Merge branch 'develop' of https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc into...

Merge branch 'develop' of https://github.com/PaddlePaddle/FluidDoc into feature/single_node_training

source/api_reference/average.rst

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+.. _api_fluid_average:
+
 =============
 fluid.average
 =============

source/api_reference/backward.rst

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+.. _api_fluid_backward:
+
 ==============
 fluid.backward
 ==============

source/api_reference/clip.rst

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+.. _api_fluid_clip:
+
 ==========
 fluid.clip
 ==========
@@ -41,19 +43,3 @@ GradientClipByGlobalNorm
     :members:
     :noindex:
 
-.. _api_fluid_clip_append_gradient_clip_ops:
-
-append_gradient_clip_ops
-------------------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.clip.append_gradient_clip_ops
-    :noindex:
-
-.. _api_fluid_clip_error_clip_callback:
-
-error_clip_callback
--------------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.clip.error_clip_callback
-    :noindex:
-

source/api_reference/data_feeder.rst

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+.. _api_fluid_data_feeder:
+
 =================
 fluid.data_feeder
 =================

source/api_reference/executor.rst

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+.. _api_fluid_executor:
+
 ==============
 fluid.executor
 ==============
@@ -30,12 +32,12 @@ scope_guard
 ..  autofunction:: paddle.fluid.executor.scope_guard
     :noindex:
 
-.. _api_fluid_executor_switch_scope:
+.. _api_fluid_executor__switch_scope:
 
-switch_scope
-------------
+_switch_scope
+-------------
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.executor.switch_scope
+..  autofunction:: paddle.fluid.executor._switch_scope
     :noindex:
 
 .. _api_fluid_executor_fetch_var:

source/api_reference/fluid.rst

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+.. _api_fluid:
+
 =====
 fluid
 =====
@@ -65,22 +67,6 @@ program_guard
 ..  autofunction:: paddle.fluid.program_guard
     :noindex:
 
-.. _api_fluid_switch_startup_program:
-
-switch_startup_program
-----------------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.switch_startup_program
-    :noindex:
-
-.. _api_fluid_switch_main_program:
-
-switch_main_program
--------------------
-
-..  autofunction:: paddle.fluid.switch_main_program
-    :noindex:
-
 .. _api_fluid_get_var:
 
 get_var
@@ -114,12 +100,12 @@ scope_guard
 ..  autofunction:: paddle.fluid.scope_guard
     :noindex:
 
-.. _api_fluid_switch_scope:
+.. _api_fluid__switch_scope:
 
-switch_scope
-------------
+_switch_scope
+-------------
 
-..  autofunction:: paddle.fluid.switch_scope
+..  autofunction:: paddle.fluid._switch_scope
     :noindex:
 
 .. _api_fluid_fetch_var:
@@ -243,6 +229,15 @@ Inferencer
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_DistributeTranspiler:
+
+DistributeTranspiler
+--------------------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.DistributeTranspiler
+    :members:
+    :noindex:
+
 .. _api_fluid_memory_optimize:
 
 memory_optimize
@@ -374,3 +369,12 @@ DataFeeder
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_Scope:
+
+Scope
+-----
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.Scope
+    :members:
+    :noindex:
+

source/api_reference/gen_doc.py

@@ -48,7 +48,7 @@ class DocGenerator(object):
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 ''')
-
+        self._print_ref_raw_("_".join(self.module_name.split(".")))
         self._print_header_(self.module_name, dot='=', is_title=True)
 
     def print_submodule(self, submodule_name):
@@ -107,9 +107,10 @@ class DocGenerator(object):
         self.stream.write('\n')
 
     def _print_ref_(self, name):
-        self.stream.write(".. _api_{0}_{1}:\n\n".format(
-          "_".join(self.module_name.split(".")), name
-        ))
+        self._print_ref_raw_("_".join(self.module_name.split(".") + [name]))
+
+    def _print_ref_raw_(self, anchor):
+        self.stream.write(".. _api_{0}:\n\n".format(anchor))
 
 
 def main():

source/api_reference/initializer.rst

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+.. _api_fluid_initializer:
+
 =================
 fluid.initializer
 =================
@@ -50,6 +52,15 @@ Bilinear
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_initializer_MSRA:
+
+MSRA
+----
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.initializer.MSRA
+    :members:
+    :noindex:
+
 .. _api_fluid_initializer_force_init_on_cpu:
 
 force_init_on_cpu
@@ -111,3 +122,12 @@ BilinearInitializer
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_initializer_MSRAInitializer:
+
+MSRAInitializer
+---------------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.initializer.MSRAInitializer
+    :members:
+    :noindex:
+

source/api_reference/io.rst

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+.. _api_fluid_io:
+
 ========
 fluid.io
 ========

source/api_reference/layers.rst

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+.. _api_fluid_layers:
+
 ============
 fluid.layers
 ============
@@ -910,6 +912,14 @@ log
 ..  autofunction:: paddle.fluid.layers.log
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_layers_crop:
+
+crop
+----
+
+..  autofunction:: paddle.fluid.layers.crop
+    :noindex:
+
 ops
 ===
 

source/api_reference/metrics.rst

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+.. _api_fluid_metrics:
+
 =============
 fluid.metrics
 =============
@@ -23,6 +25,24 @@ CompositeMetric
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_metrics_Precision:
+
+Precision
+---------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.metrics.Precision
+    :members:
+    :noindex:
+
+.. _api_fluid_metrics_Recall:
+
+Recall
+------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.metrics.Recall
+    :members:
+    :noindex:
+
 .. _api_fluid_metrics_Accuracy:
 
 Accuracy

source/api_reference/nets.rst

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+.. _api_fluid_nets:
+
 ==========
 fluid.nets
 ==========

source/api_reference/optimizer.rst

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+.. _api_fluid_optimizer:
+
 ===============
 fluid.optimizer
 ===============
@@ -59,6 +61,15 @@ DecayedAdagrad
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_optimizer_Ftrl:
+
+Ftrl
+----
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.optimizer.Ftrl
+    :members:
+    :noindex:
+
 .. _api_fluid_optimizer_SGDOptimizer:
 
 SGDOptimizer
@@ -122,6 +133,15 @@ RMSPropOptimizer
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_optimizer_FtrlOptimizer:
+
+FtrlOptimizer
+-------------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.optimizer.FtrlOptimizer
+    :members:
+    :noindex:
+
 .. _api_fluid_optimizer_Adadelta:
 
 Adadelta
@@ -149,3 +169,12 @@ Optimizer
     :members:
     :noindex:
 
+.. _api_fluid_optimizer_RMSPropOptimizer:
+
+RMSPropOptimizer
+----------------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.optimizer.RMSPropOptimizer
+    :members:
+    :noindex:
+

source/api_reference/param_attr.rst

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+.. _api_fluid_param_attr:
+
 ================
 fluid.param_attr
 ================

source/api_reference/profiler.rst

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+.. _api_fluid_profiler:
+
 ==============
 fluid.profiler
 ==============

source/api_reference/recordio_writer.rst

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+.. _api_fluid_recordio_writer:
+
 =====================
 fluid.recordio_writer
 =====================

source/api_reference/regularizer.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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+.. _api_fluid_regularizer:
+
 =================
 fluid.regularizer
 =================
@@ -13,15 +15,6 @@ append_regularization_ops
 ..  autofunction:: paddle.fluid.regularizer.append_regularization_ops
     :noindex:
 
-.. _api_fluid_regularizer_WeightDecayRegularizer:
-
-WeightDecayRegularizer
-----------------------
-
-..  autoclass:: paddle.fluid.regularizer.WeightDecayRegularizer
-    :members:
-    :noindex:
-
 .. _api_fluid_regularizer_L1Decay:
 
 L1Decay

source/api_reference/transpiler.rst

 ..  THIS FILE IS GENERATED BY `gen_doc.{py|sh}`
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+.. _api_fluid_transpiler:
+
 ================
 fluid.transpiler
 ================
 
+.. _api_fluid_transpiler_DistributeTranspiler:
+
+DistributeTranspiler
+--------------------
+
+..  autoclass:: paddle.fluid.transpiler.DistributeTranspiler
+    :members:
+    :noindex:
+
 .. _api_fluid_transpiler_memory_optimize:
 
 memory_optimize

source/user_guides/howto/configure_simple_model/index.rst

+..  _user_guide_configure_simple_model:
+
+##############
+配置简单的网络
+##############
+
+在解决实际问题时，可以先从逻辑层面对问题进行建模，明确模型所需要的 **输入数据类型**、**计算逻辑**、**求解目标** 以及 **优化算法**。PaddlePaddle提供了丰富的算子来实现模型逻辑。下面以一个简单回归任务举例说明如何使用PaddlePaddle构建模型。该例子完整代码参见 `fit_a_line <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/fluid/tests/book/test_fit_a_line.py>`_。
+
+问题描述及定义
+##############
+
+问题描述: 给定一组数据 :math:`<X, Y>`，求解出函数 :math:`f`，使得 :math:`y=f(x)`，其中 :math:`x\subset X` 表示一条样本的特征，为 :math:`13` 维的实数向量；:math:`y \subset Y` 为一实数表示该样本对应的值。
+
+我们可以尝试用回归模型来对问题建模，回归问题的损失函数有很多，这里选择常用的均方误差。为简化问题，这里假定 :math:`f` 为简单的线性变换函数，同时选用随机梯度下降算法来求解模型。
+
++----------------+----------------------------------------------+
+| 输入数据类型   |  样本特征: 13 维 实数                        |
++                +----------------------------------------------+
+|                |  样本标签: 1 维 实数                         |
++----------------+----------------------------------------------+
+| 计算逻辑       | 使用线性模型，产生 1维实数作为模型的预测输出 |
++----------------+----------------------------------------------+
+| 求解目标       | 最小化模型预测输出与样本标签间的均方误差     |
++----------------+----------------------------------------------+
+| 优化算法       | 随机梯度下降                                 |
++----------------+----------------------------------------------+
+
+使用PaddlePadle建模
+###################
+
+从逻辑层面明确了输入数据格式、模型结构、损失函数以及优化算法后，需要使用PaddlePaddle提供的API及算子来实现模型逻辑。一个典型的模型主要包含4个部分，分别是：输入数据格式定义，模型前向计算逻辑，损失函数以及优化算法。
+
+数据层
+------
+
+PaddlePaddle提供了 :ref:`api_fluid_layers_data` 算子来描述输入数据的格式。
+
+:ref:`api_fluid_layers_data` 算子的输出是一个Variable。这个Variable的实际类型是Tensor。Tensor具有强大的表征能力，可以表示多维数据。为了精确描述数据结构，通常需要指定数据shape以及数值类型type。其中shape为一个整数向量，type可以是一个字符串类型。目前支持的数据类型参考    :ref:`user_guide_paddle_support_data_types` 。 模型训练一般会使用batch的方式读取数据，而batch的size在训练过程中可能不固定。data算子会依据实际数据来推断batch size，所以这里提供shape时不用关心batch size，只需关心一条样本的shape即可，更高级用法请参考 :ref:`user_guide_customize_batch_size_rank`。从上知，:math:`x` 为 :math:`13` 维的实数向量，:math:`y` 为实数，可使用下面代码定义数据层：
+
+.. code-block:: python
+
+    x = fluid.layers.data(name='x', shape=[13], dtype='float32')
+    y = fluid.layers.data(name='y', shape=[1], dtype='float32')
+
+该模型使用的数据比较简单，事实上data算子还可以描述变长的、嵌套的序列数据。也可以使用 :code:`open_files` 打开文件进行训练。更详细的文档可参照 :ref:`user_guide_prepare_data`。
+
+前向计算逻辑
+------------
+
+实现一个模型最重要的部分是实现计算逻辑，PaddlePaddle提供了丰富的算子。这些算子的封装粒度不同，通常对应一种或一组变换逻辑。算子输出即为对输入数据执行变换后的结果。用户可以灵活使用算子来完成复杂的模型逻辑。比如图像相关任务中会使用较多的卷积算子、序列任务中会使用LSTM/GRU等算子。复杂模型通常会组合多种算子，以完成复杂的变换。PaddlePaddle提供了非常自然的方式来组合算子，一般地可以使用下面的方式：
+
+.. code-block:: python
+
+    op_1_out = fluid.layers.op_1(input=op_1_in, ...)
+    op_2_out = fluid.layers.op_2(input=op_1_out, ...)
+    ...
+
+其中op_1和op_2表示算子类型，可以是fc来执行线性变换(全连接)，也可以是conv来执行卷积变换等。通过算子的输入输出的连接来定义算子的计算顺序以及数据流方向。上面的例子中，op_1的输出是op_2的输入，那么在执行计算时，会先计算op_1，然后计算op_2。更复杂的模型可能需要使用控制流算子，依据输入数据来动态执行，针对这种情况，PaddlePaddle提供了IfElseOp和WhileOp等。算子的文档可参考 :ref:`api_fluid_layers`。具体到这个任务, 我们使用一个fc算子：
+
+.. code-block:: python
+
+    y_predict = fluid.layers.fc(input=x, size=1, act=None)
+
+损失函数
+--------
+
+损失函数对应求解目标，我们可以通过最小化损失来求解模型。大多数模型使用的损失函数，输出是一个实数值。但是PaddlePaddle提供的损失算子一般是针对一条样本计算。当输入一个batch的数据时，损失算子的输出有多个值，每个值对应一条样本的损失，所以通常会在损失算子后面使用mean等算子，来对损失做归约。模型在一次前向迭代后会得到一个损失值，PaddlePaddle会自动执行链式求导法则计算模型里面每个参数和变量对应的梯度值。这里使用均方误差损失：
+
+.. code-block:: python
+
+    cost = fluid.layers.square_error_cost(input=y_predict, label=y)
+    avg_cost = fluid.layers.mean(cost)
+
+优化方法
+--------
+
+确定损失函数后，可以通过前向计算得到损失值，然后通过链式求导法则得到参数的梯度值。获取梯度值后需要更新参数，最简单的算法是随机梯度下降法：:math:`w=w - \eta \cdot g`。但是普通的随机梯度下降算法存在一些问题: 比如收敛不稳定等。为了改善模型的训练速度以及效果，学术界先后提出了很多优化算法，包括： :code:`Momentum`、:code:`RMSProp`、:code:`Adam` 等。这些优化算法采用不同的策略来更新模型参数，一般可以针对具体任务和具体模型来选择优化算法。不管使用何种优化算法，学习率一般是一个需要指定的比较重要的超参数，需要通过实验仔细调整。这里采用随机梯度下降算法：
+
+.. code-block:: python
+
+    sgd_optimizer = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
+
+更多优化算子可以参考 :ref:`api_fluid_optimizer` 。
+
+下一步做什么？
+##############
+
+使用PaddlePaddle实现模型时需要关注 **数据层**、**前向计算逻辑**、**损失函数** 和 **优化方法**。不同的任务需要的数据格式不同，涉及的计算逻辑不同，损失函数不同，优化方法也不同。PaddlePaddle提供了丰富的模型示例，可以以这些示例为参考来构建自己的模型结构。用户可以访问 `模型库 <https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/fluid>`_ 查看官方提供的示例。

source/user_guides/howto/index.rst

@@ -2,11 +2,11 @@
 如何使用PaddlePaddle
 ####################
 
-
 .. toctree::
-   :maxdepth: 2
+   :maxdepth: 2 
 
 
    prepare_data/index
-   config_neural_network/index
-   training/index
\ No newline at end of file
+   configure_simple_model/index
+   training/index
+

source/user_guides/howto/prepare_data/feeding_data.rst

-
 .. _user_guide_use_numpy_array_as_train_data:
 
 ###########################
@@ -29,14 +28,16 @@ PaddlePaddle Fluid支持使用 :ref:`api_fluid_layers_data` 配置数据层；
 
 上段代码中，:code:`image` 和 :code:`label` 是通过 :code:`fluid.layers.data`
 创建的两个输入数据层。其中 :code:`image` 是 :code:`[3, 224, 224]` 维度的浮点数据;
-:code:`data` 是 :code:`[1]` 维度的整数数据。这里需要注意的是:
+:code:`label` 是 :code:`[1]` 维度的整数数据。这里需要注意的是:
 
 1. Fluid中默认使用 :code:`-1` 表示 batch size 维度，默认情况下会在 :code:`shape`
-的第一个维度添加 :code:`-1` 。 所以 上段代码中， 我们可以接受将一个
-:code:`[32, 3, 224, 224]`的numpy array传给 :code:`image`。 如果想自定义batch size
-维度的位置的话，请设置 :code:`fluid.layers.data(append_batch_size=False)` 。
+   的第一个维度添加 :code:`-1` 。 所以 上段代码中， 我们可以接受将一个
+   :code:`[32, 3, 224, 224]` 的numpy array传给 :code:`image` 。 如果想自定义batch size
+   维度的位置的话，请设置 :code:`fluid.layers.data(append_batch_size=False)` 。
+   请参考进阶使用中的 :ref:`user_guide_customize_batch_size_rank` 。
+
 
-2. Fluid中目前使用 :code:`int64` 表示类别标签。
+2. Fluid中用来做类别标签的数据类型是 :code:`int64`，并且标签从0开始。可用数据类型请参考 :ref:`user_guide_paddle_support_data_types`。
 
 .. _user_guide_feed_data_to_executor:
 
@@ -44,8 +45,8 @@ PaddlePaddle Fluid支持使用 :ref:`api_fluid_layers_data` 配置数据层；
 ####################
 
 :code:`Executor.run` 和 :code:`ParallelExecutor.run` 都接受一个 :code:`feed` 参数。
-这个参数是一个Python的字典。他的键是数据层的名字，例如上文代码中的:code:`image`。
-他的值是对应的numpy array。
+这个参数是一个Python的字典。它的键是数据层的名字，例如上文代码中的 :code:`image`。
+它的值是对应的numpy array。
 
 例如:
 
@@ -64,8 +65,9 @@ PaddlePaddle Fluid支持使用 :ref:`api_fluid_layers_data` 配置数据层；
 ----------------
 
 序列数据是PaddlePaddle Fluid支持的特殊数据类型，可以使用 :code:`LoDTensor` 作为
-输入数据类型。它需要用户传入一个mini-batch需要被训练的所有数据和每个序列的长度信息。
-具体可以使用 :code:`fluid.create_lod_tensor` 来创建 :code:`LoDTensor`。
+输入数据类型。它需要用户: 1. 传入一个mini-batch需要被训练的所有数据;
+2.每个序列的长度信息。
+用户可以使用 :code:`fluid.create_lod_tensor` 来创建 :code:`LoDTensor`。
 
 传入序列信息的时候，需要设置序列嵌套深度，:code:`lod_level`。
 例如训练数据是词汇组成的句子，:code:`lod_level=1`；训练数据是 词汇先组成了句子，
@@ -116,4 +118,52 @@ PaddlePaddle Fluid支持使用 :ref:`api_fluid_layers_data` 配置数据层；
      ]
    )
 
-上述代码中，GPU0会训练 32 个样本，而 GPU1训练 16 个样本。
\ No newline at end of file
+上述代码中，GPU0会训练 32 个样本，而 GPU1训练 16 个样本。
+
+
+.. _user_guide_customize_batch_size_rank:
+
+自定义BatchSize维度
+-------------------
+
+PaddlePaddle Fluid默认batch size是数据的第一维度，以 :code:`-1` 表示。但是在高级
+使用中，batch_size 可以固定，也可以是其他维度或者多个维度来表示。这都需要设置
+:code:`fluid.layers.data(append_batch_size=False)` 来完成。
+
+1. 固定batch size维度
+
+  .. code-block:: python
+
+     image = fluid.layers.data(name="image", shape=[32, 784], append_batch_size=False)
+
+  这里，:code:`image` 永远是一个 :code:`[32, 784]` 大小的矩阵。
+
+2. 使用其他维度表示batch size
+
+  .. code-block:: python
+
+     sentence = fluid.layers.data(name="sentence",
+                                  shape=[80, -1, 1],
+                                  append_batch_size=False,
+                                  dtype="int64")
+
+  这里 :code:`sentence` 的中间维度是batch size。这种数据排布会用在定长的循环神经
+  网络中。
+
+
+.. _user_guide_paddle_support_data_types:
+
+Fluid目前支持的数据类型
+-----------------------
+
+PaddlePaddle Fluid目前支持的数据类型包括:
+
+   * float16： 部分操作支持
+   * float32:  主要实数类型
+   * float64:  次要实数类型，支持大部分操作
+   * int32:  次要标签类型
+   * int64: 主要标签类型
+   * uint64: 次要标签类型
+   * bool: 控制流数据类型
+   * int16: 次要标签类型
+   * uint8: 输入数据类型，可用于图像像素
\ No newline at end of file

source/user_guides/howto/prepare_data/index.rst

@@ -4,9 +4,13 @@
 准备数据
 ########
 
-PaddlePaddle Fluid支持两种传入数据的方式： 一种用户需要使用 :code:`fluid.layers.data`
+PaddlePaddle Fluid支持两种传入数据的方式:
+
+1. 用户需要使用 :code:`fluid.layers.data`
 配置数据输入层，并在 :ref:`api_guide_executor` 或 :ref:`api_guide_parallel_executor`
-中，使用 :code:`executor.run(feed=...)` 传入训练数据; 另一种用户需要先将训练数据
+中，使用 :code:`executor.run(feed=...)` 传入训练数据。
+
+2. 用户需要先将训练数据
 转换成 Paddle 识别的 :ref:`api_guide_recordio_file_format` ， 再使用
 :code:`fluid.layers.open_files` 以及 :ref:`api_guide_reader` 配置数据读取。
 

source/user_guides/howto/prepare_data/use_recordio_reader.rst

@@ -46,9 +46,10 @@
    BATCH_SIZE = 32
    reader = paddle.batch(reader_creator(), batch_size=BATCH_SIZE)
    fluid.recordio_writer.convert_reader_to_recordio_file(
-      "train.recordio", feeder=feeder, reader_creator=train_reader)
+      "train.recordio", feeder=feeder, reader_creator=reader)
 
-其中 :code:`reader_creator` 创建了一个 :code:`Reader`。 :code:`fluid.DataFeeder`
+其中 :code:`reader_creator` 创建了一个 :code:`Reader`。
+:ref:`_api_fluid_data_feeder_DataFeeder`
 是将 :code:`Reader` 转换成 :code:`LoDTensor` 的工具。详细请参考
 :ref:`user_guide_reader` 。
 
@@ -102,6 +103,8 @@ RecordIO文件转换好之后，用户可以使用 :ref:`api_fluid_layers_open_f
 
    image, label = fluid.layers.read_file(file_obj)
 
+双缓冲技术可以参考
+`Multiple buffering <https://en.wikipedia.org/wiki/Multiple_buffering>`_ 。
 
 配置数据增强
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@@ -145,7 +148,7 @@ RecordIO文件转换好之后，用户可以使用 :ref:`api_fluid_layers_open_f
 读入数据的shuffle
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-使用 :ref:`api_fluid_layers_shuffle` 可以在训练过程中动态重拍训练数据。例如
+使用 :ref:`api_fluid_layers_shuffle` 可以在训练过程中动态重排训练数据。例如
 
 .. code-block:: python
 
@@ -157,8 +160,8 @@ RecordIO文件转换好之后，用户可以使用 :ref:`api_fluid_layers_open_f
 
 需要注意的是:
 
-1. :code:`shuffle` 的实现先读入 :code:`buffer_size` 条样本，再随机的选出样本进行
-训练。
+1. :code:`shuffle` 实现方法是:
+先读入 :code:`buffer_size` 条样本，再随机的选出样本进行训练。
 
 2. :code:`shuffle` 中 :code:`buffer_size` 会占用训练内存，需要确定训练过程中内存
 足够支持缓存 :code:`buffer_size` 条数据。