.. _cn_api_fluid_data_feeder_DataFeeder:

DataFeeder
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.. py:class:: paddle.fluid.data_feeder.DataFeeder(feed_list, place, program=None)



``DataFeeder`` 负责将reader(读取器)返回的数据转成一种特殊的数据结构，使它们可以输入到 ``Executor`` 和 ``ParallelExecutor`` 中。
reader通常返回一个minibatch条目列表。在列表中每一条目都是一个样本（sample），它是由具有一至多个特征的列表或元组组成的。


以下是简单用法：

.. code-block:: python
    
    import paddle.fluid as fluid
    place = fluid.CPUPlace()
    img = fluid.layers.data(name='image', shape=[1, 28, 28])
    label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
    feeder = fluid.DataFeeder([img, label], fluid.CPUPlace())
    result = feeder.feed([([0] * 784, [9]), ([1] * 784, [1])])
    
在多GPU模型训练时，如果需要提前分别向各GPU输入数据，可以使用 ``decorate_reader`` 函数。

.. code-block:: python

    import paddle
    import paddle.fluid as fluid

    place=fluid.CUDAPlace(0)
    data = fluid.layers.data(name='data', shape=[3, 224, 224], dtype='float32')
    label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')

    feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[data, label])
    reader = feeder.decorate_reader(
            paddle.batch(paddle.dataset.flowers.train(), batch_size=16), multi_devices=False)



参数：  
    - **feed_list** (list) – 向模型输入的变量表或者变量表名
    - **place** (Place) – place表明是向GPU还是CPU中输入数据。如果想向GPU中输入数据, 请使用 ``fluid.CUDAPlace(i)`` (i 代表 the GPU id)；如果向CPU中输入数据, 请使用  ``fluid.CPUPlace()``
    - **program** (Program) – 需要向其中输入数据的Program。如果为None, 会默认使用 ``default_main_program()``。 缺省值为None


弹出异常:   ``ValueError``  – 如果一些变量不在此 Program 中


**代码示例**

.. code-block:: python

    import numpy as np
    import paddle
    import paddle.fluid as fluid

    place = fluid.CPUPlace()
    def reader():
        yield [np.random.random([4]).astype('float32'), np.random.random([3]).astype('float32')],

    main_program = fluid.Program()
    startup_program = fluid.Program()   
    
    with fluid.program_guard(main_program, startup_program):
        data_1 = fluid.layers.data(name='data_1', shape=[1, 2, 2])
        data_2 = fluid.layers.data(name='data_2', shape=[1, 1, 3])
        out = fluid.layers.fc(input=[data_1, data_2], size=2)
        # ...
    feeder = fluid.DataFeeder([data_1, data_2], place)
    
    exe = fluid.Executor(place)
    exe.run(startup_program)
    for data in reader():
        outs = exe.run(program=main_program,
                        feed=feeder.feed(data),
                        fetch_list=[out])




.. py:method:: feed(iterable)


根据feed_list（数据输入表）和iterable（可遍历的数据）提供的信息，将输入数据转成一种特殊的数据结构，使它们可以输入到 ``Executor`` 和 ``ParallelExecutor`` 中。

参数:    
    - **iterable** (list|tuple) – 要输入的数据

返回：  转换结果

返回类型: dict

**代码示例**

.. code-block:: python

        import numpy.random as random
        import paddle.fluid as fluid
        
        def reader(limit=5):
            for i in range(limit):
                yield random.random([784]).astype('float32'), random.random([1]).astype('int64'), random.random([256]).astype('float32')
        
        data_1 = fluid.layers.data(name='data_1', shape=[1, 28, 28])
        data_2 = fluid.layers.data(name='data_2', shape=[1], dtype='int64')
        data_3 = fluid.layers.data(name='data_3', shape=[16, 16], dtype='float32')
        feeder = fluid.DataFeeder(['data_1','data_2', 'data_3'], fluid.CPUPlace())
        
        result = feeder.feed(reader())


.. py:method:: feed_parallel(iterable, num_places=None)


该方法获取的多个minibatch，并把每个minibatch提前输入进各个设备中。

参数:    
    - **iterable** (list|tuple) – 要输入的数据
    - **num_places** (int) – 设备数目。默认为None。

返回: 转换结果

返回类型: dict

.. note::
   设备（CPU或GPU）的数目必须等于minibatch的数目

**代码示例**

.. code-block:: python

    import numpy.random as random
    import paddle.fluid as fluid

    def reader(limit=10):
        for i in range(limit):
            yield [random.random([784]).astype('float32'), random.random([1]).astype('float32')],
    
    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[1, 28, 28])
    y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')

    fluid.layers.elementwise_add(x, y)
    
    feeder = fluid.DataFeeder(['x','y'], fluid.CPUPlace())
    place_num = 2
    places = [fluid.CPUPlace() for x in range(place_num)]
    data = []
    exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
    exe.run(fluid.default_startup_program())
    program = fluid.CompiledProgram(fluid.default_main_program()).with_data_parallel(places=places)
    for item in reader():
        data.append(item)
        if place_num == len(data):
            exe.run(program=program, feed=list(feeder.feed_parallel(data, place_num)), fetch_list=[])
            data = []



.. py:method::  decorate_reader(reader, multi_devices, num_places=None, drop_last=True)


将reader返回的输入数据batch转换为多个mini-batch，之后每个mini-batch都会被输入进各个设备（CPU或GPU）中。
    
参数：
        - **reader** (fun) – 该参数是一个可以生成数据的函数
        - **multi_devices** (bool) – bool型，指明是否使用多个设备
        - **num_places** (int) – 如果 ``multi_devices`` 为 ``True`` , 可以使用此参数来设置GPU数目。如果 ``num_places`` 为 ``None`` ，该函数默认使用当前训练机所有GPU设备。默认为None。
        - **drop_last** (bool) – 如果最后一个batch的大小比 ``batch_size`` 要小，则可使用该参数来指明是否选择丢弃最后一个batch数据。 默认为 ``True`` 

返回：转换结果

返回类型: dict
    
弹出异常： ValueError – 如果 ``drop_last`` 值为False并且reader返回的minibatch数目与设备数目不相等时，产生此异常

**代码示例**

.. code-block:: python

    import numpy.random as random
    import paddle
    import paddle.fluid as fluid
    
    def reader(limit=5):
        for i in range(limit):
            yield (random.random([784]).astype('float32'), random.random([1]).astype('int64')),
    
    place=fluid.CPUPlace()
    data = fluid.layers.data(name='data', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
    label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
    
    feeder = fluid.DataFeeder(place=place, feed_list=[data, label])
    reader = feeder.decorate_reader(reader, multi_devices=False)
    
    exe = fluid.Executor(place)
    exe.run(fluid.default_startup_program())
    for data in reader():
        exe.run(feed=data)






