.. _cn_api_fluid_Program:

Program
-------------------------------

.. py:class::  paddle.fluid.Program

:alias_main: paddle.Program
:alias: paddle.Program,paddle.framework.Program
:old_api: paddle.fluid.framework.Program






**注意：默认情况下，Paddle Fluid内部默认含有** :ref:`cn_api_fluid_default_startup_program` **和** :ref:`cn_api_fluid_default_main_program` **，它们共享参数。** :ref:`cn_api_fluid_default_startup_program` **只运行一次来初始化参数，** :ref:`cn_api_fluid_default_main_program` **在每个mini batch中运行并更新权重。**

Program是Paddle Fluid对于计算图的一种静态描述，使用Program的构造函数可以创建一个Program。Program中包括至少一个 :ref:`api_guide_Block` ，当 :ref:`api_guide_Block` 中存在条件选择的控制流OP（例如 :ref:`cn_api_fluid_layers_While` 等）时，该Program将会含有嵌套着的 :ref:`api_guide_Block` 即控制流外部的 :ref:`api_guide_Block` 将包含着控制流内部的 :ref:`api_guide_Block` ，而嵌套的 :ref:`api_guide_Block` 的元素访问控制将由具体的控制流OP来决定。关于Program具体的结构和包含的类型请参阅 `framework.proto <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/framework/framework.proto>`_
。

一个Program的集合通常包含初始化程序（startup_program）与主程序(main_program)，初始化程序是一个包含一些初始化工作的Program，主程序将会包含用来训练的网络结构和变量，在使用同一个 :ref:`api_guide_executor` 执行时他们会共享初始化工作的结果，例如初始化的参数。一个Program的集合可以被用来测试或者训练，被用来训练时， ``Paddle Fluid`` 将会利用所有用户使用的OP和变量来搭建一个训练网络，被用来测试时， 可以通过调用Program相关的接口例如：`clone` 剪去一些与测试无关的OP和变量，比如反向传播的OP和变量。


返回：创建的空的Program

返回值类型：Program

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    main_program = fluid.Program()
    startup_program = fluid.Program()
    with fluid.program_guard(main_program=main_program, startup_program=startup_program):
        x = fluid.layers.data(name="x", shape=[-1, 784], dtype='float32')
        y = fluid.layers.data(name="y", shape=[-1, 1], dtype='int32')
        z = fluid.layers.fc(name="fc", input=x, size=10, act="relu")

    # start_up program here will share fc's weight with main program
    print("main program is: {}".format(main_program))

    print("start up program is: {}".format(startup_program))


.. py:method:: to_string(throw_on_error, with_details=False)

将Program转换为字符串

参数：
 - **throw_on_error** (bool) - 是否在没有设置必需字段时抛出异常。
 - **with_details** (bool) - 值为true时，打印更多关于变量和参数的信息，如trainable, optimize_attr等

返回： 将Program转换为字符串

返回类型： str

抛出异常： ``ValueError`` - 当 ``throw_on_error == true`` ，当没有设置任何必需的字段时，抛出 ``ValueError`` 。

**代码示例**

.. code-block:: python

        import paddle.fluid as fluid

        prog = fluid.default_main_program()
        x = fluid.layers.data(name="X", shape=[2,3], dtype="float32", append_batch_size=False)
        pred = fluid.layers.fc(x, size=3)
        prog_string = prog.to_string(throw_on_error=True, with_details=False)
        prog_string_with_details = prog.to_string(throw_on_error=False, with_details=True)
        print("program string without detail: {}".format(prog_string))
        print("program string with detail: {}".format(prog_string_with_details))

.. py:method:: clone(for_test=False)

**注意:**
    **1.** ``Program.clone()`` **方法不会克隆例如**  :ref:`cn_api_fluid_io_DataLoader` **这样的数据读取相关的部分，这可能会造成的数据读取部分在克隆后丢失**

    **2. 此API当** ``for_test=True`` **时将会裁剪部分OP和变量。为防止错误的裁剪，推荐在** :ref:`cn_api_fluid_backward_append_backward` **和执行优化器之前使用** ``clone(for_test=True)`` 。


当 ``for_test=True`` 时创建一个新的、仅包含当前Program前向内容的Program。否则创建一个新的，和当前Program完全相同的Program

有些OP，在训练和测试之间的行为是不同的，比如  :ref:`cn_api_fluid_layers_batch_norm` 。它们有一个属性 ``is_test`` 来控制行为。当 ``for_test=True`` 时，此方法将把它们的 ``is_test`` 属性更改为True。

- 克隆Program用于训练时，将 ``for_test`` 设置为False。
- 克隆Program用于测试时，将 ``for_test`` 设置为True。虽然在这种情况下，如果在使用了优化器之后调用 ``clone`` 我们依旧会对Program当中反向执行以及优化器相关的内容进行自动裁剪，但是，我们强烈建议在使用优化器之前使用 ``clone`` 例如如果使用的是 :ref:`cn_api_fluid_optimizer_Momentum` 可以这样去使用:

**代码示例**

   ::

        import paddle.fluid as fluid
        img = fluid.layers.data(name='image', shape=[784])
        pred = fluid.layers.fc(input=img, size=10, act='relu')
        loss = fluid.layers.mean(pred)
        ## 我们推荐在使用 Optimizer前使用clone()接口
        test_program = fluid.default_main_program().clone(for_test=True)
        optimizer = fluid.optimizer.Momentum(learning_rate=0.01, momentum=0.9)
        optimizer.minimize(loss)

参数：
 - **for_test** (bool) – 取值为True时，clone方法内部会把operator的属性 ``is_test`` 设置为 True， 并裁剪反向OP和参数优化OP，默认值为False

返回：当 ``for_test=True`` 时返回一个新的、仅包含当前Program前向内容的Program。否则返回一个新的，和当前Program完全相同的Program

返回类型： Program

**代码示例**

注意，Program在clone后的顺序可能不同，这不会影响的训练或测试进程。在下面的示例中，我们提供了一个简单的方法print_prog（Program）来打印程序描述，以确保clone后仍能得到同样的打印结果：

.. code-block:: python

        import paddle.fluid as fluid
        import six


        def print_prog(prog):
            for name, value in sorted(six.iteritems(prog.block(0).vars)):
                print(value)
            for op in prog.block(0).ops:
                print("op type is {}".format(op.type))
                print("op inputs are {}".format(op.input_arg_names))
                print("op outputs are {}".format(op.output_arg_names))
                for key, value in sorted(six.iteritems(op.all_attrs())):
                    if key not in ['op_callstack', 'op_role_var']:
                        print(" [ attrs: {}:   {} ]".format(key, value))

1.克隆一个Program，示例代码如下。

.. code-block:: python

        import paddle.fluid as fluid
        import six

        def print_prog(prog):
            for name, value in sorted(six.iteritems(prog.block(0).vars)):
                print(value)
            for op in prog.block(0).ops:
                print("op type is {}".format(op.type))
                print("op inputs are {}".format(op.input_arg_names))
                print("op outputs are {}".format(op.output_arg_names))
                for key, value in sorted(six.iteritems(op.all_attrs())):
                    if key not in ['op_callstack', 'op_role_var']:
                        print(" [ attrs: {}:   {} ]".format(key, value))

        train_program = fluid.Program()
        startup_program = fluid.Program()

        # ``startup_program`` 被用来执行一些参数初始化工作
        # ``main_program`` 被用来容纳网络
        with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
            with fluid.unique_name.guard():
                img = fluid.layers.data(name='image', shape=[784])
                hidden = fluid.layers.fc(input=img, size=200, act='relu')
                hidden = fluid.layers.dropout(hidden, dropout_prob=0.5)
                loss = fluid.layers.cross_entropy(
                                          input=fluid.layers.fc(hidden, size=10, act='softmax'),
                            label=fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64'))
                avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
                test_program = train_program.clone(for_test=True)
        print_prog(test_program)

        # 由于需要使训练和测试参数共享，我们需要使用训练的 ``startup_program``
        # 来代替测试用的 ``startup_program``, 尽管测试的 ``startup_program`` 里面什么也没有。

        # 在Paddle Fluid中我们会通过同样的变量名来共享权重.
        # 训练和测试程序的所有参数将会拥有同样的名字，这将会使训练和测试程序实现参数的共享，
        # 所以我们使用训练程序的 ``startup_program`` .并且由于测试的 ``startup_program`` 什么也没有,
        # 因此它是一个新的程序.
        with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
            with fluid.unique_name.guard():
                sgd = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=1e-3)
                sgd.minimize(avg_loss)

2.如果分别运行 train Program 和 test Program，则可以不使用clone。

.. code-block:: python

        import paddle.fluid as fluid
        import six

        def print_prog(prog):
            for name, value in sorted(six.iteritems(prog.block(0).vars)):
                print(value)
            for op in prog.block(0).ops:
                print("op type is {}".format(op.type))
                print("op inputs are {}".format(op.input_arg_names))
                print("op outputs are {}".format(op.output_arg_names))
                for key, value in sorted(six.iteritems(op.all_attrs())):
                    if key not in ['op_callstack', 'op_role_var']:
                        print(" [ attrs: {}:   {} ]".format(key, value))
        
        def network():
            img = fluid.layers.data(name='image', shape=[784])
            hidden = fluid.layers.fc(input=img, size=200, act='relu')
            hidden = fluid.layers.dropout(hidden, dropout_prob=0.5)
            loss = fluid.layers.cross_entropy(
                input=fluid.layers.fc(hidden, size=10, act='softmax'),
                label=fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64'))
            avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
            return avg_loss

        train_program_2 = fluid.Program()
        startup_program_2 = fluid.Program()
        test_program_2 = fluid.Program()
        with fluid.program_guard(train_program_2, startup_program_2):
            with fluid.unique_name.guard():
                avg_loss = network()
                sgd = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=1e-3)
                sgd.minimize(avg_loss)
        # 不使用测试阶段的启动程序
        with fluid.program_guard(test_program_2, startup_program_2):
            with fluid.unique_name.guard():
                avg_loss = network()
        print_prog(test_program_2)

上边两个代码片段生成和打印的Program是一样的。

.. py:staticmethod:: parse_from_string(binary_str)

通过对 `protobuf <https://en.wikipedia.org/wiki/Protocol_Buffers>`_ 的反序列化，转换成Program


参数：
 - **binary_str_type** (str) – `protobuf <https://en.wikipedia.org/wiki/Protocol_Buffers>`_ 二进制字符串

返回：反序列化后的 Program

返回类型：Program

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid

    startup_prog = fluid.Program()
    main_prog = fluid.Program()
    with fluid.program_guard(startup_prog, main_prog):
        x = fluid.layers.data(
            name='X', shape=[1000, 784], dtype='float32', append_batch_size=False)

        y = fluid.layers.data(
            name='Y', shape=[784, 100], dtype='float32', append_batch_size=False)

        z = fluid.layers.mul(x=x, y=y)

        binary_str = fluid.default_main_program().desc.serialize_to_string()
        prog_restored = fluid.default_main_program().parse_from_string(binary_str)

        print(fluid.default_main_program())
        print(prog_restored)

        # 这里打印出的两个Program应该是一模一样的

.. py:attribute:: num_blocks

该Program中的 :ref:`api_guide_Block` 的个数

返回： 该Program中的 :ref:`api_guide_Block` 的个数

返回类型：int

**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            prog = fluid.default_main_program()
            num_blocks = prog.num_blocks
            print(num_blocks)

            ## 1
            ## 当前Program中只有一个Block，即全局的Block

.. py:attribute:: random_seed

**注意：必须在相关OP被添加之前设置。**

程序中随机运算符的默认随机种子。0意味着随机生成随机种子。

返回：该Program中当前正在使用的random seed

返回类型：int64

**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            prog = fluid.default_main_program()
            random_seed = prog.random_seed
            x_var = fluid.layers.data(name="X", shape=[3,3], dtype="float32", append_batch_size=False)
            print(random_seed)
            ## 0
            ## 默认的random seed是 0

            # 这里我们必须要在fluid.layers.dropout之前设置random_seed
            prog.random_seed = 1
            z_var = fluid.layers.dropout(x_var, 0.7)

            print(prog.random_seed)
            ## 1
            ## 修改后random seed变成了 1

.. py:method:: global_block()

获取该Program的第一个 :ref:`api_guide_Block` 。

返回：该Program的第一个 :ref:`api_guide_Block`

返回类型：:ref:`api_guide_Block`

**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            prog = fluid.default_main_program()
            gb_block = prog.global_block()
            print(gb_block)
            ##
            ## idx: 0
            ## parent_idx: -1
            ## 打印出了当前全局Block的描述

.. py:method:: block(index)

返回该Program中 ， ``index`` 指定的 :ref:`api_guide_Block` 。 ``index`` 类型为int

参数:
 - **index** (int) - 需要获取的 :ref:`api_guide_Block`  的index

返回: 该Program中index对应的那个 :ref:`api_guide_Block`

返回类型: :ref:`api_guide_Block`

**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            prog = fluid.default_main_program()
            block_0 = prog.block(0)
            print(block_0)
            ##
            ## idx: 0
            ## parent_idx: -1
            ## 打印出了0号Block的描述

.. py:method:: current_block()

获取当前 :ref:`api_guide_Block` 。当前 :ref:`api_guide_Block`  是用来添加OP的。

返回: 该Program中用户当前所在的 :ref:`api_guide_Block`

返回类型: :ref:`api_guide_Block`

**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            prog = fluid.default_main_program()
            current_blk = prog.current_block()
            print(current_blk)
            ##
            ## idx: 0
            ## parent_idx: -1
            ## 打印出了当前Block的描述

.. py:method:: list_vars()

获取当前Program中所有变量。返回值是一个可迭代对象（iterable object)。

返回: Generator 会yield每个Program中的变量

返回类型: iterable 的 :ref:`api_guide_Variable`


**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            prog = fluid.default_main_program()
            img = fluid.layers.data(name='img', shape=[1,28,28], dtype='float32')
            label = fluid.layers.data(name='label', shape=[128,1], dtype='int64')
            for var in prog.list_vars():
                print(var)

            # 这里将会打印出当前Program中所有的Variable

.. py:method:: all_parameters()

获取当前Program中所有的 :ref:`api_guide_parameter` 。返回值是一个列表。

返回: 一个包含当前Program中所有参数的列表。

返回类型: list[ :ref:`api_guide_parameter` ]


**代码示例**

.. code-block:: python

            import paddle.fluid as fluid

            program = fluid.default_main_program()
            data = fluid.data(name='x', shape=[None, 13], dtype='float32')
            hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
            loss = fluid.layers.mean(hidden)
            fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

            for param in program.all_parameters():
                print(param)

            # 这里将会打印出当前Program中所有的Parameters，在本例中，输出结果是:
            #
            # name: "fc_0.w_0"
            # type {
            # type: LOD_TENSOR
            # lod_tensor {
            #     tensor {
            #       data_type: FP32
            #       dims: 13
            #       dims: 10
            #     }
            #   }
            # }
            #
            # persistable: true
            # name: "fc_0.b_0"
            # type {
            # type: LOD_TENSOR
            # lod_tensor {
            #     tensor {
            #       data_type: FP32
            #       dims: 10
            #     }
            #   }
            # }
            # persistable: true
            #
            # 这里print(param)将会打印出一个参数所有的属性，包括name，type和persistable，
            # 你可以访问一个参数的指定属性，例如param.name，param.type