..  _user_guide_prepare_data:

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准备数据
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使用PaddlePaddle Fluid准备数据分为两个步骤：

Step1: 自定义Reader生成训练/预测数据
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生成的数据类型可以为Numpy Array或LoDTensor。根据Reader返回的数据形式的不同，可分为Batch级的Reader和Sample（样本）级的Reader。

Batch级的Reader每次返回一个Batch的数据，Sample级的Reader每次返回单个样本的数据

如果您的数据是Sample级的数据，我们提供了一个可以数据预处理和组建batch的工具：:code:`Python Reader` 。


Step2: 将数据送入网络进行训练/预测
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Fluid提供两种方式，分别是同步Feed方式或异步py_reader接口方式，具体介绍如下：

- 同步Feed方式

用户需使用 :code:`fluid.layers.data`
配置数据输入层，并在 :code:`fluid.Executor` 或 :code:`fluid.ParallelExecutor`
中使用 :code:`executor.run(feed=...)` 传入训练数据。数据准备和模型训练/预测的过程是同步进行的，
效率较低。

- 异步py_reader接口方式

用户需要先使用 :code:`fluid.layers.py_reader` 配置数据输入层，然后使用
:code:`py_reader` 的 :code:`decorate_paddle_reader` 或 :code:`decorate_tensor_provider`
方法配置数据源，再通过 :code:`fluid.layers.read_file` 读取数据。数据传入与模型训练/预测过程是异步进行的，
效率较高。


这两种准备数据方法的比较如下:

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对比项            同步Feed方式                          异步py_reader接口方式
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API接口     :code:`executor.run(feed=...)`       :code:`fluid.layers.py_reader`
数据格式         Numpy Array或LoDTensor               Numpy Array或LoDTensor
数据增强          Python端使用其他库完成                  Python端使用其他库完成
速度                     慢                                   快
推荐用途                调试模型                              工业训练
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Reader数据类型对使用方式的影响
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根据Reader数据类型的不同，上述Step1和Step2的具体操作将有所不同，具体介绍如下:

读取Sample级Reader数据
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若自定义的Reader每次返回单个样本的数据，用户需通过以下步骤完成数据送入：

Step1. 组建数据
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调用Fluid提供的Reader相关接口完成组batch和部分的数据预处理功能，具体请参见：

.. toctree::
   :maxdepth: 1

   reader_cn.md

Step2. 送入数据
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若使用同步Feed方式送入数据，请使用DataFeeder接口将Reader数据转换为LoDTensor格式后送入网络，具体请参见 :ref:`cn_api_fluid_DataFeeder`

若使用异步py_reader接口方式送入数据，请调用 :code:`decorate_paddle_reader` 接口完成，具体请参见：

- :ref:`user_guides_use_py_reader`

读取Batch级Reader数据
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Step1. 组建数据
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由于Batch已经组好，已经满足了Step1的条件，可以直接进行Step2

Step2. 送入数据
=================================

若使用同步Feed方式送入数据，具体请参见:

.. toctree::
   :maxdepth: 1

   feeding_data.rst

若使用异步py_reader接口方式送入数据，请调用py_reader的 :code:`decorate_tensor_provider` 接口完成，具体方式请参见:

.. toctree::
   :maxdepth: 1

   use_py_reader.rst