use_concepts.rst

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PaddlePaddle 基本使用概念
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PaddlePaddle是一个深度学习框架，支持单机模式和多机模式。

单节模式用命令 ``paddle train`` 可以启动一个trainer进程，一个单机训练作业只包括一个trainer进程，单机的所有设备使用，均在单机进程内调度完成。

如果数据规模比较大，希望加速训练，可以启动分布式作业。一个分布式作业里包括若干trainer进程和若干Parameter Server（或称pserver）进程。用命令 ``paddle pserver`` 可以启动 pserver 进程，pserver进程用于协调多个trainer进程之间的通信。

本文首先介绍trainer进程中的一些使用概念，然后介绍pserver进程中概念。

..	contents::

系统框图
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下图描述了用户使用框图，PaddlePaddle的trainer进程里内嵌了Python解释器，trainer进程可以利用这个解释器执行Python脚本，Python脚本里定义了模型配置、训练算法、以及数据读取函数。其中，数据读取程序往往定义在一个单独Python脚本文件里，被称为DataProvider，通常是一个Python函数。模型配置、训练算法通常定义在另一单独Python文件中, 称为训练配置文件。下面将分别介绍这两部分。

..	graphviz:: 

	digraph pp_process {
		rankdir=LR;
		config_file [label="用户神经网络配置"];
		subgraph cluster_pp {
			style=filled;
			color=lightgrey;
			node [style=filled, color=white, shape=box];
			label = "PaddlePaddle C++";
			py [label="Python解释器"];
		}
		data_provider [label="用户数据解析"];
		config_file -> py;
		py -> data_provider [dir="back"];
	}

DataProvider
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DataProvider是PaddlePaddle系统的数据提供器，将用户的原始数据转换成系统可以识别的数据类型。每当系统需要新的数据训练时, trainer进程会调用DataProvider函数返回数据。当所有数据读取完一轮后，DataProvider返回空数据，通知系统一轮数据读取结束，并且系统每一轮训练开始时会重置DataProvider。需要注意的是，DataProvider是被系统调用，而不是新数据驱动系统，一些随机化噪声添加都应该在DataProvider中完成。

在不同的应用里，训练数据的格式往往各不相同。因此，为了用户能够灵活的处理数据，我们提供了Python处理数据的接口，称为 `PyDataProvider`_ 。在 ``PyDataProvider`` 中，系统C++模块接管了shuffle、处理batch、GPU和CPU通信、双缓冲、异步读取等问题，一些情况下(如：``min_pool_size=0``)需要Python接口里处理shuffle，可以参考 `PyDataProvider`_ 的相关文档继续深入了解。


训练配置文件
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训练配置文件主要包括数据传入接口定义(DataConfig)、优化算法(OptimizationConfig)、网络结构(ModelConfig)。 其中数据传入接口定义与DataProvider的关系是：DataProvider里定义数据读取函数，配置文件的DataConfig里指定DataProvider文件名字、生成数据函数接口，请不要混淆。

一个简单的训练配置文件为：

..  literalinclude:: trainer_config.py
    :linenos:

文件开头 ``from paddle.trainer_config_helpers import *`` ，是因为PaddlePaddle配置文件与C++模块通信的最基础协议是protobuf，为了避免用户直接写复杂的protobuf string，我们为用户定以Python接口来配置网络，该Python代码可以生成protobuf包，这就是`trainer_config_helpers`_的作用。因此，在文件的开始，需要import这些函数。 这个包里面包含了模型配置需要的各个模块。

需要注意的是，这个 ``paddle.trainer_config_helpers`` 包是标准的 Python 包，这意味着用户可以选择自己喜欢的 IDE 或者编辑器来编写配置文件，这个 Python 包注释文档比较完善，并且考虑了 IDE 的代码提示与类型注释。

下面分别介绍DataConfig、OptimizationConfig、ModelConfig这三部分该概念。

DataConfig
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使用 `PyDataProvider`_ 的函数 ``define_py_data_sources2`` 配置数据源，后缀 2 是Paddle历史遗留问题，因为Paddle之前使用的PyDataProvider性能问题，重构了一个新的 `PyDataProvider`_ 。

``define_py_data_sources2`` 里通过train_list和test_list指定是训练文件列表和测试文件列表。 如果传入字符串的话，是指一个数据列表文件。这个数据列表文件中包含的是每一个训练或者测试文件的路径。如果传入一个list的话，则会默认生成一个list文件，再传入给train.list或者test.list。

``module`` 和 ``obj`` 指定了DataProvider的文件名和返回数据的函数名。更详细的使用，请参考 `PyDataProvider`_ 。

OptimizationConfig
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通过`settings`_ 接口设置神经网络所使用的训练参数和 `优化算法`_ ，包括学习率、batch_size、优化算法、正则方法等，具体的使用方法请参考 `settings`_ 文档。

ModelConfig
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神经网络配置主要包括网络连接、激活函数、损失函数、评估器。

- 网络连接： 主要由Layer组成，每个Layer返回的都是一个 ``LayerOutput`` 对象，Layer里面可以定义参数属性、激活类型等。

  为了更灵活的配置，PaddlePaddle提供了基于 Projection 或者 Operator 的配置，这两个需要与 ``mixed_layer`` 配合使用。这里简单介绍Layer、Projection、Operator的概念:

  - Layer: 神经网络的某一层，可以有可学习的参数，一般是封装了许多复杂操作的集合。
  - Projection：需要与 ``mixed_layer`` 配合使用，含可学习参数。
  - Operator： 需要与 ``mixed_layer`` 配合使用，不含可学习参数，输入全是其他Layer的输出。

 
  这个配置文件网络由 ``data_layer`` 、 ``simple_img_conv_pool`` 、 ``fc_layer`` 组成。

  - `data_layer`_  ： 通常每个配置文件都会包括 ``data_layer`` ，定义输入数据大小。
  - `simple_img_conv_pool`_ ：是一个组合层，包括了图像的卷积 (convolution)和池化(pooling)。
  - `fc_layer`_ ：全连接层，激活函数为Softmax，这里也可叫分类层。

  
- 损失函数和评估器：损失函数即为网络的优化目标，评估器可以评价模型结果。

  PaddlePaddle包括很多损失函数和评估起，详细可以参考 `损失函数层`_ 和 `评估器`_ 。这里 ``classification_cost`` 默认使用多类交叉熵损失函数和分类错误率统计评估器。
  
- ``outputs``: 标记网络输出的函数为 ``outputs`` 。

 训练阶段，网络的输出为神经网络的优化目标；预测阶段，网络的输出也可通过 ``outputs`` 标记。


这里对 ``mixed_layer`` 稍做详细说明， 该Layer将多个输入(Projection 或 Operator)累加求和，具体计算是通过内部的 Projection 和 Operator 完成，然后加 Bias 和 activation 操作，

例如，和 ``fc_layer`` 同样功能的 ``mixed_layer`` 是:

..	code-block:: python
   
   	data = data_layer(name='data', size=200)
   	with mixed_layer(size=200) as out:
   		out += full_matrix_projection(input=data)

PaddlePaddle 可以使用 ``mixed layer`` 配置出非常复杂的网络，甚至可以直接配置一个完整的LSTM。用户可以参考 `mixed_layer`_ 的相关文档进行配置。


分布式训练
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PaddlePaddle多机采用经典的 Parameter Server 架构对多个节点的 trainer 进行同步。多机训练的经典拓扑结构如下\:

..	graphviz:: pserver_topology.dot

图中每个灰色方块是一台机器，在每个机器中，先使用命令 ``paddle pserver`` 启动一个pserver进程，并指定端口号，可能的参数是\:

..	code-block:: bash

	paddle pserver --port=5000 --num_gradient_servers=4 --nics='eth0'

* 指定 pserver 进程端口是 5000 。
* 有四个训练进程(即 ``--gradient_servers=4`` ，PaddlePaddle同时将 trainer 称作 GradientServer 。因为其为负责提供Gradient) 。
* 指定以太网类型为TCP网络。

启动之后 pserver 进程之后，需要启动 trainer 训练进程，在各个机器上运行如下命令\:

..	code-block:: bash

	paddle train --port=5000 --pservers=192.168.100.101,192.168.100.102,192.168.100.103,192.168.100.104 --config=...

对于简单的多机协同训练使用上述方式即可。另外，pserver/train 通常在高级情况下，还需要设置下面两个参数\：

* --ports_num\: 一个 pserver 进程共绑定多少个端口用来做稠密更新。默认是1
* --ports_num_for_sparse\: 一个pserver进程共绑定多少端口用来做稀疏更新，默认是0

使用手工指定端口数量，是因为Paddle的网络通信中，使用了 int32 作为消息长度，比较容易在大模型下溢出。所以，在 pserver 进程中可以启动多个子线程去接受 trainer 的数据，这样单个子线程的长度就不会溢出了。但是这个值不可以调的过大，因为增加这个值，对性能尤其是内存占用有一定的开销，另外稀疏更新的端口如果太大的话，很容易导致某一个参数服务器没有分配到任何参数。

详细的说明可以参考，使用 `集群训练Paddle`_ 。


..  _PyDataProvider: ../ui/data_provider/pydataprovider2.html
.. _settings: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers.html#settings
.. _优化算法: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/optimizers.html#optimizers
.. _trainer_config_helper: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/index.html
.. _data_layer: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#data-layer
.. _simple_img_conv_pool: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/networks.html#simple-img-conv-pool
.. _fc_layer: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#fc-layer
.. _损失函数层: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#cost-layers
.. _评估器: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/evaluators.html
.. _mixed_layer: ../../doc/ui/api/trainer_config_helpers/layers.html#mixed-layer
.. _masking-gpu: http://www.acceleware.com/blog/cudavisibledevices-masking-gpus

..  _集群训练Paddle: ../cluster/index.html