Add data loader doc (#1162)

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doc/fluid/api_cn/io_cn/DataLoader_cn.rst

+.. _cn_api_fluid_io_DataLoader:
+
+DataLoader
+-------------------------------
+
+.. py:class:: paddle.fluid.io.DataLoader
+
+
+.. py:method:: from_generator(feed_list=None, capacity=None, use_double_buffer=True, iterable=True, return_list=False)
+
+创建一个DataLoader对象用于加载Python生成器产生的数据。数据会由Python线程预先读取，并异步送入一个队列中。
+
+本方法创建的DataLoader对象提供了3个方法设置数据源，分别是 :code:`set_sample_generator` , :code:`set_sample_list_generator` 和
+:code:`set_batch_generator` 。请查阅下述示例代码了解它们的使用方法。
+
+如果iterable = True，本方法创建的DataLoader对象时一个Python生成器，可以for-range的方法循环迭代。
+
+如果iterable = False，本方法创建的DataLoader对象提供 :code:`start()` 和 :code:`reset()` 方法控制数据读取过程。此模式用于兼容
+``fluid.layers.py_reader`` 的使用方式。用户可使用iterable = False模式，方便地将 ``fluid.layers.py_reader`` 的代码迁移至
+``fluid.io.DataLoader`` 。
+
+参数:
+    - **feed_list** (list(Variable)|tuple(Variable)) - feed变量列表，由 ``fluid.layers.data()`` 创建。
+    - **capacity** (int) - DataLoader对象内部维护队列的容量大小。单位是batch数量。若reader读取速度较快，建议设置较大的capacity值。
+    - **use_double_buffer** (bool) - 是否使用 ``double_buffer_reader`` 。若use_double_buffer=True，DataLoader会异步地预读取下一个batch的数据，可加速数据读取过程，但同时会占用少量的CPU/GPU存储，即一个batch输入数据的存储空间。
+    - **iterable** (bool) - 所创建的DataLoader对象是否可迭代。
+    - **return_list** (bool) - 每个设备上的数据是否以list形式返回。仅在iterable = True模式下有效。若return_list = False，每个设备上的返回数据均是str -> LoDTensor的映射表，其中映射表的key是每个输入变量的名称。若return_list = True，则每个设备上的返回数据均是list(LoDTensor)。推荐在静态图模式下使用return_list = False，在动态图模式下使用return_list = True。
+
+返回: 被创建的DataLoader对象
+
+返回类型: loader (DataLoader)
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+            import paddle.fluid as fluid
+            import numpy as np
+
+            BATCH_NUM = 10
+            BATCH_SIZE = 16
+            EPOCH_NUM = 4
+
+            CLASS_NUM = 10
+
+            ITERABLE = True # whether the created DataLoader object is iterable
+            USE_GPU = False # whether to use GPU
+
+            DATA_FORMAT = 'batch_generator' # data format of data source user provides
+
+            def simple_net(image, label):
+                fc_tmp = fluid.layers.fc(image, size=CLASS_NUM)
+                cross_entropy = fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(image, label)
+                loss = fluid.layers.reduce_mean(cross_entropy)
+                sgd = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=1e-3)
+                sgd.minimize(loss)
+                return loss
+
+            def get_random_images_and_labels(image_shape, label_shape):
+                image = np.random.random(size=image_shape).astype('float32')
+                label = np.random.random(size=label_shape).astype('int64')
+                return image, label
+
+            # If the data generator yields one sample each time,
+            # use DataLoader.set_sample_generator to set the data source.
+            def sample_generator_creator():
+                def __reader__():
+                    for _ in range(BATCH_NUM * BATCH_SIZE):
+                        image, label = get_random_images_and_labels([784], [1])
+                        yield image, label
+
+                return __reader__
+
+            # If the data generator yield list of samples each time,
+            # use DataLoader.set_sample_list_generator to set the data source.
+            def sample_list_generator_creator():
+                def __reader__():
+                    for _ in range(BATCH_NUM):
+                        sample_list = []
+                        for _ in range(BATCH_SIZE):
+                            image, label = get_random_images_and_labels([784], [1])
+                            sample_list.append([image, label])
+
+                        yield sample_list
+
+                return __reader__
+
+            # If the data generator yields a batch each time,
+            # use DataLoader.set_batch_generator to set the data source.
+            def batch_generator_creator():
+                def __reader__():
+                    for _ in range(BATCH_NUM):
+                        batch_image, batch_label = get_random_images_and_labels([BATCH_SIZE, 784], [BATCH_SIZE, 1])
+                        yield batch_image, batch_label
+
+                return __reader__
+
+            # If DataLoader is iterable, use for loop to train the network
+            def train_iterable(exe, prog, loss, loader):
+                for _ in range(EPOCH_NUM):
+                    for data in loader():
+                        exe.run(prog, feed=data, fetch_list=[loss])
+
+            # If DataLoader is not iterable, use start() and reset() method to control the process
+            def train_non_iterable(exe, prog, loss, loader):
+                for _ in range(EPOCH_NUM):
+                    loader.start() # call DataLoader.start() before each epoch starts
+                    try:
+                        while True:
+                            exe.run(prog, fetch_list=[loss])
+                    except fluid.core.EOFException:
+                        loader.reset() # call DataLoader.reset() after catching EOFException
+
+            def set_data_source(loader, places):
+                if DATA_FORMAT == 'sample_generator':
+                    loader.set_sample_generator(sample_generator_creator(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True, places=places)
+                elif DATA_FORMAT == 'sample_list_generator':
+                    loader.set_sample_list_generator(sample_list_generator_creator(), places=places)
+                elif DATA_FORMAT == 'batch_generator':
+                    loader.set_batch_generator(batch_generator_creator(), places=places)
+                else:
+                    raise ValueError('Unsupported data format')
+
+            image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784], dtype='float32')
+            label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
+
+            # Define DataLoader
+            loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(feed_list=[image, label], capacity=16, iterable=ITERABLE)
+
+            # Define network
+            loss = simple_net(image, label)
+
+            # Set data source of DataLoader
+            #
+            # If DataLoader is iterable, places must be given and the number of places must be the same with device number.
+            #  - If you are using GPU, call `fluid.cuda_places()` to get all GPU places.
+            #  - If you are using CPU, call `fluid.cpu_places()` to get all CPU places.
+            #
+            # If DataLoader is not iterable, places can be None.
+            places = fluid.cuda_places() if USE_GPU else fluid.cpu_places()
+            set_data_source(loader, places)
+
+            exe = fluid.Executor(places[0])
+            exe.run(fluid.default_startup_program())
+
+            prog = fluid.CompiledProgram(fluid.default_main_program()).with_data_parallel(loss_name=loss.name)
+
+            if loader.iterable:
+                train_iterable(exe, prog, loss, loader)
+            else:
+                train_non_iterable(exe, prog, loss, loader)
+
+
+            '''
+            Users can use return_list = True in dygraph mode.
+            '''
+            with fluid.dygraph.guard(places[0]):
+                loader = fluid.io.DataLoader.from_generator(capacity=2, return_list=True)
+                set_data_source(loader, places[0])
+                for image, label in loader():
+                    relu = fluid.layers.relu(image)
+                    assert image.shape == [BATCH_SIZE, 784]
+                    assert label.shape == [BATCH_SIZE, 1]
+                    assert relu.shape == [BATCH_SIZE, 784]
+
+
+.. py:method:: from_dataset(dataset, places, drop_last=True)
+
+创建一个DataLoader对象用于加载Dataset产生的数据。目前，Dataset仅支持Linux系统下使用。
+
+参数:
+    - **dataset** (InMemoryDataset|QueueDataset) - Dataset对象。
+    - **places** (list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)) - DataLoader对象返回数据所在的place。
+    - **drop_last** (bool) - 是否丢弃最后样本数量不足batch size的batch。若drop_last = True则丢弃，若drop_last = False则不丢弃。
+
+返回: 被创建的DataLoader对象，可以for-range的方式循环迭代
+
+返回类型: loader (DataLoader)
+
+**代码示例**
+
+.. code-block:: python
+
+            import paddle.fluid as fluid
+
+            image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784], dtype='float32')
+            label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
+
+            dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("QueueDataset")
+            dataset.set_batch_size(32)
+            dataset.set_filelist(['a.txt', 'b.txt', 'c.txt'])
+            dataset.set_use_var([image, label])
+            dataset.set_pipe_command('cat')
+
+            loader = fluid.io.DataLoader.from_dataset(dataset, fluid.cpu_places())
+
+

doc/fluid/api_cn/io_cn/PyReader_cn.rst

@@ -9,11 +9,12 @@ PyReader
 在python中为数据输入创建一个reader对象。将使用python线程预取数据，并将其异步插入队列。当调用Executor.run（…）时，将自动提取队列中的数据。 
 
 参数:
-  - **feed_list** (list(Variable)|tuple(Variable))  – feed变量列表，由 ``fluid.layers.data()`` 创建。在可迭代模式下它可以被设置为None。
-  - **capacity** (int) – 在Pyreader对象中维护的队列的容量。
-  - **use_double_buffer** (bool) – 是否使用 ``double_buffer_reader`` 来加速数据输入。
-  - **iterable** (bool) –  被创建的reader对象是否可迭代。
-  - **eturn_list** (bool) –  是否以list的形式将返回值
+    - **feed_list** (list(Variable)|tuple(Variable)) - feed变量列表，由 ``fluid.layers.data()`` 创建。
+    - **capacity** (int) - PyReader对象内部维护队列的容量大小。单位是batch数量。若reader读取速度较快，建议设置较大的capacity值。
+    - **use_double_buffer** (bool) - 是否使用 ``double_buffer_reader`` 。若use_double_buffer=True，PyReader会异步地预读取下一个batch的数据，可加速数据读取过程，但同时会占用少量的CPU/GPU存储，即一个batch输入数据的存储空间。
+    - **iterable** (bool) - 所创建的DataLoader对象是否可迭代。
+    - **return_list** (bool) - 每个设备上的数据是否以list形式返回。仅在iterable = True模式下有效。若return_list = False，每个设备上的返回数据均是str -> LoDTensor的映射表，其中映射表的key是每个输入变量的名称。若return_list = True，则每个设备上的返回数据均是list(LoDTensor)。推荐在静态图模式下使用return_list = False，在动态图模式下使用return_list = True。
+
 
 返回: 被创建的reader对象
 
@@ -22,7 +23,7 @@ PyReader
 
 **代码示例**
 
-1.如果iterable=False，则创建的Pyreader对象几乎与 ``fluid.layers.py_reader（）`` 相同。算子将被插入program中。用户应该在每个epoch之前调用start（），并在epoch结束时捕获 ``Executor.run（）`` 抛出的 ``fluid.core.EOFException `` 。一旦捕获到异常，用户应该调用reset（）手动重置reader。
+1.如果iterable=False，则创建的PyReader对象几乎与 ``fluid.layers.py_reader（）`` 相同。算子将被插入program中。用户应该在每个epoch之前调用start（），并在epoch结束时捕获 ``Executor.run（）`` 抛出的 ``fluid.core.EOFException `` 。一旦捕获到异常，用户应该调用reset（）手动重置reader。
 
 .. code-block:: python
 
@@ -67,7 +68,7 @@ PyReader
                 break
 
 
-2.如果iterable=True，则创建的Pyreader对象与程序分离。程序中不会插入任何算子。在本例中，创建的reader是一个python生成器，它是可迭代的。用户应将从Pyreader对象生成的数据输入 ``Executor.run(feed=...)`` 。
+2.如果iterable=True，则创建的PyReader对象与程序分离。程序中不会插入任何算子。在本例中，创建的reader是一个python生成器，它是可迭代的。用户应将从PyReader对象生成的数据输入 ``Executor.run(feed=...)`` 。
 
 .. code-block:: python
 
@@ -100,7 +101,7 @@ PyReader
        for data in reader():
            executor.run(feed=data)
 
-3. return_list=True，返回值将用list表示而非dict
+3. return_list=True，返回值将用list表示而非dict，通常用于动态图模式中。
 
 .. code-block:: python
 
@@ -115,25 +116,19 @@ PyReader
     def reader_creator_random_image(height, width):
         def reader():
             for i in range(ITER_NUM):
-               yield np.random.uniform(low=0, high=255, size=[height, width]),
+                yield np.random.uniform(low=0, high=255, size=[height, width]), \
+                    np.random.random_integers(low=0, high=9, size=[1])
         return reader
 
-   image = fluid.layers.data(name='image', shape=[784, 784], dtype='float32')
-   reader = fluid.io.PyReader(feed_list=[image], capacity=4, iterable=True, return_list=True)
-
+    place = fluid.CPUPlace()
+    with fluid.dygraph.guard(place):
+        py_reader = fluid.io.PyReader(capacity=2, return_list=True)
         user_defined_reader = reader_creator_random_image(784, 784)
-   reader.decorate_sample_list_generator(
+        py_reader.decorate_sample_list_generator(
             paddle.batch(user_defined_reader, batch_size=BATCH_SIZE),
-       fluid.core.CPUPlace())
-   # 此处省略网络定义
-   executor = fluid.Executor(fluid.core.CPUPlace())
-   executor.run(fluid.default_main_program())
-
-   for _ in range(EPOCH_NUM):
-       for data in reader():
-           executor.run(feed={"image": data[0]})
-
-
+            place)
+        for image, label in py_reader():
+            relu = fluid.layers.relu(image)
 
 .. py:method:: start()
 
@@ -205,11 +200,11 @@ PyReader
 
 .. py:method:: decorate_sample_generator(sample_generator, batch_size, drop_last=True, places=None)
 
-设置Pyreader对象的数据源。
+设置PyReader对象的数据源。
 
 提供的 ``sample_generator`` 应该是一个python生成器，它生成的数据类型应为list(numpy.ndarray)。
 
-当Pyreader对象可迭代时，必须设置 ``places`` 。
+当PyReader对象可迭代时，必须设置 ``places`` 。
 
 如果所有的输入都没有LOD，这个方法比 ``decorate_sample_list_generator(paddle.batch(sample_generator, ...))`` 更快。
 
@@ -258,11 +253,11 @@ PyReader
 
 .. py:method:: decorate_sample_list_generator(reader, places=None)
 
-设置Pyreader对象的数据源。
+设置PyReader对象的数据源。
 
 提供的 ``reader`` 应该是一个python生成器，它生成列表（numpy.ndarray）类型的批处理数据。
 
-当Pyreader对象不可迭代时，必须设置 ``places`` 。
+当PyReader对象不可迭代时，必须设置 ``places`` 。
 
 参数:
   - **reader** (generator)  – 返回列表（numpy.ndarray）类型的批处理数据的Python生成器
@@ -308,11 +303,11 @@ PyReader
 
 .. py:method:: decorate_batch_generator(reader, places=None)
 
-设置Pyreader对象的数据源。
+设置PyReader对象的数据源。
 
 提供的 ``reader`` 应该是一个python生成器，它生成列表（numpy.ndarray）类型或LoDTensor类型的批处理数据。
 
-当Pyreader对象不可迭代时，必须设置 ``places`` 。
+当PyReader对象不可迭代时，必须设置 ``places`` 。
 
 参数:
   - **reader** (generator)  – 返回LoDTensor类型的批处理数据的Python生成器
@@ -354,3 +349,6 @@ PyReader
                     executor.run(feed=data)
 
 
+.. py:method:: next()
+
+获取下一个数据。用户不应直接调用此方法。此方法用于PaddlePaddle框架内部实现Python 2.x的迭代器协议。
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