executor_cn.rst

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 fluid.executor
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.. _cn_api_fluid_executor_Executor:

Executor
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.. py:class:: paddle.fluid.executor.Executor (place)






执行引擎（Executor）使用python脚本驱动，仅支持在单GPU环境下运行。多卡环境下请参考 ``ParallelExecutor`` 。
Python Executor可以接收传入的program,并根据feed map(输入映射表)和fetch_list(结果获取表)
向program中添加feed operators(数据输入算子)和fetch operators（结果获取算子)。
feed map为该program提供输入数据。fetch_list提供program训练结束后用户预期的变量（或识别类场景中的命名）。

应注意，执行器会执行program中的所有算子而不仅仅是依赖于fetch_list的那部分。

Executor将全局变量存储到全局作用域中，并为临时变量创建局部作用域。
当每一mini-batch上的前向/反向运算完成后，局部作用域的内容将被废弃，
但全局作用域中的变量将在Executor的不同执行过程中一直存在。

program中所有的算子会按顺序执行。

**示例代码**

.. code-block:: python

    # 新建一个执行引擎Executor名为exe。 
    place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
    exe = fluid.Executor(place)

    # 仅运行一次startup program.
    # 不需要优化/编译这个startup program. 
    exe.run(fluid.default_startup_program())

    # 无需编译，直接运行main program
    loss, = exe.run(fluid.default_main_program(),
                        feed=feed_dict,
                        fetch_list=[loss.name])

    # 另一种方法是，编译这个main program然后运行. 参考CompiledProgram 
    compiled_prog = compiler.CompiledProgram(
            fluid.default_main_program()).with_data_parallel(
            loss_name=loss.name)
    loss, = exe.run(compiled_prog,
                        feed=feed_dict,
                        fetch_list=[loss.name])


参数:	
    - **place** (core.CPUPlace|core.CUDAPlace(n)) – 指明了 ``Executor`` 的执行场所



提示：你可以用 ``Executor`` 来调试基于并行GPU实现的复杂网络，他们有完全一样的参数也会产生相同的结果。


.. py:method:: close()


关闭这个执行器(Executor)。调用这个方法后不可以再使用这个执行器。 对于分布式训练, 该函数会释放在PServers上涉及到目前训练器的资源。
   
**示例代码**

..  code-block:: python
    
    cpu = core.CPUPlace()
    exe = Executor(cpu)
    ...
    exe.close()


.. py:method:: run(program=None, feed=None, fetch_list=None, feed_var_name='feed', fetch_var_name='fetch', scope=None, return_numpy=True,use_program_cache=False)


调用该执行器对象的此方法可以执行program。通过feed map提供待学习数据，以及借助fetch_list得到相应的结果。
Python执行器(Executor)可以接收传入的program,并根据输入映射表(feed map)和结果获取表(fetch_list)
向program中添加数据输入算子(feed operators)和结果获取算子（fetch operators)。
feed map为该program提供输入数据。fetch_list提供program训练结束后用户预期的变量（或识别类场景中的命名）。

应注意，执行器会执行program中的所有算子而不仅仅是依赖于fetch_list的那部分。

参数：  
	- **program** (Program|CompiledProgram) – 需要执行的program,如果没有给定那么默认使用default_main_program (未编译的)
	- **feed** (dict) – 前向输入的变量，数据,词典dict类型, 例如 {“image”: ImageData, “label”: LabelData}
	- **fetch_list** (list) – 用户想得到的变量或者命名的列表, run会根据这个列表给与结果
	- **feed_var_name** (str) – 前向算子(feed operator)变量的名称
	- **fetch_var_name** (str) – 结果获取算子(fetch operator)的输出变量名称
	- **scope** (Scope) – 执行这个program的域，用户可以指定不同的域。缺省为全局域
	- **return_numpy** (bool) – 如果为True,则将结果张量（fetched tensor）转化为numpy
	- **use_program_cache** (bool) – 当program较上次比没有改动则将其置为True
	
返回:	根据fetch_list来获取结果

返回类型:	list(numpy.array)


**示例代码**

..  code-block:: python

	data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
	out = fluid.layers.create_tensor(dtype='float32')
	hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
	fluid.layers.assign(hidden,out)
	loss = fluid.layers.mean(out)
	adam = fluid.optimizer.Adam()
	# adam.minimize(loss)


..  code-block:: python

	cpu = core.CPUPlace()
	exe = fluid.Executor(cpu)
	exe.run(fluid.default_startup_program())

..  code-block:: python
	
	x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
	outs = exe.run(
		feed={'X': x},
		fetch_list=[loss.name])
	









.. _cn_api_fluid_executor_global_scope:

global_scope
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.. py:function:: paddle.fluid.executor.global_scope ()


获取全局/默认作用域实例。很多api使用默认 ``global_scope`` ，例如 ``Executor.run`` 。

返回：全局/默认作用域实例

返回类型：Scope






.. _cn_api_fluid_executor_scope_guard:

scope_guard
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.. py:function:: paddle.fluid.executor.scope_guard (scope)


修改全局/默认作用域（scope）,  运行时中的所有变量都将分配给新的scope。

参数：
	- **scope** - 新的全局/默认 scope。

**代码示例**

..  code-block:: python

	import paddle.fluid as fluid
	
	new_scope = fluid.Scope()
	with fluid.scope_guard(new_scope):
		...