheckPoint的合并保存与加载能力。

### 使用场景

如果你遇到如下两个场景，需要参考本教程操作，完成CheckPoint的合并保存与加载：

场景1：多卡训练，单卡推理。

 以在64卡上训练，并在单卡上推理为例，整体操作流程如下：

1. 执行训练，自动生成CheckPoint文件。

2. 用户对保存的CheckPoint文件做合并处理。

   根据具体的切分逻辑，对于存在切分的具体模型参数做合并处理，生成新CheckPoint文件。

3. 在单卡环境加载新的CheckPoint文件，之后再根据需要调用export接口导出用于推理的模型。

若CheckPoint的保存环境和加载环境集群的卡数相同，比如在同一训练环境保存加载CheckPoint，或者单卡训练单卡推理，则可以不需要做合并保存和加载。

场景2：训练分为多阶段，每个阶段的集群大小不一样。

​ 以训练阶段一是64卡训练环境，阶段二是56卡训练环境为例，整体操作流程如下：

1. 执行阶段一训练，自动生成CheckPoint文件。

2. 用户对保存的CheckPoint文件做合并处理。

    根据具体的切分逻辑，对于存在切分的具体模型参数做合并处理，生成新CheckPoint文件。

3. 在阶段二集群上加载合并保存的CheckPoint文件。

    在加载过程中，用户需要根据新的训练环境配置，重新切分CheckPoint文件中的参数数据。

4. 执行阶段二训练。




## 对保存的CheckPoint文件做合并处理

### 整体流程

首先，执行准备工作，将待合并处理的CheckPoint文件导入网络，并通过MindSpore提供的API获取全量参数列表。对应下图中的Step1和Step2。

其次，更新参数列表，对涉及模型并行的参数做合并处理。对应下图中的Step3。

最后，将更新之后的参数列表，通过MindSpore提供的API保存到文件，生成新的CheckPoint文件。对应下图中的Step4。

![img](./images/checkpoint_integration_process.jpg) 

### 准备工作

#### 导入CheckPoint文件到网络

定义网络，并调用`load_checkpoint`、`load_param_into_net`接口，将CheckPoint文件导入网络。
```
param_dict = load_checkpoint(./CKP_1-4_32.ckpt)  # checkpoint file name
net = Net() 
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
net = TrainOneStepCell(net, opt)
load_param_into_net(net, param_dict)
```

其中，

- `load_checkpoint`：通过该接口加载CheckPoint模型参数文件，返回一个参数字典。
- `load_param_into_net`：模型参数数据加载到网络中。
- `CKP_1-4_32.ckpt`：之前保存的CheckPoint模型参数文件名称。

> 如果直接在训练环境上，基于当前训练得到的数据直接保存新的CheckPoint文件，参数值已经存在在网络中，则可以省略该步骤，无需导入CheckPoint文件。

#### 获取网络中全量参数列表

调用`parameters_and_names`接口，获取网络里所有的参数数据。
```
param_dict = {}
for _, param in net.parameters_and_names():
    param_dict[param.name] = param 
```

### 对模型并行的参数做合并处理

下面以一个具体的模型参数为例，说明下参数合并处理的具体流程。

参数名称为"model_parallel_weight"，数据为Tensor [[1, 2, 3, 4],  [5, 6, 7, 8]]。

切分逻辑为4卡场景，按[2, 2]切分，即先在行维度切分为2个切片，之后再对得到的2个切片，分别在列维度分再切分为2个更小的切片，最后得到4个切片。
切分后数据分布情况如下：

| Device0       | Device1      | Device2       | Device3       |
| ------------- | ------------ | ------------- | ------------- |
| Value  [1, 2] | Value [3, 4] | Value  [5, 6] | Value  [7, 8] |

1. 针对涉及模型并行的参数，获取本节点上的数据值。 

    ```
    param_data = param_dict[“model_parallel_weight”]
    param_data_moments = param_dict[“moments.model_parallel_weight”]
    ```
    > 如果要保证参数更新速度不变，需要对优化器中保存的参数，如“moments.model_parallel_weight”，同样做合并处理。

2.  定义`AllGather`类型子图，并实例化和执行，获取所有卡上的数据。

    ```
    from mindspore.nn.cell import Cell
    from mindspore.ops.operations.comm_ops import AllGather
    
    class AllGatherCell(Cell):
        """
        Allgather cell, used in model parallel scenario.
        To allgather the selected parameter slice from each device.
        """
        def __init__(self):
            super(AllGatherCell, self).__init__(auto_prefix=False)
            self.allgather = AllGather()
    
        def construct(self, x):
            x = self.allgather(x)
            return x
            
    allgather_net = AllGatherCell()
    param_data = allgather_net(param_data) 
    param_data_moments = allgather_net(param_data_moments) 
    ```

    ​得到的数据`param_data`为每卡上的数据在维度0上的合并，数据值为 [[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]]，shape为[4, 2]。
    ​`param_data`原始数据值为[[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]，shape为[2, 4]，需要对数据重新切分合并。

3. 切分通过`AllGather`得到的数据。

    ```
    slice_list = np.split(param_data.asnumpy(), 4, axis=0)   # 4：group_size, number of nodes in cluster
    slice_lis_moments = np.split(param_data_moments.asnumpy(), 4, axis=0)  # 4: group_size, number of nodes in cluster
    ```

    得到结果`param_data`为：

        slice_list[0]  --- [1,  2]     device0上的切片数据    
        slice_list[1]  --- [3,  4]     device1上的切片数据    
        slice_list[2]  --- [5,  6]     device2上的切片数据    
        slice_list[3]  --- [7,  8]     device3上的切片数据    

4. 按照实际情况，重新组装数据。 

    如下代码，先分别对切片1和切片2，切片3和切片4按列拼接，之后对前两步得到的数据按行拼接。
    ```
    slice_line1 = np.concatenate((slice_list[0], slice_list[1]), axis=1)   # result [1,2,3,4]
    slice_line2 = np.concatenate((slice_list[2], slice_list[3]), axis=1)   # result [5,6,7,8]
    whole_data = np.concatenate((slice_line1, slice_line2), axis=0)        # result [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
    
    slice_moments_line1 = np.concatenate((slice_lis_moments[0], slice_lis_moments[1]), axis=1)
    slice_moments_line2 = np.concatenate((slice_lis_moments[2], slice_lis_moments[3]), axis=1)
    whole_moments_data = np.concatenate((slice_moments_line1, slice_moments_line2), axis=0)
    ```

5. 对模型参数赋值。

    ```
    param_data = Tensor(whole_data) 
    param_data_moments = Tensor(whole_moments_data)
    ```

> 1. 如果存在多个模型并行的参数，则需要重复步骤1到步骤5循环逐个处理。
> 2. 如果步骤2执行`allgather`子图获取的数据，已经是最终的数据，则后面的步骤可省略。
>    即本身切分逻辑是仅在shape0上切分，每个卡加载不同切片数据。

### 保存数据生成新的CheckPoint文件

1. 将`param_dict`转换为list类型数据。 

    ```
    param_list = []
    for (key, value) in param_dict.items():
        each_param = {}                                                   
        each_param["name"] = key                                          
        if isinstance(value.data, Tensor):                                      
            param_data = value.data                                         
        else:                                                            
            param_data = Tensor(value.data)                                                       
        each_param["data"] = param_data                                                       
        param_list.append(each_param）
    ```

2. 调用`save_checkpoint`接口，将参数数据写入文件，生成新的CheckPoint文件。
   ```
   save_checkpoint(param_list, “./CKP-Integrated_1-4_32.ckpt”)
   ```
    其中，
    - `save_checkpoint`： 通过该接口将网络模型参数信息存入文件。
    - `CKP-Integrated_1-4_32.ckpt`： 新生成的CheckPoint模型参数文件名称。

## 加载合并保存的CheckPoint文件

### 整体流程

如果需要将合并保存的CheckPoint加载到多卡训练或推理中，在模型参数真正加载到网络前，需要对于涉及并行的参数数据按照新的逻辑切分。
如下步骤在训练前脚本里实现，步骤1和3同单机CheckPoint加载的逻辑，步骤2为新增，用于涉及并行的模型参数的切分。
对于加载到单卡训练/推理的场景，不涉及数据切分，则步骤2可省略。

### 步骤1：加载CheckPoint文件

调用`load_checkpoint`接口，从CheckPoint文件中加载模型参数数据。

```
param_dict = load_checkpoint("./CKP-Integrated_1-4_32.ckpt")
```

- `load_checkpoint`：通过该接口加载CheckPoint模型参数文件，返回一个参数字典。
- `CKP-Integrated_1-4_32.ckpt`：需要加载的CheckPoint模型参数文件名称。

### 步骤2：对模型并行参数做切分处理

下面以一个具体的模型参数为例，参数名称为“model_parallel_weight"， 数据值为Tensor [[1, 2, 3, 4],  [5, 6, 7, 8]]，切分逻辑为2卡场景，按[2, 1]切分。
切分后数据分布情况如下：

| Device0             | Device1              |
| ------------------- | -------------------- |
| Value [1, 2, 3, 4]  | Value [5, 6, 7, 8]   |

1. 对模型参数数据做切分。

    如下代码示例，在维度0上，将数据切分为两个切片。
    ```
    new_param = parameter_dict[“model_parallel_weight”]
    slice_list = np.split(new_param.data.asnumpy(), 2, axis=0)
    new_param_moments = parameter_dict[“moments.model_parallel_weight”]
    slice_moments_list = np.split(new_param_moments.data.asnumpy(), 2, axis=0)
    ```

    切分后的数据情况：

        slice_list[0]  --- [1, 2, 3, 4]    对应device0   
        slice_list[1]  --- [5, 6, 7, 8]    对应device1     

    与slice_list类似，slice_moments_list 也被切分为两个shape为[1, 4]的Tensor。

2. 在每个节点分别加载对应的数据切片。 

    获取本节点的rank_id，根据rank_id加载数据。
    ```
    rank = get_rank()
    tensor_slice = Tensor(slice_list[rank])
    tensor_slice_moments = Tensor(slice_moments_list[rank])
    ```
    - `get_rank`：获取当前设备在集群中的ID。 

3. 修改模型参数数据值。 

    ```
    new_param.set_parameter_data(tensor_slice) 
    new_param_moments.set_parameter_data(tensor_slice_moments) 
    ```

    - `set_parameter_data`：设置模型参数的值，接口参数类型为Tensor 或number。

### 步骤3：将修改后的参数数据加载到网络中

调用`load_param_into_net`接口，将模型参数数据加载到网络中。
```
net = Net() 
opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=parallel_net.get_parameters())
load_param_into_net(net, param_dict)
load_param_into_net(opt, param_dict)
```

## 示例

### 示例场景说明

整体场景：训练分为两个阶段，两阶段的集群规模不一致， 模拟FC层MatMul算子并行。

用户流程：

1. 执行阶段1训练：阶段1为4卡训练环境，每卡上MatMul算子weight的shape为[2, 8]，训练过程中自动导出CheckPoint。

2. 执行脚本对CheckPoint文件做合并处理，根据具体的切分逻辑，对于存在切分的具体模型参数做合并处理，生成合并的CheckPoint文件。

3. 执行阶段2训练：阶段2为2卡训练环境，每卡上MatMul算子weight的shape为[4, 8]，从合并后的CheckPoint文件加载初始化模型参数数据，之后执行训练。

> 具体分布式环境配置和训练部分代码，此处不做详细说明，可以参考[分布式并行训练](https://www.mindspore.cn/tutorial/zh-CN/r0.5/advanced_use/distributed_training.html)
章节。
>
> 本文档附上对CheckPoint文件做合并处理以及分布式训练前加载CheckPoint文件的示例代码，仅作为参考，实际请参考具体情况实现。

###  示例代码

1. 执行脚本对CheckPoint文件做合并处理。

    脚本执行命令： 
    ```
    python  ./integrate_checkpoint.py "待合并的CheckPoint文件路径&名称" "合并生成的CheckPoint文件路径&名称"
    ```

    integrate_checkpoint.py：

    ```
    import numpy as np
    import os
    import mindspore.nn as nn
    from mindspore import context
    from mindspore import Tensor, Parameter
    from mindspore.ops import operations as P
    from mindspore.ops.operations.comm_ops import AllGather
    from mindspore.communication.management import init
    from mindspore.train.serialization import save_checkpoint, load_checkpoint
    devid = int(os.getenv('DEVICE_ID'))
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target='Ascend', save_graphs=True, device_id=devid)
    init()
    
    class Net(nn.Cell):
        def __init__(self,weight_init):
            super(Net, self).__init__()
            self.weight = Parameter(Tensor(weight_init),  "model_parallel_weight", layerwise_parallel=True)
            self.fc = P.MatMul(transpose_b=True)
    
        def construct(self, x):
            x = self.fc(x, self.weight1)
            return x
    
    class AllGatherNet(Cell):
        """
        Allgather cell, used in model parallel scenario.
        To allgather the selected parameter slice from each device.
        """
        def __init__(self):
            super().__init__()
            self.allgather = AllGather()
    
        def construct(self, x):
            x = self.allgather(x)
            return x
    
    def integrate_ckpt_file(old_ckpt_file, new_ckpt_file):
        weight = np.ones([2, 8]).astype(np.float32)
        net = Net(weight)
        opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=net.get_parameters())
        net = TrainOneStepCell(net, opt)
     
        # load CheckPoint into net
        param_dict = load_checkpoint(old_ckpt_file)
        load_param_into_net(net, param_dict)  
        param_dict = {}
        for _, param in net.parameters_and_names():
           param_dict[param.name] = param
    
        for paramname in ["model_parallel_weight", "moments.model_parallel_weight"]:
            # get layer wise model parallel parameter
            layerwise_param = param_dict[paramname]
                if isinstance(layerwise_param.data, Tensor):
                    param_data = layerwise_param.data
                else:
                    param_data = Tensor(layerwise_param.data)
            # merge the parallel parameters of the model
            allgather_net = get_allgather_cell()
            param_data = allgather_net(param_data)
            layerwise_param.set_parameter_data(param_data)
    
        # convert param_dict to list type data
        param_list = []
        for (key, value) in param_dict.items():
            each_param = {}
            each_param["name"] = key
            if isinstance(value.data, Tensor):
                param_data = value.data
            else:
                param_data = Tensor(value.data)
            each_param["data"] = param_data 
            param_list.append(each_param) 
    
        # call the API to generate a new CheckPoint file
        save_checkpoint(param_list, new_ckpt_file)
    
        return
    
    if __name__ == "__main__":
        try:
            old_ckpt_file = sys.argv[1]
            new_ckpt_file = sys.argv[2]
            integrate(old_ckpt_file, new_ckpt_file)
        except:
            print("Fail to integrate checkpoint file)
            sys.exit(-1)
    ```

    其中，

    - `mode=context.GRAPH_MODE`：使用分布式训练需要指定运行模式为图模式（PyNative模式不支持并行）。
    - `device_id`：卡物理序号，即卡所在机器中的实际序号。
    - `init`：完成分布式训练初始化操作。

    执行结果：

    脚本执行前，CheckPoint文件中参数值：
    ```
    device0：
    name is model_parallel_weight
    value is 
    [[0.87537426 1.0448935 0.86736983 0.8836905 0.77354026 0.69588304 0.9183654 0.7792076]
     [0.87224025 0.8726848 0.771446 0.81967723 0.88974726 0.7988162 0.72919345 0.7677011]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_weight
    value is
    [[0.2567724 -0.07485991 0.282002 0.2456022 0.454939 0.619168 0.18964815 0.45714882]
     [0.25946522 0.24344791 0.45677605 0.3611395 0.23378398 0.41439137 0.5312468 0.4696194]]
      
    device1：
    name is model_parallel_weight
    value is 
    [[0.9210751 0.9050457 0.9827775 0.920396 0.9240526 0.9750359 1.0275179 1.0819869]
     [0.73605865 0.84631145 0.9746683 0.9386582 0.82902765 0.83565056 0.9702136 1.0514659]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_weight
    value is
    [[0.2417504 0.28193963 0.06713893 0.21510397 0.23380603 0.11424308 0.0218009 -0.11969765]
     [0.45955992 0.22664294 0.01990281 0.0731914 0.27125207 0.27298513 -0.01716102 -0.15327111]] 
      
    device2：
    name is model_parallel_weight
    value is 
    [[1.0108461 0.8689414  0.91719437 0.8805056 0.7994629 0.8999671 0.7585804 1.0287056 ]
     [0.90653455 0.60146594 0.7206475 0.8306303 0.8364681 0.89625114 0.7354735 0.8447268]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_weight
    value is 
    [[0.03440702 0.41419312 0.24817684 0.30765256 0.48516113 0.24904746 0.57791173 0.00955463]
     [0.13458519 0.6690533 0.49259356 0.28319967 0.25951773 0.16777472 0.45696738 0.24933104]]
    
    device3：
    name is model_parallel_weight
    value is
    [[0.7147005 0.9168278 0.80178416 0.6258351 0.8413766 0.5909515 0.696347 0.71359116]
     [0.20506378 0.03691584 0.2454556 0.12978578 0.19065076 0.23904312 0.27509746 0.34614682]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_parallel_weight
    value is 
    [[0.14152306 0.5040985 0.24455397 0.10907605 0.11319532 0.19538902 0.01208619 0.40430856]
    [-0.7773164 -0.47611716 -0.6041424 -0.6144473 -0.2651842 -0.31909415 -0.4510405 -0.12860501]]
    ```

    脚本执行后，CheckPoint文件中参数值：

    ```
    name is model_parallel_weight
    value is 
    [[1.1138763 1.0962057 1.3516843 1.0812817 1.1579804 1.1078343 1.0906502 1.3207073]
     [0.916671 1.0781671 1.0368758 0.9680898 1.1735439 1.0628364 0.9960786 1.0135143]
     [0.8828271 0.7963984 0.90675324 0.9830291 0.89010954 0.897052 0.7890109 0.89784735]
     [1.0011744 1.0840297 1.0201758 1.0882459 0.94232416 1.0775206 1.0195118 1.0528734]
     [1.0053468 0.98402303 0.99762845 0.97587246 1.0259694 1.0055295 0.99420834 0.9496847]
     [1.0851002 1.0295962 1.0999886 1.0958165 0.9765328 1.146529 1.0970603 1.1388365]
     [0.7147005 0.9168278 0.80178416 0.6258351 0.8413766 0.5909515 0.696347 0.71359116]
     [0.20506378 0.03691584 0.2454556 0.12978578 0.19065076 0.23904312 0.27509746 0.34614682]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_parallel_weight
    value is 
    [[0.2567724 -0.07485991 0.282002 0.2456022 0.454939 0.619168 0.18964815 0.45714882]
     [0.25946522 0.24344791 0.45677605 0.3611395 0.23378398 0.41439137 0.5312468 0.4696194 ]
     [0.2417504 0.28193963 0.06713893 0.21510397 0.23380603 0.11424308 0.0218009 -0.11969765]
     [0.45955992 0.22664294 0.01990281 0.0731914 0.27125207 0.27298513 -0.01716102 -0.15327111]
     [0.03440702 0.41419312 0.24817684 0.30765256 0.48516113 0.24904746 0.57791173 0.00955463]
     [0.13458519 0.6690533 0.49259356 0.28319967 0.25951773 0.16777472 0.45696738  0.24933104]
     [0.14152306 0.5040985 0.24455397 0.10907605 0.11319532 0.19538902 0.01208619  0.40430856]
     [-0.7773164 -0.47611716 -0.6041424 -0.6144473 -0.2651842 -0.31909415 -0.4510405
      -0.12860501]]
    ```


2. 执行阶段2训练，训练前加载CheckPoint文件。其中训练代码部分，需要根据实际情况补充。

    ```
    import numpy as np
    import os
    import mindspore.nn as nn
    from mindspore import context
    from mindspore import Tensor, Parameter
    from mindspore.ops import operations as P
    from mindspore.train.serialization import load_checkpoint, load_param_into_net
    
    from mindspore.communication.management import init
    devid = int(os.getenv('DEVICE_ID'))
    context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE,device_target='Ascend',save_graphs=True, device_id=devid)
    init()
    
    class Net(nn.Cell):
        def __init__(self,weight_init):
            super(Net, self).__init__()
            self.weight = Parameter(Tensor(weight_init), "model_parallel_weight", layerwise_parallel=True)
            self.fc = P.MatMul(transpose_b=True)
    
        def construct(self, x):
            x = self.fc(x, self.weight1)
            return x
    def train_mindspore_impl_fc(input, label, ckpt_file):
        param_dict = load_checkpoint(ckpt_file)
    
        for paramname in ["model_parallel_weight", "moments.model_parallel_weight"]:
            # get layer wise model parallel parameter
            new_param = parameter_dict[paramname]
            # split the model parameter data
            slice_list = np.split(new_param.data.asnumpy(), 2, axis=0)
            # Load the corresponding data slice
            rank = get_rank()
            tensor_slice = Tensor(slice_list[rank])
            # modify model parameter data values
            new_param.set_parameter_data(tensor_slice)
        
            # load the modified parameter data into the network
            weight = np.ones([4, 8]).astype(np.float32)
            net = Net(weight)
            load_param_into_net(net, param_dict)
            opt = Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9, params=parallel_net.get_parameters())
            load_param_into_net(opt, param_dict)
            # train code 
            ...
        
        if __name__ == "__main__":
            input = np.random.random((4, 8)).astype(np.float32)
            print("mean = ", np.mean(input,axis=1, keepdims=True))
            label = np.random.random((4, 4)).astype(np.float32)
            train_mindspore_impl_fc(input, label, weight1)
    ```

    加载后的参数值：

    ```
    device0：
    name is model_parallel_weight
    value is 
    [[0.87537426 1.0448935 0.86736983 0.8836905 0.77354026 0.69588304 0.9183654 0.7792076]
    [0.87224025 0.8726848 0.771446 0.81967723 0.88974726 0.7988162 0.72919345 0.7677011]
    [0.8828271 0.7963984 0.90675324 0.9830291 0.89010954 0.897052 0.7890109 0.89784735]
    [1.0011744 1.0840297 1.0201758 1.0882459 0.94232416 1.0775206 1.0195118 1.0528734]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_weight
    value is
    [[0.2567724 -0.07485991 0.282002 0.2456022 0.454939 0.619168 0.18964815 0.45714882]
    [0.25946522 0.24344791 0.45677605 0.3611395 0.23378398 0.41439137 0.5312468 0.4696194]
    [0.2417504 0.28193963 0.06713893 0.21510397 0.23380603 0.11424308 0.0218009 -0.11969765]
    [0.45955992 0.22664294 0.01990281 0.0731914 0.27125207 0.27298513 -0.01716102  -0.15327111]]

    device1：
    name is model_parallel_weight
    value is 
    [[1.0053468 0.98402303 0.99762845 0.97587246 1.0259694 1.0055295 0.99420834 0.9496847]
    [1.0851002 1.0295962 1.0999886 1.0958165 0.9765328 1.146529 1.0970603 1.1388365]
    [0.7147005 0.9168278 0.80178416 0.6258351 0.8413766 0.5909515 0.696347 0.71359116]
    [0.20506378 0.03691584 0.2454556 0.12978578 0.19065076 0.23904312 0.27509746 0.34614682]]
    name is learning_rate
    value is [0.01]
    name is momentum
    value is [0.9]
    name is moments.model_weight
    value is
    [[0.03440702 0.41419312 0.24817684 0.30765256 0.48516113 0.24904746 0.57791173 0.00955463]
    [0.13458519 0.6690533 0.49259356 0.28319967 0.25951773 0.16777472 0.45696738  0.24933104]
    [0.14152306 0.5040985 0.24455397 0.10907605 0.11319532 0.19538902 0.01208619  0.40430856]
    [-0.7773164 -0.47611716 -0.6041424 -0.6144473 -0.2651842 -0.31909415 -0.4510405 -0.12860501]] 
    ```
