BuildStrategy_cn.rst

.. _cn_api_fluid_BuildStrategy:

BuildStrategy
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.. py:class:: paddle.fluid.BuildStrategy

``BuildStrategy`` 使用户更方便地控制[ ``ParallelExecutor`` ](../fluid_cn.html\#parallelexecutor)中计算图的建造方法，可通过设置 ``ParallelExecutor`` 中的 ``BuildStrategy`` 成员来实现此功能。

**代码示例**

.. code-block:: python
    
    import os
    import numpy as np
    import paddle.fluid as fluid

    os.environ["CPU_NUM"] = '2'
    places = fluid.cpu_places()

    data = fluid.layers.data(name="x", shape=[1], dtype="float32")
    hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
    loss = fluid.layers.mean(hidden)
    fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.enable_inplace = True
    build_strategy.memory_optimize = True
    build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce
    program = fluid.compiler.CompiledProgram(fluid.default_main_program())
    program = program.with_data_parallel(loss_name=loss.name,
                                         build_strategy=build_strategy,
                                         places=places)


.. py:attribute:: debug_graphviz_path

str类型。表示以graphviz格式向文件中写入计算图的路径，有利于调试。默认值为空字符串。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.debug_graphviz_path = "./graph"


.. py:attribute:: enable_sequential_execution

bool类型。如果设置为True，则算子的执行顺序将与算子定义的执行顺序相同。默认为False。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.enable_sequential_execution = True


.. py:attribute:: fuse_broadcast_ops
     
bool类型。表明是否融合(fuse) broadcast ops。该选项指在Reduce模式下有效，使程序运行更快。默认为False。

**代码示例**

.. code-block:: python
    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.fuse_broadcast_ops = True

     
.. py:attribute:: fuse_elewise_add_act_ops

bool类型。表明是否融合(fuse) elementwise_add_op和activation_op。这会使整体执行过程更快。默认为False。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.fuse_elewise_add_act_ops = True


.. py:attribute:: fuse_relu_depthwise_conv

bool类型。表明是否融合(fuse) relu和depthwise_conv2d，节省GPU内存并可能加速执行过程。此选项仅适用于GPU设备。默认为False。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.fuse_relu_depthwise_conv = True

.. py:attribute:: gradient_scale_strategy

``fluid.BuildStrategy.GradientScaleStrategy`` 类型。在 ``ParallelExecutor`` 中，存在三种定义loss对应梯度( *loss@grad* )的方式，分别为 ``CoeffNumDevice``, ``One`` 与 ``Customized``。默认情况下， ``ParallelExecutor`` 根据设备数目来设置 *loss@grad* 。如果用户需要自定义 *loss@grad* ，可以选择 ``Customized`` 方法。默认为 ``CoeffNumDevice`` 。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import os
    import numpy as np
    import paddle.fluid.compiler as compiler

    use_cuda = True
    place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
    exe = fluid.Executor(place)

    # NOTE: 如果你使用CPU计算，需要指定CPU_NUM, 否则,fluid
    # 将使用所有的核的数目作为CPU_NUM,
    # 这种情况下，输入的batch size应该大于CPU_NUM, 否则, 
    # 进程将会因为异常而失败。
    if not use_cuda:
        os.environ['CPU_NUM'] = str(2)
        places = fluid.cpu_places()
    else:
        places = places = fluid.cuda_places()

    data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
    hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
    loss = fluid.layers.mean(hidden)
    fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

    fluid.default_startup_program().random_seed=1
    exe.run(fluid.default_startup_program())

    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.gradient_scale_strategy = \
         fluid.BuildStrategy.GradientScaleStrategy.Customized
    compiled_prog = compiler.CompiledProgram(
         fluid.default_main_program()).with_data_parallel(
                  loss_name=loss.name, build_strategy=build_strategy,
                  places = places)

    dev_count =  len(places)
    x = np.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
    loss_grad = np.ones((dev_count)).astype("float32") * 0.01
    loss_grad_name = loss.name+"@GRAD"
    loss_data = exe.run(compiled_prog,
                     feed={"X": x, loss_grad_name : loss_grad},
                     fetch_list=[loss.name, loss_grad_name])

.. py:attribute:: memory_optimize

bool类型或None。设为True时可用于减少总内存消耗，False表示不使用，None表示框架会自动选择使用或者不使用优化策略。当前，None意味着当GC不能使用时，优化策略将被使用。默认为None。

.. py:attribute:: reduce_strategy

``fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy`` 类型。在 ``ParallelExecutor`` 中，存在两种参数梯度聚合策略，即 ``AllReduce`` 和 ``Reduce`` 。如果用户需要在所有执行设备上独立地进行参数更新，可以使用 ``AllReduce`` 。如果使用 ``Reduce`` 策略，所有参数的优化将均匀地分配给不同的执行设备，随之将优化后的参数广播给其他执行设备。
默认值为 ``AllReduce`` 。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce

.. py:attribute:: remove_unnecessary_lock

bool类型。设置True会去除GPU操作中的一些锁操作， ``ParallelExecutor`` 将运行得更快，默认为True。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.remove_unnecessary_lock = True


.. py:attribute:: sync_batch_norm

bool类型。表示是否使用同步的批正则化，即在训练阶段通过多个设备同步均值和方差。当前的实现不支持FP16训练和CPU。并且目前**仅支持**仅在一台机器上进行同步式批正则。默认为 False。

**代码示例**

.. code-block:: python

    import paddle.fluid as fluid
    build_strategy = fluid.BuildStrategy()
    build_strategy.sync_batch_norm = True