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PaddlePaddle / FluidDoc

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doc/fluid/beginners_guide/basic_concept/dygraph/DyGraph.md
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# 命令式编程模式(动态图)机制-DyGraph
从编程范式上说，飞桨兼容支持声明式编程和命令式编程，通俗地讲即动态图和静态图。其实飞桨本没有图的概念，在飞桨的设计中，把一个神经网络定义成一段类似程序的描述，也就是用户在写程序的过程中，就定义了模型表达及计算。在声明式编程模式的控制流实现方面，飞桨借助自己实现的控制流OP而不是python原生的if else和for循环，这使得在飞桨中的定义的program即一个网络模型，可以有一个内部的表达，是可以全局优化编译执行的。考虑对开发者来讲，更愿意使用python原生控制流，飞桨也做了支持，并通过解释方式执行，这就是命令式编程模式。但整体上，这两种编程范式是相对兼容统一的。飞桨将持续发布更完善的命令式编程模式功能，同时保持更强劲的性能。
PaddlePaddle的DyGraph模式是一种动态的图执行机制，可以立即执行结果，无需构建整个图。同时，和以往静态的执行计算图不同，DyGraph模式下您的所有操作可以立即获得执行结果，而不必等待所构建的计算图全部执行完成，这样可以让您更加直观地构建PaddlePaddle下的深度学习任务，以及进行模型的调试，同时还减少了大量用于构建静态计算图的代码，使得您编写、调试网络的过程变得更加便捷。
飞桨平台中，将神经网络抽象为计算表示**Operator**（算子，常简称OP）和数据表示**Variable**（变量），如 图1 所示。神经网络的每层操作均由一个或若干**Operator**组成，每个**Operator**接受一系列的**Variable**作为输入，经计算后输出一系列的**Variable**。
<center><img src="https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/15197499f49840fcb43a38d19d9c729e19f3a7bf5ae5432a8eeca083ac4e02b7" width="600" ></center>
<br>
PaddlePaddle DyGraph是一个更加灵活易用的模式，可提供：
<center>图1 Operator和Variable关系示意图</center>
* 更加灵活便捷的代码组织结构：使用python的执行控制流程和面向对象的模型设计
* 更加便捷的调试功能：直接使用python的打印方法即时打印所需要的结果，从而检查正在运行的模型结果便于测试更改
* 和静态执行图通用的模型代码：同样的模型代码可以使用更加便捷的DyGraph调试，执行，同时也支持使用原有的声明式编程模式(静态图)模式执行
根据**Operator**解析执行方式不同，飞桨支持如下两种编程范式：
* **声明式编程模式模式（动态图）**：先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构，再对网络结构进行编译优化后，才能执行获得计算结果。
* **命令式编程模式模式（静态图）**：解析式的执行方式。用户无需预先定义完整的网络结构，每写一行网络代码，即可同时获得计算结果。
有关的命令式编程模式机制更多的实际模型示例请参考[Paddle/models/dygraph](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/dygraph)
举例来说，假设用户写了一行代码：y=x+1，在声明式编程模式模式下，运行此代码只会往计算图中插入一个Tensor加1的**Operator**，此时**Operator**并未真正执行，无法获得y的计算结果。但在命令式编程模式模式下，所有**Operator**均是即时执行的，运行完此代码后**Operator**已经执行完毕，用户可直接获得y的计算结果。
## 设置和基本用法
# 为什么命令式编程模式模式越来越流行？
1. 升级到最新的PaddlePaddle 1.6.0:
声明式编程模式模式作为较早提出的一种编程范式，提供丰富的 API ，能够快速的实现各种模型；并且可以利用全局的信息进行图优化，优化性能和显存占用；在预测部署方面也可以实现无缝衔接。 但具体实践中声明式编程模式模式存在如下问题：
1. 采用先编译后执行的方式，组网阶段和执行阶段割裂，导致调试不方便。
2. 属于一种符号化的编程方式，要学习新的编程方式，有一定的入门门槛。
3. 网络结构固定，对于一些树结构的任务支持的不够好。
```
pip install -q --upgrade paddlepaddle==1.6.0
```
命令式编程模式的出现很好的解决了这些问题，存在以下优势：
1. 代码运行完成后，可以立马获取结果，支持使用 IDE 断点调试功能，使得调试更方便。
2. 属于命令式的编程方式，与编写Python的方式类似，更容易上手。
3. 网络的结构在不同的层次中可以变化，使用更灵活。
2. 使用`fluid.dygraph.guard(place=None)` 上下文：
```python
import paddle.fluid as fluid
with fluid.dygraph.guard():
# write your executable dygraph code here
```
综合以上优势，使得命令式编程模式模式越来越受开发者的青睐，本章侧重介绍在飞桨中命令式编程模式的编程方法，包括如下几部分：
1. 如何开启命令式编程模式模式
2. 如何使用命令式编程模式进行模型训练
3. 如何基于命令式编程模式进行多卡训练
4. 如何部署命令式编程模式模型
5. 命令式编程模式模式常见的使用技巧，如中间变量值/梯度打印、断点调试、阻断反向传递，以及某些场景下如何改写为声明式编程模式模式运行。
现在您就可以在`fluid.dygraph.guard()`上下文环境中使用DyGraph的模式运行网络了，DyGraph将改变以往PaddlePaddle的执行方式： 现在他们将会立即执行，并且将计算结果返回给Python。
Dygraph将非常适合和Numpy一起使用，使用`fluid.dygraph.to_variable(x)`将会将ndarray转换为`fluid.Variable`，而使用`fluid.Variable.numpy()`将可以把任意时刻获取到的计算结果转换为Numpy`ndarray`：
# 1. 开启命令式编程模式模式
```python
x = np.ones([2, 2], np.float32)
with fluid.dygraph.guard():
inputs = []
for _ in range(10):
inputs.append(fluid.dygraph.to_variable(x))
ret = fluid.layers.sums(inputs)
print(ret.numpy())
目前飞桨默认的模式是声明式编程模式，采用基于 context （上下文）的管理方式开启命令式编程模式模式：
```
得到输出：
with fluid.dygraph.guard()
```
[[10. 10.]
[10. 10.]]
```
> 这里创建了一系列`ndarray`的输入，执行了一个`sum`操作之后，我们可以直接将运行的结果打印出来
然后通过调用`reduce_sum`后使用`Variable.backward()`方法执行反向，使用`Variable.gradient()`方法即可获得反向网络执行完成后的梯度值的`ndarray`形式：
我们先通过一个实例，观察一下命令式编程模式模式开启前后执行方式的差别：
```python
loss = fluid.layers.reduce_sum(ret)
loss.backward()
print(loss.gradient())
```
得到输出 ：
import numpy as np
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
main_program = fluid.Program()
startup_program = fluid.Program()
with fluid.program_guard(main_program=main_program, startup_program=startup_program):
# 利用np.ones函数构造出[2*2]的二维数组，值为1
data = np.ones([2, 2], np.float32)
# 声明式编程模式模式下，使用layers.data构建占位符用于数据输入
x = fluid.layers.data(name='x', shape=[2], dtype='float32')
print('In static mode, after calling layers.data, x = ', x)
# 声明式编程模式模式下，对Variable类型的数据执行x=x+10操作
x += 10
# 在声明式编程模式模式下，需要用户显示指定运行设备
# 此处调用fluid.CPUPlace() API来指定在CPU设备上运行程序
place = fluid.CPUPlace()
# 创建“执行器”，并用place参数指明需要在何种设备上运行
exe = fluid.Executor(place=place)
# 初始化操作，包括为所有变量分配空间等，比如上面的‘x’，在下面这行代码执行后才会被分配实际的内存空间
exe.run(fluid.default_startup_program())
# 使用执行器“执行”已经记录的所有操作，在本例中即执行layers.data、x += 10操作
# 在调用执行器的run接口时，可以通过fetch_list参数来指定要获取哪些变量的计算结果，这里我们要获取‘x += 10’执行完成后‘x’的结果；
# 同时也可以通过feed参数来传入数据，这里我们将data数据传递给‘fluid.layers.data’指定的‘x’。
data_after_run = exe.run(fetch_list=[x], feed={'x': data})
# 此时我们打印执行器返回的结果，可以看到“执行”后，Tensor中的数据已经被赋值并进行了运算，每个元素的值都是11
print('In static mode, data after run:', data_after_run)
# 开启命令式编程模式模式
with fluid.dygraph.guard():
# 命令式编程模式模式下，将numpy的ndarray类型的数据转换为Variable类型
x = fluid.dygraph.to_variable(data)
print('In DyGraph mode, after calling dygraph.to_variable, x = ', x)
# 命令式编程模式模式下，对Variable类型的数据执行x=x+10操作
x += 10
# 命令式编程模式模式下，调用Variable的numpy函数将Variable类型的数据转换为numpy的ndarray类型的数据
print('In DyGraph mode, data after run:', x.numpy())
```
[1.]
```
## 基于DyGraph构建网络
In static mode, after calling layers.data, x = name: "x"
type {
type: LOD_TENSOR
lod_tensor {
tensor {
data_type: FP32
dims: -1
dims: 2
}
lod_level: 0
}
}
persistable: false
1. 编写一段用于DyGraph执行的Object-Oriented-Designed, PaddlePaddle模型代码主要由以下**两部分**组成： **请注意，如果您设计的这一层结构是包含参数的，则必须要使用继承自`fluid.dygraph.Layer`的Object-Oriented-Designed的类来描述该层的行为。**
In static mode, data after run: [array([[11., 11.],
[11., 11.]], dtype=float32)]
In DyGraph mode, after calling dygraph.to_variable, x = name generated_var_0, dtype: VarType.FP32 shape: [2, 2] lod: {}
dim: 2, 2
layout: NCHW
dtype: float
data: [1 1 1 1]
1. 建立一个可以在DyGraph模式中执行的，Object-Oriented的网络，需要继承自`fluid.dygraph.Layer`，其中需要调用基类的`__init__`方法，在构造函数中，我们通常会执行一些例如参数初始化，子网络初始化的操作，执行这些操作时不依赖于输入的动态信息:
In DyGraph mode, data after run: [[11. 11.]
[11. 11.]]
```python
class MyLayer(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self, input_size):
super(MyLayer, self).__init__()
self.linear = fluid.dygraph.nn.Linear(input_size, 12)
```
2. 实现一个`forward(self, *inputs)`的执行函数，该函数将负责执行实际运行时网络的执行逻辑， 该函数将会在每一轮训练/预测中被调用，这里我们将执行一个简单的 `linear` -> `relu` -> `elementwise add` -> `reduce sum`：
/opt/conda/envs/python35-paddle120-env/lib/python3.7/site-packages/paddle/fluid/executor.py:804: UserWarning: There are no operators in the program to be executed. If you pass Program manually, please use fluid.program_guard to ensure the current Program is being used.
warnings.warn(error_info)
```python
def forward(self, inputs):
x = self.linear(inputs)
x = fluid.layers.relu(inputs)
self._x_for_debug = x
x = fluid.layers.elementwise_mul(x, x)
x = fluid.layers.reduce_sum(x)
return [x]
```
2. 在`fluid.dygraph.guard()`中执行：
从以上输出结果可以看出：
* 命令式编程模式模式下，所有操作在运行时就已经完成，更接近我们平时的编程方式，可以随时获取每一个操作的执行结果。
* 声明式编程模式模式下，过程中并没有实际执行操作，上述例子中可以看到只能打印声明的类型，最后需要调用执行器来统一执行所有操作，计算结果需要通过执行器统一返回。
1. 使用Numpy构建输入：
# 2. 使用命令式编程模式进行模型训练
接下来我们以一个简单的手写体识别任务为例，说明如何使用飞桨的命令式编程模式来进行模型的训练。包括如下步骤：
```python
np_inp = np.array([1.0, 2.0, -1.0], dtype=np.float32)
```
2. 转换输入的`ndarray`为`Variable`, 并执行前向网络获取返回值： 使用`fluid.dygraph.to_variable(np_inp)`转换Numpy输入为DyGraph接收的输入，然后使用`my_layer(var_inp)[0]`调用callable object并且获取了`x`作为返回值，利用`x.numpy()`方法直接获取了执行得到的`x`的`ndarray`返回值。
```python
with fluid.dygraph.guard():
var_inp = fluid.dygraph.to_variable(np_inp)
my_layer = MyLayer(np_inp.shape[-1])
x = my_layer(var_inp)[0]
dy_out = x.numpy()
```
* 2.1 定义数据读取器：读取数据和预处理操作。
* 2.2 定义模型和优化器：搭建神经网络结构。
* 2.3 训练：配置优化器、学习率、训练参数。循环调用训练过程，循环执行“前向计算 + 损失函数 + 反向传播”。
* 2.4 评估测试：将训练好的模型保存并评估测试。
3. 计算梯度：自动微分对于实现机器学习算法（例如用于训练神经网络的反向传播）来说很有用， 使用`x.backward()`方法可以从某个`fluid.Varaible`开始执行反向网络，同时利用`my_layer._x_for_debug.gradient()`获取了网络中`x`梯度的`ndarray` 返回值：
最后介绍一下：
* 2.5 模型参数的保存和加载方法。
```python
x.backward()
dy_grad = my_layer._x_for_debug.gradient()
```
在前面章节我们已经了解到，“手写数字识别”的任务是：根据一个28 * 28像素的图像，识别图片中的数字。可采用MNIST数据集进行训练。
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/f8ffb092f6354d8c9c0219224db0e87b5490c5715cc346cf87b7098b2c3c2069)
完整代码如下：
有关该任务和数据集的详细介绍，可参考：[初识飞桨手写数字识别模型](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/224342)
```python
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
## 2.1 定义数据读取器
飞桨提供了多个封装好的数据集API，本任务我们可以通过调用 [paddle.dataset.mnist](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/data/dataset_cn.html) 的 train 函数和 test 函数，直接获取处理好的 MNIST 训练集和测试集；然后调用 [paddle.batch](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/io_cn/batch_cn.html#batch) 接口返回 reader 的装饰器，该 reader 将输入 reader 的数据打包成指定 BATCH_SIZE 大小的批处理数据。
class MyLayer(fluid.dygraph.Layer):
def __init__(self, input_size):
super(MyLayer, self).__init__()
self.linear = fluid.dygraph.nn.Linear(input_size, 12)
def forward(self, inputs):
x = self.linear(inputs)
x = fluid.layers.relu(x)
self._x_for_debug = x
x = fluid.layers.elementwise_mul(x, x)
x = fluid.layers.reduce_sum(x)
return [x]
```python
import paddle
# 定义批大小
BATCH_SIZE = 64
if __name__ == '__main__':
np_inp = np.array([[1.0, 2.0, -1.0]], dtype=np.float32)
with fluid.dygraph.guard():
var_inp = fluid.dygraph.to_variable(np_inp)
my_layer = MyLayer(np_inp.shape[-1])
x = my_layer(var_inp)[0]
dy_out = x.numpy()
x.backward()
dy_grad = my_layer._x_for_debug.gradient()
my_layer.clear_gradients() # 将参数梯度清零以保证下一轮训练的正确性
# 通过调用paddle.dataset.mnist的train函数和test函数来构造reader
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
test_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
```
### 关于自动剪枝
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-images-idx3-ubyte.gz
Begin to download
每个 ``Variable`` 都有一个 ``stop_gradient`` 属性，可以用于细粒度地在反向梯度计算时排除部分子图，以提高效率。
Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/train-labels-idx1-ubyte.gz
Begin to download
........
Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/t10k-images-idx3-ubyte.gz
Begin to download
如果OP只要有一个输入需要梯度，那么该OP的输出也需要梯度。
相反，只有当OP的所有输入都不需要梯度时，该OP的输出也不需要梯度。
在所有的 ``Variable`` 都不需要梯度的子图中，反向计算就不会进行计算了。
Download finished
Cache file /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz not found, downloading https://dataset.bj.bcebos.com/mnist/t10k-labels-idx1-ubyte.gz
Begin to download
..
Download finished
在命令式编程模式模式下，除参数以外的所有 ``Variable`` 的 ``stop_gradient`` 属性默认值都为 ``True``，而参数的 ``stop_gradient`` 属性默认值为 ``False``。
该属性用于自动剪枝，避免不必要的反向运算。
例如：
## 2.2 定义模型和优化器
```python
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
本节我们采用如下网络模型，该模型可以很好的完成“手写数字识别”的任务。模型由卷积层 -> 池化层 -> 卷积层 -> 池化层 -> 全连接层组成，池化层即降采样层。
with fluid.dygraph.guard():
x = fluid.dygraph.to_variable(np.random.randn(5, 5)) # 默认stop_gradient=True
y = fluid.dygraph.to_variable(np.random.randn(5, 5)) # 默认stop_gradient=True
z = fluid.dygraph.to_variable(np.random.randn(5, 5))
z.stop_gradient = False
a = x + y
a.stop_gradient # True
b = a + z
b.stop_gradient # False
```
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/f9e59d727d68437aaaad8cee410e564c7a80063367bd4fcd9f710a1480ee338c)
当你想冻结你的模型的一部分，或者你事先知道你不会使用某些参数的梯度的时候，这个功能是非常有用的。
例如：
在开始构建网络模型前，需要了解如下信息：
```python
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
> <font size=2>在命令式编程模式模式中，参数和变量的存储管理方式与声明式编程模式不同。命令式编程模式模式下，网络中学习的参数和中间变量，生命周期和 Python 对象的生命周期是一致的。简单来说，一个 Python 对象的生命周期结束，相应的存储空间就会释放。</font>
with fluid.dygraph.guard():
value0 = np.arange(26).reshape(2, 13).astype("float32")
value1 = np.arange(6).reshape(2, 3).astype("float32")
value2 = np.arange(10).reshape(2, 5).astype("float32")
fc = fluid.Linear(13, 5, dtype="float32")
fc2 = fluid.Linear(3, 3, dtype="float32")
a = fluid.dygraph.to_variable(value0)
b = fluid.dygraph.to_variable(value1)
c = fluid.dygraph.to_variable(value2)
out1 = fc(a)
out2 = fc2(b)
out1.stop_gradient = True # 将不会对out1这部分子图做反向计算
out = fluid.layers.concat(input=[out1, out2, c], axis=1)
out.backward()
# 可以发现这里fc参数的梯度都为0
assert (fc.weight.gradient() == 0).all()
assert (out1.gradient() == 0).all()
```
对于一个网络模型，在模型学习的过程中参数会不断更新，所以参数需要在整个学习周期内一直保持存在，因此需要一个机制来保持网络的所有的参数不被释放，飞桨的命令式编程模式模式采用了继承自 [fluid.dygraph.Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的面向对象设计的方法来管理所有的参数，该方法也更容易模块化组织代码。
## 使用DyGraph训练模型
下面介绍如何通过继承 fluid.dygraph.Layers 实现一个简单的ConvPool层；该层由一个 [卷积层](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Conv2D_cn.html#conv2d) 和一个 [池化层](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Pool2D_cn.html#pool2d) 组成。
接下来我们将以“手写数字识别”这个最基础的模型为例，展示如何利用DyGraph模式搭建并训练一个模型：
有关手写数字识别的相关理论知识请参考[PaddleBook](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/02.recognize_digits)中的内容，我们在这里默认您已经了解了该模型所需的深度学习理论知识。
1. 准备数据，我们使用`paddle.dataset.mnist`作为训练所需要的数据集：
```python
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
```
2. 构建网络，虽然您可以根据之前的介绍自己定义所有的网络结构，但是您也可以直接使用`fluid.dygraph.Layer`当中我们为您定制好的一些基础网络结构，这里我们利用`fluid.dygraph.Conv2D`以及`fluid.dygraph.Pool2d`构建了基础的`SimpleImgConvPool`：
```python
import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.dygraph.nn import Conv2D, Pool2D
```python
class SimpleImgConvPool(fluid.dygraph.Layer):
# 定义SimpleImgConvPool网络，必须继承自fluid.dygraph.Layer
# 该网络由一个卷积层和一个池化层组成
class SimpleImgConvPool(fluid.dygraph.Layer):
# 在__init__构造函数中会执行变量的初始化、参数初始化、子网络初始化的操作
# 本例中执行了Conv2D和Pool2D网络的初始化操作
def __init__(self,
num_channels,
num_filters,
......@@ -240,7 +215,8 @@ with fluid.dygraph.guard():
bias_attr=None):
super(SimpleImgConvPool, self).__init__()
self._conv2d = fluid.dygraph.Conv2D(
# Conv2D网络的初始化
self._conv2d = Conv2D(
num_channels=num_channels,
num_filters=num_filters,
filter_size=filter_size,
......@@ -248,12 +224,13 @@ with fluid.dygraph.guard():
padding=conv_padding,
dilation=conv_dilation,
groups=conv_groups,
param_attr=param_attr,
bias_attr=bias_attr,
param_attr=None,
bias_attr=None,
act=act,
use_cudnn=use_cudnn)
self._pool2d = fluid.dygraph.Pool2D(
# Pool2D网络的初始化
self._pool2d = Pool2D(
pool_size=pool_size,
pool_type=pool_type,
pool_stride=pool_stride,
......@@ -261,211 +238,295 @@ with fluid.dygraph.guard():
global_pooling=global_pooling,
use_cudnn=use_cudnn)
# forward函数实现了SimpleImgConvPool网络的执行逻辑
def forward(self, inputs):
x = self._conv2d(inputs)
x = self._pool2d(x)
return x
```
```
可以看出实现一个 ConvPool 层（即SimpleImgConvPool）分为两个步骤：
1. 定义 \_\_init\_\_ 构造函数。
在 \_\_init\_\_ 构造函数中，通常会执行变量初始化、参数初始化、子网络初始化等操作，执行这些操作时不依赖于输入的动态信息。这里我们对子网络（卷积层和池化层）做了初始化操作。
> 注意: 构建网络时子网络的定义和使用请在`__init__`中进行， 而子网络的执行则在`forward`函数中进行
2. 定义 forward 函数。
3. 利用已经构建好的`SimpleImgConvPool`组成最终的`MNIST`网络：
该函数负责定义网络运行时的执行逻辑，将会在每一轮训练/预测中被调用。上述示例中，forward 函数的逻辑是先执行一个卷积操作，然后执行一个池化操作。
```python
class MNIST(fluid.dygraph.Layer):
接下来我们介绍如何利用子网络组合出MNIST网络，该网络由两个 SimpleImgConvPool 子网络和一个全连接层组成。
```python
# 定义MNIST网络，必须继承自fluid.dygraph.Layer
# 该网络由两个SimpleImgConvPool子网络、reshape层、matmul层、softmax层、accuracy层组成
class MNIST(fluid.dygraph.Layer):
# 在__init__构造函数中会执行变量的初始化、参数初始化、子网络初始化的操作
# 本例中执行了self.pool_2_shape变量、matmul层中参数self.output_weight、SimpleImgConvPool子网络的初始化操作
def __init__(self):
super(MNIST, self).__init__()
self._simple_img_conv_pool_1 = SimpleImgConvPool(
1, 20, 5, 2, 2, act="relu")
self._simple_img_conv_pool_2 = SimpleImgConvPool(
20, 50, 5, 2, 2, act="relu")
# self.pool_2_shape变量定义了经过self._simple_img_conv_pool_2层之后的数据
# 除了batch_size维度之外其他维度的乘积
self.pool_2_shape = 50 * 4 * 4
# self.pool_2_shape、SIZE定义了self.output_weight参数的维度
SIZE = 10
scale = (2.0 / (self.pool_2_shape**2 * SIZE))**0.5
self._fc = fluid.dygraph.Linear(
self.pool_2_shape,
10,
param_attr=fluid.param_attr.ParamAttr(
initializer=fluid.initializer.NormalInitializer(
loc=0.0, scale=scale)),
act="softmax")
# 定义全连接层的参数
self.output_weight = self.create_parameter(
[self.pool_2_shape, 10])
# forward函数实现了MNIST网络的执行逻辑
def forward(self, inputs, label=None):
x = self._simple_img_conv_pool_1(inputs)
x = self._simple_img_conv_pool_2(x)
x = fluid.layers.reshape(x, shape=[-1, self.pool_2_shape])
x = self._fc(x)
x = fluid.layers.matmul(x, self.output_weight)
x = fluid.layers.softmax(x)
if label is not None:
acc = fluid.layers.accuracy(input=x, label=label)
return x, acc
else:
return x
```
```
在这个复杂的 Layer 的 \_\_init\_\_ 构造函数中，包含了更多基础的操作：
1. 变量的初始化：self.pool_2_shape = 50 * 4 * 4
2. 全连接层参数的创建，通过调用 [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 [create_parameter](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#create_parameter) 接口：self.output_weight = self.create_parameter( [ self.pool_2_shape, 10])
3. 子 Layer 的构造：self._simple_img_conv_pool_1、self._simple_img_conv_pool_2
forward 函数的实现和 前面SimpleImgConvPool 类中的实现方式类似。
4. 在`fluid.dygraph.guard()`中定义配置好的`MNIST`网络结构，此时即使没有训练也可以在`fluid.dygraph.guard()`中调用模型并且检查输出：
接下来定义MNIST类的对象，以及优化器。这里优化器我们选择 [AdamOptimizer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/optimizer_cn/AdamOptimizer_cn.html#adamoptimizer) ，通过 [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 [parameters](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#parameters) 接口来读取该网络的全部参数，实现如下：
```python
with fluid.dygraph.guard():
```python
import numpy as np
from paddle.fluid.optimizer import AdamOptimizer
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
with fluid.dygraph.guard():
# 定义MNIST类的对象
mnist = MNIST()
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=32, drop_last=True)
id, data = list(enumerate(train_reader()))[0]
dy_x_data = np.array(
[x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
img = fluid.dygraph.to_variable(dy_x_data)
print("result is: {}".format(mnist(img).numpy()))
```
# 定义优化器为AdamOptimizer，学习旅learning_rate为0.001
# 注意命令式编程模式模式下必须传入parameter_list参数，该参数为需要优化的网络参数，本例需要优化mnist网络中的所有参数
adam = AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
```
输出：
## 2.3 训练
```
result is: [[0.10135901 0.1051138 0.1027941 ... 0.0972859 0.10221873 0.10165327]
[0.09735426 0.09970362 0.10198303 ... 0.10134517 0.10179105 0.10025002]
[0.09539858 0.10213123 0.09543551 ... 0.10613529 0.10535969 0.097991 ]
...
[0.10120598 0.0996111 0.10512722 ... 0.10067689 0.10088114 0.10071224]
[0.09889644 0.10033772 0.10151272 ... 0.10245881 0.09878646 0.101483 ]
[0.09097178 0.10078511 0.10198414 ... 0.10317434 0.10087223 0.09816764]]
```
当我们定义好上述网络结构之后，就可以进行训练了。
5. 构建训练循环，在每一轮参数更新完成后我们调用`mnist.clear_gradients()`来重置梯度：
实现如下：
* 数据读取：读取每批数据，通过 [to_variable](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/to_variable_cn.html#to-variable) 接口将 numpy.ndarray 对象转换为 [Variable](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/Variable_cn.html#variable) 类型的对象。
* 网络正向执行：在正向执行时，用户构造出img和label之后，可利用类似函数调用的方式（如：mnist(img, label)）传递参数执行对应网络的 forward 函数。
* 计算损失值：根据网络返回的计算结果，计算损失值，便于后续执行反向计算。
* 执行反向计算：需要用户主动调用 [backward](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/Variable_cn.html#backward) 接口来执行反向计算。
* 参数更新：调用优化器的 [minimize](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/optimizer_cn/AdamOptimizer_cn.html#minimize) 接口对参数进行更新。
* 梯度重置：将本次计算的梯度值清零，以便进行下一次迭代和梯度更新。
* 保存训练好的模型：通过 [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 [state_dict](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#state_dict) 获取模型的参数；通过 [save_dygraph](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/save_dygraph_cn.html#save-dygraph) 对模型参数进行保存。
```python
with fluid.dygraph.guard():
epoch_num = 5
BATCH_SIZE = 64
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=32, drop_last=True)
```python
import numpy as np
from paddle.fluid.optimizer import AdamOptimizer
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
with fluid.dygraph.guard():
# 定义MNIST类的对象
mnist = MNIST()
adam = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
# 定义优化器为AdamOptimizer，学习旅learning_rate为0.001
# 注意命令式编程模式模式下必须传入parameter_list参数，该参数为需要优化的网络参数，本例需要优化mnist网络中的所有参数
adam = AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
# 设置全部样本的训练次数
epoch_num = 5
# 执行epoch_num次训练
for epoch in range(epoch_num):
# 读取训练数据进行训练
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
dy_x_data = np.array([x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array(
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(-1, 1)
dy_x_data = np.array([x[0].reshape(1, 28, 28) for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array([x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(-1, 1)
img = fluid.dygraph.to_variable(dy_x_data)
label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
#将ndarray类型的数据转换为Variable类型
img = to_variable(dy_x_data)
label = to_variable(y_data)
cost = mnist(img)
# 网络正向执行
cost, acc = mnist(img, label)
# 计算损失值
loss = fluid.layers.cross_entropy(cost, label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
if batch_id % 100 == 0 and batch_id is not 0:
print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, avg_loss.numpy()))
# 执行反向计算
avg_loss.backward()
# 参数更新
adam.minimize(avg_loss)
# 将本次计算的梯度值清零，以便进行下一次迭代和梯度更新
mnist.clear_gradients()
# 输出对应epoch、batch_id下的损失值
if batch_id % 100 == 0:
print("Loss at epoch {} step {}: {:}".format(
epoch, batch_id, avg_loss.numpy()))
# 保存训练好的模型
model_dict = mnist.state_dict()
fluid.save_dygraph(model_dict, "save_temp")
```
Loss at epoch 0 step 0: [3.362183]
Loss at epoch 0 step 100: [0.20108832]
Loss at epoch 0 step 200: [0.1681692]
Loss at epoch 0 step 300: [0.11894853]
Loss at epoch 0 step 400: [0.13005154]
Loss at epoch 0 step 500: [0.10004535]
Loss at epoch 0 step 600: [0.11465541]
Loss at epoch 0 step 700: [0.14584845]
Loss at epoch 0 step 800: [0.21515566]
Loss at epoch 0 step 900: [0.13847716]
Loss at epoch 1 step 0: [0.03004131]
Loss at epoch 1 step 100: [0.1855965]
Loss at epoch 1 step 200: [0.07302501]
Loss at epoch 1 step 300: [0.02016284]
Loss at epoch 1 step 400: [0.03899964]
Loss at epoch 1 step 500: [0.05415711]
Loss at epoch 1 step 600: [0.09633664]
Loss at epoch 1 step 700: [0.07155745]
Loss at epoch 1 step 800: [0.13023862]
Loss at epoch 1 step 900: [0.09051394]
Loss at epoch 2 step 0: [0.00580437]
Loss at epoch 2 step 100: [0.1506507]
Loss at epoch 2 step 200: [0.03713503]
Loss at epoch 2 step 300: [0.01145383]
Loss at epoch 2 step 400: [0.0497771]
## 2.4 评估测试
模型训练完成，我们已经保存了训练好的模型，接下来进行评估测试。某些OP（如 dropout、batch_norm）需要区分训练模式和评估模式，以标识不同的执行状态。飞桨中OP默认采用的是训练模式（train mode），可通过如下方法切换：
```
model.eval() #切换到评估模式
model.train() #切换到训练模式
```
6. 变量及优化器
模型的参数或者任何您希望检测的值可以作为变量封装在类中，然后通过对象获取并使用`numpy()`方法获取其`ndarray`的输出， 在训练过程中您可以使用`mnist.parameters()`来获取到网络中所有的参数，也可以指定某一个`Layer`的某个参数或者`parameters()`来获取该层的所有参数，使用`numpy()`方法随时查看参数的值
模型评估测试的实现如下：
* 首先定义 MNIST 类的对象 mnist_eval，然后通过 [load_dygraph](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/load_dygraph_cn.html#load-dygraph) 接口加载保存好的模型参数，通过 [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 [set_dict](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#set_dict) 接口将参数导入到模型中，通过 [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 eval 接口切换到预测评估模式。
* 读取测试数据执行网络正向计算，进行评估测试，输出不同 batch 数据下损失值和准确率的平均值。
反向运行后调用之前定义的`Adam`优化器对象的`minimize`方法进行参数更新:
```python
with fluid.dygraph.guard():
epoch_num = 5
BATCH_SIZE = 64
```python
with fluid.dygraph.guard():
# 定义MNIST类的对象
mnist_eval = MNIST()
mnist = MNIST()
adam = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size= BATCH_SIZE, drop_last=True)
# 加载保存的模型
model_dict, _ = fluid.load_dygraph("save_temp")
mnist_eval.set_dict(model_dict)
print("checkpoint loaded")
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
for epoch in range(epoch_num):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
dy_x_data = np.array(
[x[0].reshape(1, 28, 28)
# 切换到预测评估模式
mnist_eval.eval()
acc_set = []
avg_loss_set = []
# 读取测试数据进行评估测试
for batch_id, data in enumerate(test_reader()):
dy_x_data = np.array([x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array(
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(BATCH_SIZE, 1)
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(-1, 1)
img = fluid.dygraph.to_variable(dy_x_data)
label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
label.stop_gradient = True
# 将ndarray类型的数据转换为Variable类型
img = to_variable(dy_x_data)
label = to_variable(y_data)
cost = mnist(img)
loss = fluid.layers.cross_entropy(cost, label)
# 网络正向执行
prediction, acc = mnist_eval(img, label)
# 计算损失值
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
acc_set.append(float(acc.numpy()))
avg_loss_set.append(float(avg_loss.numpy()))
dy_out = avg_loss.numpy()
# 输出不同 batch 数据下损失值和准确率的平均值
acc_val_mean = np.array(acc_set).mean()
avg_loss_val_mean = np.array(avg_loss_set).mean()
print("Eval avg_loss is: {}, acc is: {}".format(avg_loss_val_mean, acc_val_mean))
```
avg_loss.backward()
adam.minimize(avg_loss)
mnist.clear_gradients()
## 2.5 模型参数的保存和加载
dy_param_value = {}
for param in mnist.parameters():
dy_param_value[param.name] = param.numpy()
在命令式编程模式模式下，模型和优化器在不同的模块中，所以模型和优化器分别在不同的对象中存储，使得模型参数和优化器信息需分别存储。
因此模型的保存需要单独调用模型和优化器中的 state_dict() 接口，同样模型的加载也需要单独进行处理。
if batch_id % 20 == 0:
print("Loss at step {}: {}".format(batch_id, avg_loss.numpy()))
print("Final loss: {}".format(avg_loss.numpy()))
print("_simple_img_conv_pool_1_conv2d W's mean is: {}".format(mnist._simple_img_conv_pool_1._conv2d._filter_param.numpy().mean()))
print("_simple_img_conv_pool_1_conv2d Bias's mean is: {}".format(mnist._simple_img_conv_pool_1._conv2d._bias_param.numpy().mean()))
```
保存模型 ：
1. 保存模型参数：首先通过 minist.state_dict 函数获取 mnist 网络的所有参数，然后通过 fluid.save_dygraph 函数将获得的参数保存至以 save_path 为前缀的文件中。
1. 保存优化器信息：首先通过 adam.state_dict 函数获取 adam 优化器的信息，然后通过 fluid.save_dygraph 函数将获得的参数保存至以 save_path 为前缀的文件中。
* [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 [state_dict](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#state_dict) 接口：该接口可以获取当前层及其子层的所有参数，并将参数存放在 dict 结构中。
* [Optimizer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/optimizer_cn/AdamOptimizer_cn.html#adamoptimizer) 的 state_dict 接口：该接口可以获取优化器的信息，并将信息存放在 dict 结构中。其中包含优化器使用的所有变量，例如对于 Adam 优化器，包括 beta1、beta2、momentum 等信息。注意如果该优化器的 minimize 函数没有被调用过，则优化器的信息为空。
* [save_dygraph](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/save_dygraph_cn.html#save-dygraph) 接口：该接口将传入的参数或优化器的 dict 保存到磁盘上。
```
# 保存模型参数
1. fluid.save_dygraph(minist.state_dict(), “save_path”)
# 保存优化器信息
2. fluid.save_dygraph(adam.state_dict(), “save_path”)
```
加载模型：
1. 通过 fluid.load_dygraph 函数获取模型参数信息 model_state 和优化器信息 opt_state；
1. 通过 mnist.set_dict 函数用获取的模型参数信息设置 mnist 网络的参数
1. 通过 adam.set_dict 函数用获取的优化器信息设置 adam 优化器信息。
* [Layer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#layer) 的 [set_dict](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/Layer_cn.html#set_dict) 接口：该接口根据传入的 dict 结构设置参数，所有参数将由 dict 结构中的 Tensor 设置。
* [Optimizer](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/optimizer_cn/AdamOptimizer_cn.html#adamoptimizer) 的 set_dict 接口：该接口根据传入的 dict 结构设置优化器信息，例如对于 Adam 优化器，包括 beta1、beta2、momentum 等信息。如果使用了 LearningRateDecay ，则 global_step 信息也将会被设置。
* [load_dygraph](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/load_dygraph_cn.html#load-dygraph) 接口：该接口尝试从磁盘中加载参数或优化器的 dict 。
```
# 获取模型参数和优化器信息
1. model_state, opt_state= fluid.load_dygraph(“save_path”)
# 加载模型参数
2. mnist.set_dict(model_state)
# 加载优化器信息
3. adam.set_dict(opt_state)
```
输出：
```
Loss at step 0: [2.302]
Loss at step 20: [1.616]
Loss at step 40: [1.244]
Loss at step 60: [1.142]
Loss at step 80: [0.911]
Loss at step 100: [0.824]
Loss at step 120: [0.774]
Loss at step 140: [0.626]
Loss at step 160: [0.609]
Loss at step 180: [0.627]
Loss at step 200: [0.466]
Loss at step 220: [0.499]
Loss at step 240: [0.614]
Loss at step 260: [0.585]
Loss at step 280: [0.503]
Loss at step 300: [0.423]
Loss at step 320: [0.509]
Loss at step 340: [0.348]
Loss at step 360: [0.452]
Loss at step 380: [0.397]
Loss at step 400: [0.54]
Loss at step 420: [0.341]
Loss at step 440: [0.337]
Loss at step 460: [0.155]
Final loss: [0.164]
_simple_img_conv_pool_1_conv2d W's mean is: 0.00606656912714
_simple_img_conv_pool_1_conv2d Bias's mean is: -3.4576318285e-05
```
# 3. 多卡训练
7. 性能
针对数据量、计算量较大的任务，我们需要多卡并行训练，以提高训练效率。目前命令式编程模式模式可支持GPU的单机多卡训练方式，在命令式编程模式中多卡的启动和单卡略有不同，命令式编程模式多卡通过 Python 基础库 subprocess.Popen 在每一张 GPU 上启动单独的 Python 程序的方式，每张卡的程序独立运行，只是在每一轮梯度计算完成之后，所有的程序进行梯度的同步，然后更新训练的参数。
在使用`fluid.dygraph.guard()`时可以通过传入`fluid.CUDAPlace(0)`或者`fluid.CPUPlace()`来选择执行DyGraph的设备，通常如果不做任何处理将会自动适配您的设备。
我们通过一个实例了解如何进行多卡训练：
><font size=2>由于AI Studio上未配置多卡环境，所以本实例需在本地构建多卡环境后运行。</font>
## 使用多卡训练模型
1. 本实例仍然采用前面定义的 MNIST 网络，可将前面定义的 SimpleImgConvPool、MNIST 网络结构、相关的库导入代码、以及下面多卡训练的示例代码拷贝至本地文件 train.py 中。
目前PaddlePaddle支持通过多进程方式进行多卡训练，即每个进程对应一张卡。训练过程中，在第一次执行前向操作时，如果该操作需要参数，则会将0号卡的参数Broadcast到其他卡上，确保各个卡上的参数一致；在计算完反向操作之后，将产生的参数梯度在所有卡之间进行聚合；最后在各个GPU卡上分别进行参数更新。
```python
import numpy as np
from paddle.fluid.optimizer import AdamOptimizer
from paddle.fluid.dygraph.base import to_variable
# 通过 Env() 的 dev_id 设置程序运行的设备
place = fluid.CUDAPlace(fluid.dygraph.parallel.Env().dev_id)
with fluid.dygraph.guard(place):
# 准备多卡环境
strategy = fluid.dygraph.parallel.prepare_context()
epoch_num = 5
BATCH_SIZE = 64
mnist = MNIST()
adam = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
# 数据并行模块
mnist = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(mnist, strategy)
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
# 数据切分
train_reader = fluid.contrib.reader.distributed_batch_reader(
train_reader)
......@@ -480,61 +541,36 @@ with fluid.dygraph.guard(place):
label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
label.stop_gradient = True
# 网络正向执行
cost, acc = mnist(img, label)
# 计算损失值
loss = fluid.layers.cross_entropy(cost, label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
# 单步训练：首先对 loss 进行归一化，然后计算单卡的梯度，最终将所有的梯度聚合
avg_loss = mnist.scale_loss(avg_loss)
avg_loss.backward()
mnist.apply_collective_grads()
# 参数更新
adam.minimize(avg_loss)
# 将本次计算的梯度值清零，以便进行下一次迭代和梯度更新
mnist.clear_gradients()
# 输出对应epoch、batch_id下的损失值
if batch_id % 100 == 0 and batch_id is not 0:
print("epoch: {}, batch_id: {}, loss is: {}".format(epoch, batch_id, avg_loss.numpy()))
```
命令式编程模式单卡训练转多卡训练需要修改的地方主要有四处：
1. 需要从环境变量获取设备的ID，即：
2、飞桨命令式编程模式多进程多卡模型训练启动时，需要指定使用的 GPU，比如使用 0,1 卡，可执行如下命令启动训练：
```python
place = fluid.CUDAPlace(fluid.dygraph.parallel.Env().dev_id)
```
2. 需要对原模型做一些预处理，即：
```python
strategy = fluid.dygraph.parallel.prepare_context()
mnist = MNIST()
adam = AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
mnist = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(mnist, strategy)
```
3. 数据读取，必须确保每个进程读取的数据是不同的，即所有进程读取数据的交集为空，所有进程读取数据的并集是完整的数据集：
```python
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
train_reader = fluid.contrib.reader.distributed_batch_reader(
train_reader)
```
4. 需要对loss进行调整，以及对参数的梯度进行聚合，即：
```python
avg_loss = mnist.scale_loss(avg_loss)
avg_loss.backward()
mnist.apply_collective_grads()
```
Paddle命令式编程模式多进程多卡模型训练启动时需要指定使用的GPU，即如果使用`0,1,2,3`卡，启动方式如下：
```
python -m paddle.distributed.launch --selected_gpus=0,1,2,3 --log_dir ./mylog train.py
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m paddle.distributed.launch --log_dir ./mylog train.py
```
输出结果为：
其中 log_dir 为存放 log 的地址，train.py 为程序名。
执行结果如下：
```
----------- Configuration Arguments -----------
......@@ -542,315 +578,309 @@ cluster_node_ips: 127.0.0.1
log_dir: ./mylog
node_ip: 127.0.0.1
print_config: True
selected_gpus: 0,1,2,3
selected_gpus: 0,1
started_port: 6170
training_script: train.py
training_script_args: ['--use_data_parallel', '1']
use_paddlecloud: True
training_script_args: []
use_paddlecloud: False
------------------------------------------------
trainers_endpoints: 127.0.0.1:6170,127.0.0.1:6171,127.0.0.1:6172,127.0.0.1:6173 , node_id: 0 , current_node_ip: 127.0.0.1 , num_nodes: 1 , node_ips: ['127.0.0.1'] , nranks: 4
trainers_endpoints: 127.0.0.1:6170,127.0.0.1:6171 , node_id: 0 , current_node_ip: 127.0.0.1 , num_nodes: 1 , node_ips: ['127.0.0.1'] , nranks: 2
```
此时，程序会将每个进程的输出log导出到./mylog路径下：
此时，程序会将每个进程的输出 log 导出到 ./mylog 路径下，可以打开 workerlog.0 和 workerlog.1 来查看结果：
```
.
├── mylog
│ ├── workerlog.0
│ ├── workerlog.1
│ ├── workerlog.2
│ └── workerlog.3
│ └── workerlog.1
└── train.py
```
如果不指定`--log_dir`，程序会将打印出所有进程的输出，即：
总结一下，多卡训练相比单卡训练，有如下步骤不同：
1. 通过 Env() 的 dev_id 设置程序运行的设备。
```
place = fluid.CUDAPlace(fluid.dygraph.parallel.Env().dev_id)
with fluid.dygraph.guard(place):
```
2. 准备多卡环境。
```
strategy = fluid.dygraph.parallel.prepare_context()
```
3. 数据并行模块。
在数据并行的时候，我们需要存储和初始化一些多卡相关的信息，这些信息和操作放在 DataParallel 类中，使用的时候，我们需要利用 model（定义的模型） 和 strategy（第二步得到的多卡环境） 信息初始化 DataParallel。
```
----------- Configuration Arguments -----------
cluster_node_ips: 127.0.0.1
log_dir: None
node_ip: 127.0.0.1
print_config: True
selected_gpus: 0,1,2,3
started_port: 6170
training_script: train.py
training_script_args: ['--use_data_parallel', '1']
use_paddlecloud: True
------------------------------------------------
trainers_endpoints: 127.0.0.1:6170,127.0.0.1:6171,127.0.0.1:6172,127.0.0.1:6173 , node_id: 0 , current_node_ip: 127.0.0.1 , num_nodes: 1 , node_ips: ['127.0.0.1'] , nranks: 4
grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
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I0923 09:32:36.429337 56409 nccl_context.cc:120] init nccl context nranks: 4 local rank: 0 gpu id: 0
I0923 09:32:36.429440 56412 nccl_context.cc:120] init nccl context nranks: 4 local rank: 3 gpu id: 3
W0923 09:32:42.594097 56412 device_context.cc:198] Please NOTE: device: 3, CUDA Capability: 70, Driver API Version: 9.0, Runtime API Version: 9.0
W0923 09:32:42.605836 56412 device_context.cc:206] device: 3, cuDNN Version: 7.5.
W0923 09:32:42.632463 56410 device_context.cc:198] Please NOTE: device: 1, CUDA Capability: 70, Driver API Version: 9.0, Runtime API Version: 9.0
W0923 09:32:42.637948 56410 device_context.cc:206] device: 1, cuDNN Version: 7.5.
W0923 09:32:42.648674 56411 device_context.cc:198] Please NOTE: device: 2, CUDA Capability: 70, Driver API Version: 9.0, Runtime API Version: 9.0
W0923 09:32:42.654021 56411 device_context.cc:206] device: 2, cuDNN Version: 7.5.
W0923 09:32:43.048696 56409 device_context.cc:198] Please NOTE: device: 0, CUDA Capability: 70, Driver API Version: 9.0, Runtime API Version: 9.0
W0923 09:32:43.053236 56409 device_context.cc:206] device: 0, cuDNN Version: 7.5.
start data reader (trainers_num: 4, trainer_id: 2)
start data reader (trainers_num: 4, trainer_id: 3)
start data reader (trainers_num: 4, trainer_id: 1)
start data reader (trainers_num: 4, trainer_id: 0)
Loss at epoch 0 step 0: [0.57390565]
Loss at epoch 0 step 0: [0.57523954]
Loss at epoch 0 step 0: [0.575606]
Loss at epoch 0 step 0: [0.5767452]
```
## 模型参数的保存
命令式编程模式由于模型和优化器在不同的对象中存储，模型参数和优化器信息要分别存储。

在模型训练中可以使用 `paddle.fluid.dygraph.save_dygraph(state_dict, model_path)` 来保存模型参数的dict或优化器信息的dict。
同样可以使用 `paddle.fluid.dygraph.load_dygraph(model_path)` 获取保存的模型参数的dict和优化器信息的dict。
再使用`your_modle_object.set_dict(para_dict)`接口来恢复保存的模型参数从而达到继续训练的目的。
以及使用`your_optimizer_object.set_dict(opti_dict)`接口来恢复保存的优化器中的`learning rate decay`值。
下面的代码展示了如何在“手写数字识别”任务中保存参数并且读取已经保存的参数来继续训练。
mnist = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(mnist, strategy)
```
4. 数据切分。
```python
import paddle.fluid as fluid
数据切分是一个非常重要的流程，是为了防止每张卡在每一轮训练见到的数据都一样，可以使用 distributed_batch_reader 对单卡的 reader 进行进行切分处理。 用户也可以其他的策略来达到数据切分的目的，比如事先分配好每张卡的数据，这样就可以使用单卡的 reader ，不使用 distributed_batch_reader。
with fluid.dygraph.guard():
epoch_num = 5
BATCH_SIZE = 64
```
train_reader = fluid.contrib.reader.distributed_batch_reader(train_reader)
```
mnist = MNIST()
adam = fluid.optimizer.Adam(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size= BATCH_SIZE, drop_last=True)
5. 单步训练。
np.set_printoptions(precision=3, suppress=True)
dy_param_init_value={}
for epoch in range(epoch_num):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
dy_x_data = np.array(
[x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array(
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(BATCH_SIZE, 1)
首先对 loss 进行归一化，然后计算单卡的梯度，最终将所有的梯度聚合。
```
avg_loss = mnist.scale_loss(avg_loss)
avg_loss.backward()
mnist.apply_collective_grads()
```
6. 模型保存。
img = fluid.dygraph.to_variable(dy_x_data)
label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
label.stop_gradient = True
和单卡不同，多卡训练时需逐个进程执行保存操作，多个进程同时保存会使模型文件格式出错。
```
if fluid.dygraph.parallel.Env().local_rank == 0：
fluid.save_dygraph(mnist.state_dict, “path”)
```
7. 评估测试。
cost = mnist(img)
loss = fluid.layers.cross_entropy(cost, label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
对模型进行评估测试时，如果需要加载模型，须确保评估和保存的操作在同一个进程中，否则可能出现模型尚未保存完成，即启动评估，造成加载出错的问题。如果不需要加载模型，则没有这个问题，在一个进程或多个进程中评估均可。
dy_out = avg_loss.numpy()
# 4. 模型部署
avg_loss.backward()
adam.minimize(avg_loss)
if batch_id == 20:
fluid.dygraph.save_dygraph(mnist.state_dict(), "paddle_dy")
mnist.clear_gradients()
命令式编程模式虽然有非常多的优点，但是如果用户希望使用 C++ 部署已经训练好的模型，会存在一些不便利。比如，命令式编程模式中可使用 Python 原生的控制流，包含 if/else、switch、for/while，这些控制流需要通过一定的机制才能映射到 C++ 端，实现在 C++ 端的部署。
if batch_id == 20:
for param in mnist.parameters():
dy_param_init_value[param.name] = param.numpy()
model, _ = fluid.dygraph.load_dygraph("paddle_dy")
mnist.set_dict(model)
break
if epoch == 0:
break
restore = mnist.parameters()
# check save and load
<ul><li>如果用户使用的 if/else、switch、for/while 与输入（包括输入的值和 shape ）无关，则可以使用如下命令式编程模式模型部署方案：
<ul><li>使用 TracedLayer 将前向命令式编程模式模型转换为声明式编程模式模型。可以将命令式编程模式保存后做在线C++预测；除此以外，用户也可使用转换后的声明式编程模式模型在Python端做预测，通常比原先的命令式编程模式性能更好。</li>
<li>所有的TracedLayer对象均不应通过构造函数创建，而需通过调用静态方法 TracedLayer.trace(layer, inputs) 创建。</li>
<li>TracedLayer使用 Executor 和 CompiledProgram 运行声明式编程模式模型。</li></ul></li>
</ul>
success = True
for value in restore:
if (not np.array_equal(value.numpy(), dy_param_init_value[value.name])) or (not np.isfinite(value.numpy().all())) or (np.isnan(value.numpy().any())):
success = False
print("model save and load success? {}".format(success))
```
需要注意的是，如果采用多卡训练，只需要一个进程对模型参数进行保存，因此在保存模型参数时，需要进行指定保存哪个进程的参数，比如
```python
if fluid.dygraph.parallel.Env().local_rank == 0:
fluid.dygraph.save_dygraph(mnist.state_dict(), "paddle_dy")
from paddle.fluid.dygraph import TracedLayer
with fluid.dygraph.guard():
# 定义MNIST类的对象
mnist = MNIST()
in_np = np.random.random([10, 1, 28, 28]).astype('float32')
# 将numpy的ndarray类型的数据转换为Variable类型
input_var = fluid.dygraph.to_variable(in_np)
# 通过 TracerLayer.trace 接口将命令式编程模式模型转换为声明式编程模式模型
out_dygraph, static_layer = TracedLayer.trace(mnist, inputs=[input_var])
save_dirname = './saved_infer_model'
# 将转换后的模型保存
static_layer.save_inference_model(save_dirname, feed=[0], fetch=[0])
```
## 模型评估
当我们需要在DyGraph模式下利用搭建的模型进行预测任务，请在`fluid.dygraph.guard()`上下文中调用一次`YourModel.eval()`接口来切换到预测模式。例如，在之前的手写数字识别模型中我们可以使用`mnist.eval()`来切换到预测模式。需要显示地调用`YourModel.eval()`切换到预测模式的原因是，我们默认在`fluid.dygraph.guard()`上下文中是训练模式，训练模式下DyGraph在运行前向网络的时候会自动求导，添加反向网络；而在预测时，DyGraph只需要执行前向的预测网络，不需要进行自动求导并执行反向网络。
```python
# 声明式编程模式中需要使用执行器执行之前已经定义好的网络
place = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)
program, feed_vars, fetch_vars = fluid.io.load_inference_model(save_dirname, exe)
# 声明式编程模式中需要调用执行器的run方法执行计算过程
fetch, = exe.run(program, feed={feed_vars[0]: in_np}, fetch_list=fetch_vars)
```
以上示例中，通过 [TracerLayer.trace](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/TracedLayer_cn.html#trace) 接口来运行命令式编程模式模型并将其转换为声明式编程模式模型，该接口需要传入命令式编程模式的网络模型 mnist 和输入变量列表 [input_var]；然后调用 [save_inference_model](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/dygraph_cn/TracedLayer_cn.html#save_inference_model) 接口将声明式编程模式模型保存为用于预测部署的模型，之后利用 [load_inference_model](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/io_cn/load_inference_model_cn.html) 接口将保存的模型加载，并使用 [Executor](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/executor_cn/Executor_cn.html#executor) 执行，检查结果是否正确。
**请注意，如果您在`GPU`设备中运行`YourModel`模型，并且未调用`loss.backward`（通常来说，是进行预测时），则必须调用`YourModel.eval()`，以避免构建反向网络，否则有可能会导致显存不足。**
[save_inference_model](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api_cn/dygraph_cn/TracedLayer_cn.html#save_inference_model) 保存的下来的模型，同样可以使用 C++ 加载部署，具体的操作请参考：[C++ 预测 API介绍](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/inference_deployment/inference/native_infer.html)
下面的代码展示了如何使用DyGraph模式训练一个用于执行“手写数字识别”任务的模型并保存，并且利用已经保存好的模型进行预测。
* 如果任务中包含了依赖数据的控制流，比如下面这个示例中if条件的判断依赖输入的shape。针对这种场景，可以使用基于ProgramTranslator的方式转成声明式编程模式的program，通过save_inference_model 接口将声明式编程模式模型保存为用于预测部署的模型，之后利用 [load_inference_model](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/io_cn/load_inference_model_cn.html) 接口将保存的模型加载，并使用 [Executor](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/executor_cn/Executor_cn.html#executor) 执行，检查结果是否正确。
我们在`fluid.dygraph.guard()`上下文中进行了模型的保存和训练，值得注意的是，当我们需要在训练的过程中进行预测时需要使用`YourModel.eval()`切换到预测模式，并且在预测完成后使用`YourModel.train()`切换回训练模式继续训练。
保存的下来的模型，同样可以使用 C++ 加载部署，具体的操作请参考：[C++ 预测 API介绍](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/advanced_guide/inference_deployment/inference/native_infer.html)
我们在`inference_mnist `中启用另一个`fluid.dygraph.guard()`，并在其上下文中`load`之前保存的`checkpoint`进行预测，同样的在执行预测前需要使用`YourModel.eval()`来切换到预测模式。
```python
def test_mnist(reader, model, batch_size):
acc_set = []
avg_loss_set = []
for batch_id, data in enumerate(reader()):
dy_x_data = np.array([x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array(
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(batch_size, 1)
with fluid.dygraph.guard():
in_np = np.array([-2]).astype('int')
# 将numpy的ndarray类型的数据转换为Variable类型
input_var = fluid.dygraph.to_variable(in_np)
# if判断与输入input_var的shape有关
if input_var.shape[0] > 1:
print("input_var's shape[0] > 1")
else:
print("input_var's shape[1] < 1")
```
img = fluid.dygraph.to_variable(dy_x_data)
label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
label.stop_gradient = True
prediction, acc = model(img, label)
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
acc_set.append(float(acc.numpy()))
avg_loss_set.append(float(avg_loss.numpy()))
* 针对依赖数据的控制流，解决流程如下 1. 添加declarative装饰器； 2. 利用ProgramTranslator进行转换
# get test acc and loss
acc_val_mean = np.array(acc_set).mean()
avg_loss_val_mean = np.array(avg_loss_set).mean()
1) 添加declarative装饰器
首先需要对给MNist类的forward函数添加一个declarative 装饰器，来标记需要转换的代码块，（注：需要在最外层的class的forward函数中添加）
return avg_loss_val_mean, acc_val_mean
def inference_mnist():
with fluid.dygraph.guard():
mnist_infer = MNIST()
# load checkpoint
model_dict, _ = fluid.dygraph.load_dygraph("paddle_dy")
mnist_infer.load_dict(model_dict)
print("checkpoint loaded")
```python
from paddle.fluid.dygraph.jit import declarative
# start evaluate mode
mnist_infer.eval()
# 定义MNIST网络，必须继承自fluid.dygraph.Layer
# 该网络由两个SimpleImgConvPool子网络、reshape层、matmul层、softmax层、accuracy层组成
class MNIST(fluid.dygraph.Layer):
# 在__init__构造函数中会执行变量的初始化、参数初始化、子网络初始化的操作
# 本例中执行了self.pool_2_shape变量、matmul层中参数self.output_weight、SimpleImgConvPool子网络的初始化操作
def __init__(self):
super(MNIST, self).__init__()
self._simple_img_conv_pool_1 = SimpleImgConvPool(
1, 20, 5, 2, 2, act="relu")
self._simple_img_conv_pool_2 = SimpleImgConvPool(
20, 50, 5, 2, 2, act="relu")
def load_image(file):
im = Image.open(file).convert('L')
im = im.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)
im = np.array(im).reshape(1, 1, 28, 28).astype(np.float32)
im = im / 255.0 * 2.0 - 1.0
return im
# self.pool_2_shape变量定义了经过self._simple_img_conv_pool_2层之后的数据
# 除了batch_size维度之外其他维度的乘积
self.pool_2_shape = 50 * 4 * 4
# self.pool_2_shape、SIZE定义了self.output_weight参数的维度
SIZE = 10
# 定义全连接层的参数
self.output_weight = self.create_parameter(
[self.pool_2_shape, 10])
cur_dir = os.path.dirname(os.path.realpath(__file__))
tensor_img = load_image(cur_dir + '/image/infer_3.png')
# forward函数实现了MNIST网络的执行逻辑
@declarative
def forward(self, inputs, label=None):
x = self._simple_img_conv_pool_1(inputs)
x = self._simple_img_conv_pool_2(x)
x = fluid.layers.reshape(x, shape=[-1, self.pool_2_shape])
x = fluid.layers.matmul(x, self.output_weight)
x = fluid.layers.softmax(x)
if label is not None:
acc = fluid.layers.accuracy(input=x, label=label)
return x, acc
else:
return x
results = mnist_infer(fluid.dygraph.to_variable(tensor_img))
lab = np.argsort(results.numpy())
print("Inference result of image/infer_3.png is: %d" % lab[0][-1])
```
with fluid.dygraph.guard():
epoch_num = 1
BATCH_SIZE = 64
mnist = MNIST()
adam = fluid.optimizer.AdamOptimizer(learning_rate=0.001, parameter_list=mnist.parameters())
test_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.test(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(),
batch_size=BATCH_SIZE,
drop_last=True)
File "<ipython-input-1-b7b25c28bae2>", line 25
@declarative
^
TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
for epoch in range(epoch_num):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
dy_x_data = np.array([x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array(
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape(-1, 1)
img = fluid.dygraph.to_variable(dy_x_data)
label = fluid.dygraph.to_variable(y_data)
label.stop_gradient = True
cost, acc = mnist(img, label)
2） 利用ProgramTranslator进行转换
loss = fluid.layers.cross_entropy(cost, label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
avg_loss.backward()
```python
from paddle.fluid.dygraph.dygraph_to_static import ProgramTranslator
adam.minimize(avg_loss)
# save checkpoint
mnist.clear_gradients()
if batch_id % 100 == 0:
print("Loss at epoch {} step {}: {:}".format(
epoch, batch_id, avg_loss.numpy()))
with fluid.dygraph.guard():
prog_trans = fluid.dygraph.ProgramTranslator()
mnist = MNIST()
mnist.eval()
test_cost, test_acc = test_mnist(test_reader, mnist, BATCH_SIZE)
mnist.train()
print("Loss at epoch {} , Test avg_loss is: {}, acc is: {}".format(
epoch, test_cost, test_acc))
in_np = np.random.random([10, 1, 28, 28]).astype('float32')
label_np = np.random.randint(0, 10, size=(10,1)).astype( "int64")
input_var = fluid.dygraph.to_variable(in_np)
label_var = flui.dyraph.to_variable(label_np)
fluid.dygraph.save_dygraph(mnist.state_dict(), "paddle_dy")
print("checkpoint saved")
out = mnist( input_var, label_var)
inference_mnist()
prog_trans.save_inference_model("./mnist_dy2stat", fetch=[0,1])
```
# 5. 使用技巧
## 5.1 中间变量值、梯度打印
1. 用户想要查看任意变量的值，可以使用 [numpy](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/Variable_cn.html#numpy) 接口。
```
x = y * 10
print(x.numpy())
```
输出：
来直接打印变量的值
2. 查看反向的值
可以在执行了 backward 之后，可以通过 [gradient](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/Variable_cn.html#gradient) 接口来看任意变量的梯度
```
Loss at epoch 0 step 0: [2.2991252]
Loss at epoch 0 step 100: [0.15491392]
Loss at epoch 0 step 200: [0.13315125]
Loss at epoch 0 step 300: [0.10253005]
Loss at epoch 0 step 400: [0.04266362]
Loss at epoch 0 step 500: [0.08894891]
Loss at epoch 0 step 600: [0.08999012]
Loss at epoch 0 step 700: [0.12975612]
Loss at epoch 0 step 800: [0.15257305]
Loss at epoch 0 step 900: [0.07429226]
Loss at epoch 0 , Test avg_loss is: 0.05995981965082674, acc is: 0.9794671474358975
checkpoint saved
No optimizer loaded. If you didn't save optimizer, please ignore this. The program can still work with new optimizer.
checkpoint loaded
Inference result of image/infer_3.png is: 3
x = y * 10
x.backward()
print(y.gradient())
```
## 编写兼容的模型
可以直接打印反向梯度的值
## 5.2 断点调试
因为命令式编程模式采用了命令似的编程方式，程序在执行之后，可以立马获取到执行的结果，因此在命令式编程模式中，用户可以利用IDE提供的断点调试功能，通过查 Variable 的 shape、真实值等信息，有助于发现程序中的问题。
1. 如下图所示，在示例程序中设置两个断点，执行到第一个断点的位置，我们可以观察变量 x 和 linear1 的信息。
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/b9bade026bea4ae797d26dcd4590452d0d563574df6b4e1cbedd0645dcbcb349)
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/c2a9096e653044849b98d94758a4ac3a77025351c1134453b2c8d18dc8ad8a73)
2. 同时可以观察 linear1 中的权重值。
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/e46576c64de84fa780830e1146afda0acc67fb20ea43452dadfc4949a3aad684)
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/c00a6152805a492485ba0bdde773b2ac7f544f56a0364038aa2d0681ed8d0483)
![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/f9bc8a52eaa24181a6a6832e992feb9e726afa17764146c38fd69e8d008e7994)
## 5.3 使用声明式编程模式模式运行
命令式编程模式虽然有友好编写、易于调试等功能，但是命令式编程模式中需要频繁进行 Python 与 C++ 交互，会导致一些任务在命令式编程模式中运行比声明式编程模式慢，根据经验，这类任务中包含了很多小粒度的 OP（指运算量相对比较小的 OP，如加减乘除、sigmoid 等，像 conv、matmul 等属于大粒度的 OP不在此列 ）。
在实际任务中，如果发现这类任务运行较慢，有以下两种处理方式：
* 1. 当用户使用的 if/else、switch、for/while 与输入（包括输入的值和 shape ）无关时，可以在不改动模型定义的情况下使用声明式编程模式的模式运行。该方法将模型训练改为了声明式编程模式模式，区别于第4小节仅预测部署改为了声明式编程模式模式。
* 2. 如果使用了与输入相关的控制流，请参照[如何把命令式编程模式转写成声明式编程模式](https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/360460#anchor-3)章节，将命令式编程模式代码进行转写。
下面我们介绍上面的第一种方案，仍然以手写字体识别任务为例，在声明式编程模式模式下的实现如下：
以上一步中手写数字识别的例子为例，命令式编程模式的模型代码可以直接用于声明式编程模式中作为模型代码，执行时，直接使用PaddlePaddle声明式编程模式执行方式即可，这里以声明式编程模式中的`executor`为例, 模型代码可以直接使用之前的模型代码，执行时使用`Executor`执行即可
```python
# 设置全部样本训练次数（epoch_num）、批大小（BATCH_SIZE）。
epoch_num = 1
BATCH_SIZE = 64
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
mnist = MNIST()
sgd = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=1e-3, parameter_list=mnist.parameters())
train_reader = paddle.batch(
main_program = fluid.Program()
startup_program = fluid.Program()
with fluid.program_guard(main_program=main_program, startup_program=startup_program):
# 声明式编程模式中需要使用执行器执行之前已经定义好的网络
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
# 定义MNIST类的对象，可以使用命令式编程模式定义好的网络结构
mnist_static = MNIST()
# 定义优化器对象，声明式编程模式模式下不需要传入parameter_list参数
sgd_static = fluid.optimizer.SGDOptimizer(learning_rate=1e-3)
# 通过调用paddle.dataset.mnist的train函数，直接获取处理好的MNIST训练集
train_reader = paddle.batch(
paddle.dataset.mnist.train(), batch_size=BATCH_SIZE, drop_last=True)
img = fluid.layers.data(
name='pixel', shape=[1, 28, 28], dtype='float32')
label = fluid.layers.data(name='label', shape=[1], dtype='int64')
cost = mnist(img)
loss = fluid.layers.cross_entropy(cost, label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
sgd.minimize(avg_loss)
out = exe.run(fluid.default_startup_program())
# 声明式编程模式需要明确定义输入变量，即“占位符”，在声明式编程模式组网阶段并没有读入数据，所以需要使用占位符指明输入数据的类型，shape等信息
img_static = fluid.data(
name='pixel', shape=[None, 1, 28, 28], dtype='float32')
label_static = fluid.data(name='label', shape=[None, 1], dtype='int64')
# 调用网络，执行前向计算
cost_static = mnist_static(img_static)
# 计算损失值
loss_static = fluid.layers.cross_entropy(cost_static, label_static)
avg_loss_static = fluid.layers.mean(loss_static)
for epoch in range(epoch_num):
# 调用优化器的minimize接口计算和更新梯度
sgd_static.minimize(avg_loss_static)
# 声明式编程模式中需要显示对网络进行初始化操作
exe.run(fluid.default_startup_program())
for epoch in range(epoch_num):
for batch_id, data in enumerate(train_reader()):
static_x_data = np.array(
x_data_static = np.array(
[x[0].reshape(1, 28, 28)
for x in data]).astype('float32')
y_data = np.array(
y_data_static = np.array(
[x[1] for x in data]).astype('int64').reshape([BATCH_SIZE, 1])
fetch_list = [avg_loss.name]
fetch_list = [avg_loss_static.name]
# 声明式编程模式中需要调用执行器的run方法执行计算过程，需要获取的计算结果（如avg_loss）需要通过fetch_list指定
out = exe.run(
fluid.default_main_program(),
feed={"pixel": static_x_data,
"label": y_data},
feed={"pixel": x_data_static,
"label": y_data_static},
fetch_list=fetch_list)
static_out = out[0]
......@@ -858,3 +888,116 @@ for epoch in range(epoch_num):
if batch_id % 100 == 0 and batch_id is not 0:
print("epoch: {}, batch_id: {}, loss: {}".format(epoch, batch_id, static_out))
```
命令式编程模式改写成声明式编程模式涉及如下改动：
1. 定义占位符
* 利用fluid.data 定义占位符，在声明式编程模式表示会在执行器执行时才会提供数据。
2. 组网
* 优化器对象在声明式编程模式模式下不需要传入parameter_list参数。
* 将定义的占位符，输入给模型执行正向，然后计算损失值，最后利用优化器将损失值做最小化优化，得到要训练的网络。
3. 执行
* 需要对网络进行初始化操作。
* 需要使用执行器执行之前已经定义好的网络，需要调用执行器的run方法执行计算过程。
## 5.4 阻断反向传递
在一些任务中，只希望拿到正向预测的值，但是不希望更新参数，或者在反向的时候剪枝，减少计算量，阻断反向的传播， Paddle提供了两种解决方案： [detach](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/Variable_cn.html#detach) 接口和 [stop_gradient](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api_cn/fluid_cn/Variable_cn.html#stop_gradient) 接口，建议用户使用 detach 接口。
1. detach接口（建议用法）
使用方式如下：
```
fw_out = fw_out.detach()
```
detach() 接口会产生一个新的、和当前计算图分离的，但是拥有当前变量内容的临时变量。
通过该接口可以阻断反向的梯度传递。
```python
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
with fluid.dygraph.guard():
value0 = np.arange(26).reshape(2, 13).astype("float32")
value1 = np.arange(6).reshape(2, 3).astype("float32")
value2 = np.arange(10).reshape(2, 5).astype("float32")
# 将ndarray类型的数据转换为Variable类型
a = fluid.dygraph.to_variable(value0)
b = fluid.dygraph.to_variable(value1)
c = fluid.dygraph.to_variable(value2)
# 构造fc、fc2层
fc = fluid.Linear(13, 5, dtype="float32")
fc2 = fluid.Linear(3, 3, dtype="float32")
# 对fc、fc2层执行前向计算
out1 = fc(a)
out2 = fc2(b)
# 将不会对out1这部分子图做反向计算
out1 = out1.detach()
out = fluid.layers.concat(input=[out1, out2, c], axis=1)
out.backward()
# 可以发现这里out1.gradient()的值都为0，同时使得fc.weight的grad没有初始化
assert (out1.gradient() == 0).all()
```
2. stop_gradient 接口
每个 Variable 都有一个 stop_gradient 属性，可以用于细粒度地在反向梯度计算时排除部分子图，以提高效率。
如果OP只要有一个输入需要梯度，那么该OP的输出也需要梯度。相反，只有当OP的所有输入都不需要梯度时，该OP的输出也不需要梯度。在所有的 Variable 都不需要梯度的子图中，反向计算就不会进行计算了。
在命令式编程模式模式下，除参数以外的所有 Variable 的 stop_gradient 属性默认值都为 True，而参数的 stop_gradient 属性默认值为 False。 该属性用于自动剪枝，避免不必要的反向运算。
使用方式如下：
```
fw_out.stop_gradient = True
```
通过将 Variable 的 stop_gradient 属性设置为 True，当 stop_gradient 设置为 True 时，梯度在反向传播时，遇到该 Variable，就不会继续传递。
```python
import paddle.fluid as fluid
import numpy as np
with fluid.dygraph.guard():
value0 = np.arange(26).reshape(2, 13).astype("float32")
value1 = np.arange(6).reshape(2, 3).astype("float32")
value2 = np.arange(10).reshape(2, 5).astype("float32")
# 将ndarray类型的数据转换为Variable类型
a = fluid.dygraph.to_variable(value0)
b = fluid.dygraph.to_variable(value1)
c = fluid.dygraph.to_variable(value2)
# 构造fc、fc2层
fc = fluid.Linear(13, 5, dtype="float32")
fc2 = fluid.Linear(3, 3, dtype="float32")
# 对fc、fc2层执行前向计算
out1 = fc(a)
out2 = fc2(b)
# 相当于不会对out1这部分子图做反向计算
out1.stop_gradient = True
out = fluid.layers.concat(input=[out1, out2, c], axis=1)
out.backward()
# 可以发现这里fc参数的梯度都为0
assert (fc.weight.gradient() == 0).all()
assert (out1.gradient() == 0).all()
```
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