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FAQ
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..  contents::

1. 如何减少内存占用
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神经网络的训练本身是一个非常消耗内存和显存的工作,经常会消耗数10GB的内存和数GB的显存。
PaddlePaddle的内存占用主要分为如下几个方面\:

* DataProvider缓冲池内存(只针对内存)
* 神经元激活内存(针对内存和显存)
* 参数内存 (针对内存和显存)
* 其他内存杂项

其中,其他内存杂项是指PaddlePaddle本身所用的一些内存,包括字符串分配,临时变量等等,暂不考虑在内。

减少DataProvider缓冲池内存
++++++++++++++++++++++++++

PyDataProvider使用的是异步加载,同时在内存里直接随即选取数据来做Shuffle。即

..  graphviz::

    digraph {
        rankdir=LR;
        数据文件 -> 内存池 -> PaddlePaddle训练
    }

所以,减小这个内存池即可减小内存占用,同时也可以加速开始训练前数据载入的过程。但是,这
个内存池实际上决定了shuffle的粒度。所以,如果将这个内存池减小,又要保证数据是随机的,
那么最好将数据文件在每次读取之前做一次shuffle。可能的代码为

..  literalinclude:: src/reduce_min_pool_size.py

这样做可以极大的减少内存占用,并且可能会加速训练过程,详细文档参考 :ref:`api_pydataprovider2` 。

神经元激活内存
++++++++++++++

神经网络在训练的时候,会对每一个激活暂存一些数据,如神经元激活值等。
在反向传递的时候,这些数据会被用来更新参数。这些数据使用的内存主要和两个参数有关系,
一是batch size,另一个是每条序列(Sequence)长度。所以,其实也是和每个mini-batch中包含
的时间步信息成正比。

所以做法可以有两种:

* 减小batch size。 即在网络配置中 :code:`settings(batch_size=1000)` 设置成一个小一些的值。但是batch size本身是神经网络的超参数,减小batch size可能会对训练结果产生影响。
* 减小序列的长度,或者直接扔掉非常长的序列。比如,一个数据集大部分序列长度是100-200,
  但是突然有一个10000长的序列,就很容易导致内存超限,特别是在LSTM等RNN中。

参数内存
++++++++

PaddlePaddle支持非常多的优化算法(Optimizer),不同的优化算法需要使用不同大小的内存。
例如使用 :code:`adadelta` 算法,则需要使用等于权重参数规模大约5倍的内存。举例,如果参数保存下来的模型目录
文件为 :code:`100M`, 那么该优化算法至少需要 :code:`500M` 的内存。

可以考虑使用一些优化算法,例如 :code:`momentum`。

2. 如何加速PaddlePaddle的训练速度
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加速PaddlePaddle训练可以考虑从以下几个方面\:

* 减少数据载入的耗时
* 加速训练速度
* 利用分布式训练驾驭更多的计算资源

减少数据载入的耗时
++++++++++++++++++

使用\ :code:`pydataprovider`\ 时,可以减少缓存池的大小,同时设置内存缓存功能,即可以极大的加速数据载入流程。
:code:`DataProvider` 缓存池的减小,和之前减小通过减小缓存池来减小内存占用的原理一致。

..  literalinclude:: src/reduce_min_pool_size.py

同时 :code:`@provider` 接口有一个 :code:`cache` 参数来控制缓存方法,将其设置成 :code:`CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM` 的话,会将第一个 :code:`pass` (过完所有训练数据即为一个pass)生成的数据缓存在内存里,在之后的 :code:`pass` 中,不会再从 :code:`python` 端读取数据,而是直接从内存的缓存里读取数据。这也会极大减少数据读入的耗时。


加速训练速度
++++++++++++

PaddlePaddle支持Sparse的训练,sparse训练需要训练特征是 :code:`sparse_binary_vector` 、 :code:`sparse_vector` 、或者 :code:`integer_value` 的任一一种。同时,与这个训练数据交互的Layer,需要将其Parameter设置成 sparse 更新模式,即设置 :code:`sparse_update=True`

这里使用简单的 :code:`word2vec` 训练语言模型距离,具体使用方法为\:

使用一个词前两个词和后两个词,来预测这个中间的词。这个任务的DataProvider为\:

..  literalinclude:: src/word2vec_dataprovider.py

这个任务的配置为\:

..  literalinclude:: src/word2vec_config.py


利用更多的计算资源
++++++++++++++++++

利用更多的计算资源可以分为一下几个方式来进行\:

* 单机CPU训练

  * 使用多线程训练。设置命令行参数 :code:`trainer_count`。

* 单机GPU训练

  * 使用显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu`。
  * 使用多块显卡训练。设置命令行参数 :code:`use_gpu` 和 :code:`trainer_count` 。

* 多机训练

  * 请参考 :ref:`cluster_train` 。


3. 遇到“非法指令”或者是“illegal instruction”
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PaddlePaddle使用avx SIMD指令提高cpu执行效率,因此错误的使用二进制发行版可能会导致这种错误,请选择正确的版本。

4. 如何选择SGD算法的学习率
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在采用sgd/async_sgd进行训练时,一个重要的问题是选择正确的learning_rate。如果learning_rate太大,那么训练有可能不收敛,如果learning_rate太小,那么收敛可能很慢,导致训练时间过长。

通常做法是从一个比较大的learning_rate开始试,如果不收敛,那减少学习率10倍继续试验,直到训练收敛为止。那么如何判断训练不收敛呢?可以估计出如果模型采用不变的输出最小的cost0是多少。

如果训练过程的的cost明显高于这个常数输出的cost,那么我们可以判断为训练不收敛。举一个例子,假如我们是三分类问题,采用multi-class-cross-entropy作为cost,数据中0,1,2三类的比例为 :code:`0.2, 0.5, 0.3` , 那么常数输出所能达到的最小cost是 :code:`-(0.2*log(0.2)+0.5*log(0.5)+0.3*log(0.3))=1.03` 。如果训练一个pass(或者更早)后,cost还大于这个数,那么可以认为训练不收敛,应该降低学习率。


5. 如何初始化参数
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默认情况下,PaddlePaddle使用均值0,标准差为 :math:`\frac{1}{\sqrt{d}}` 来初始化参数。其中 :math:`d` 为参数矩阵的宽度。这种初始化方式在一般情况下不会产生很差的结果。如果用户想要自定义初始化方式,PaddlePaddle目前提供两种参数初始化的方式\:

* 高斯分布。将 :code:`param_attr` 设置成 :code:`param_attr=ParamAttr(initial_mean=0.0, initial_std=1.0)`
* 均匀分布。将 :code:`param_attr` 设置成 :code:`param_attr=ParamAttr(initial_max=1.0, initial_min=-1.0)`

比如设置一个全连接层的参数初始化方式和bias初始化方式,可以使用如下代码。

..  code-block:: python

    hidden = fc_layer(input=ipt, param_attr=ParamAttr(initial_max=1.0, initial_min=-1.0),
                      bias_attr=ParamAttr(initial_mean=1.0, initial_std=0.0))

上述代码将bias全部初始化为1.0, 同时将参数初始化为 :code:`[1.0, -1.0]` 的均匀分布。

6. 如何共享参数
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PaddlePaddle的参数使用名字 :code:`name` 作为参数的ID,相同名字的参数,会共享参数。设置参数的名字,可以使用 :code:`ParamAttr(name="YOUR_PARAM_NAME")` 来设置。更方便的设置方式,是使得要共享的参数使用同样的 :code:`ParamAttr` 对象。

简单的全连接网络,参数共享的配置示例为\:

..  literalinclude:: ../../python/paddle/trainer_config_helpers/tests/configs/shared_fc.py

这里 :code:`hidden_a` 和 :code:`hidden_b` 使用了同样的parameter和bias。并且softmax层的两个输入也使用了同样的参数 :code:`softmax_param`。

7. \*-cp27mu-linux_x86_64.whl is not a supported wheel on this platform.
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出现这个问题的主要原因是,系统编译wheel包的时候,使用的 :code:`wheel` 包是最新的,
而系统中的 :code:`pip` 包比较老。具体的解决方法是,更新 :code:`pip` 包并重新编译PaddlePaddle。
更新 :code:`pip` 包的方法是\:

..  code-block:: bash

    pip install --upgrade pip

8.  python相关的单元测试都过不了
--------------------------------

如果出现以下python相关的单元测试都过不了的情况:

..  code-block:: bash

    24 - test_PyDataProvider (Failed)
    26 - test_RecurrentGradientMachine (Failed)
    27 - test_NetworkCompare (Failed)
    28 - test_PyDataProvider2 (Failed)
    32 - test_Prediction (Failed)
    33 - test_Compare (Failed)
    34 - test_Trainer (Failed)
    35 - test_TrainerOnePass (Failed)
    36 - test_CompareTwoNets (Failed)
    37 - test_CompareTwoOpts (Failed)
    38 - test_CompareSparse (Failed)
    39 - test_recurrent_machine_generation (Failed)
    40 - test_PyDataProviderWrapper (Failed)
    41 - test_config_parser (Failed)
    42 - test_swig_api (Failed)
    43 - layers_test (Failed)

并且查询PaddlePaddle单元测试的日志,提示:

..  code-block:: bash

    paddle package is already in your PYTHONPATH. But unittest need a clean environment.
    Please uninstall paddle package before start unittest. Try to 'pip uninstall paddle'.

解决办法是:

* 卸载PaddlePaddle包 :code:`pip uninstall paddle`, 清理掉老旧的PaddlePaddle安装包,使得单元测试有一个干净的环境。如果PaddlePaddle包已经在python的site-packages里面,单元测试会引用site-packages里面的python包,而不是源码目录里 :code:`/python` 目录下的python包。同时,即便设置 :code:`PYTHONPATH` 到 :code:`/python` 也没用,因为python的搜索路径是优先已经安装的python包。


9. 运行Docker GPU镜像出现 "CUDA driver version is insufficient"
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用户在使用PaddlePaddle GPU的Docker镜像的时候,常常出现 `Cuda Error: CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version`, 原因在于没有把机器上CUDA相关的驱动和库映射到容器内部。
具体的解决方法是:

..  code-block:: bash

    $ export CUDA_SO="$(\ls usr/lib64/libcuda* | xargs -I{} echo '-v {}:{}') $(\ls /usr/lib64/libnvidia* | xargs -I{} echo '-v {}:{}')"
    $ export DEVICES=$(\ls /dev/nvidia* | xargs -I{} echo '--device {}:{}')
    $ docker run ${CUDA_SO} ${DEVICES} -it paddledev/paddlepaddle:latest-gpu

更多关于Docker的安装与使用, 请参考 `PaddlePaddle Docker 文档 <http://www.paddlepaddle.org/doc_cn/build_and_install/install/docker_install.html>`_ 。


10. CMake源码编译, 找到的PythonLibs和PythonInterp版本不一致
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这是目前CMake寻找Python的逻辑存在缺陷,如果系统安装了多个Python版本,CMake找到的Python库和Python解释器版本可能有不一致现象,导致编译PaddlePaddle失败。正确的解决方法是,
用户强制指定特定的Python版本,具体操作如下:

    ..  code-block:: bash

        cmake .. -DPYTHON_EXECUTABLE=<exc_path> -DPYTHON_LIBRARY=<lib_path>  -DPYTHON_INCLUDE_DIR=<inc_path>

用户需要指定本机上Python的路径:``<exc_path>``, ``<lib_path>``, ``<inc_path>``

11. CMake源码编译,Paddle版本号为0.0.0
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如果运行 :code:`paddle version`, 出现 :code:`PaddlePaddle 0.0.0`;或者运行 :code:`cmake ..`,出现

..  code-block:: bash

    CMake Warning at cmake/version.cmake:20 (message):
      Cannot add paddle version from git tag
          
那么用户需要拉取所有的远程分支到本机,命令为 :code:`git fetch upstream`,然后重新cmake即可。

12. A protocol message was rejected because it was too big
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如果在训练NLP相关模型时,出现以下错误:

..  code-block:: bash

    [libprotobuf ERROR google/protobuf/io/coded_stream.cc:171] A protocol message was rejected because it was too big (more than 67108864 bytes).  To increase the limit (or to disable these warnings), see CodedInputStream::SetTotalBytesLimit() in google/protobuf/io/coded_stream.h.
    F1205 14:59:50.295174 14703 TrainerConfigHelper.cpp:59] Check failed: m->conf.ParseFromString(configProtoStr)

可能的原因是:传给dataprovider的某一个args过大,一般是由于直接传递大字典导致的。错误的define_py_data_sources2类似:

..  code-block:: python

     src_dict = dict()
     for line_count, line in enumerate(open(src_dict_path, "r")):
        src_dict[line.strip()] = line_count

     define_py_data_sources2(
        train_list,
        test_list,
        module="dataprovider",
        obj="process",
        args={"src_dict": src_dict})

解决方案是:将字典的地址作为args传给dataprovider,然后在dataprovider里面根据该地址加载字典。即define_py_data_sources2应改为:

..  code-block:: python

     define_py_data_sources2(
        train_list,
        test_list,
        module="dataprovider",
        obj="process",
        args={"src_dict_path": src_dict_path})

完整源码可参考 `seqToseq <https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/tree/develop/demo/seqToseq>`_ 示例。

13. 如何指定GPU设备
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例如机器上有4块GPU,编号从0开始,指定使用2、3号GPU:

* 方式1:通过 `CUDA_VISIBLE_DEVICES <http://www.acceleware.com/blog/cudavisibledevices-masking-gpus>`_ 环境变量来指定特定的GPU。

..      code-block:: bash

        env CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3 paddle train --use_gpu=true --trainer_count=2

* 方式2:通过命令行参数 ``--gpu_id`` 指定。

..      code-block:: bash

        paddle train --use_gpu=true --trainer_count=2 --gpu_id=2


14. 训练过程中出现 :code:`Floating point exception`, 训练因此退出怎么办?
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Paddle二进制在运行时捕获了浮点数异常,只要出现浮点数异常(即训练过程中出现NaN或者Inf),立刻退出。浮点异常通常的原因是浮点数溢出、除零等问题。
主要原因包括两个方面:

* 训练过程中参数或者训练过程中的梯度尺度过大,导致参数累加,乘除等时候,导致了浮点数溢出。
* 模型一直不收敛,发散到了一个数值特别大的地方。
* 训练数据有问题,导致参数收敛到了一些奇异的情况。或者输入数据尺度过大,有些特征的取值达到数百万,这时进行矩阵乘法运算就可能导致浮点数溢出。

主要的解决办法是减小学习律或者对数据进行归一化处理。
D
dongzhihong 已提交
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15. 编译安装后执行 import paddle.v2 as paddle 报ImportError: No module named v2
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先查看一下是否曾经安装过paddle v1版本,有的话需要先卸载:

pip uninstall py_paddle paddle

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dongzhihong 已提交
321
然后安装paddle的python环境, 在build目录下执行
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dongzhihong 已提交
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pip install python/dist/paddle*.whl && pip install ../paddle/dist/py_paddle*.whl
324

R
ranqiu 已提交
325
16. PaddlePaddle存储的参数格式是什么,如何和明文进行相互转化
326 327
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R
ranqiu 已提交
328
PaddlePaddle保存的模型参数文件内容由16字节头信息和网络参数两部分组成。头信息中,1~4字节表示PaddlePaddle版本信息,在多数情况下,可以直接填充0;5~8字节表示每个参数占用的字节数,当保存的网络参数为float类型时为4,double类型时为8;9~16字节表示保存的参数总个数。
329

R
ranqiu 已提交
330
将PaddlePaddle保存的模型参数还原回明文时,可以使用相应数据类型的 :code:`numpy.array` 加载具体网络参数,此时可以跳过PaddlePaddle模型参数文件的头信息。若在PaddlePaddle编译时,未指定按照double精度编译,默认情况下按照float精度计算,保存的参数也是float类型。这时在使用 :code:`numpy.array` 时,一般设置 :code:`dtype=float32` 。示例如下:
331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342

..  code-block:: python

    def read_parameter(fname, width):
        s = open(fname).read()
        # skip header
        vec = np.fromstring(s[16:], dtype=np.float32)
        # width is the size of the corresponding layer
        np.savetxt(fname + ".csv", vec.reshape(width, -1),
                fmt="%.6f", delimiter=",")


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ranqiu 已提交
343
将明文参数转化为PaddlePaddle可加载的模型参数时,首先构造头信息,再写入网络参数。下面将随机生成的矩阵转化为可以被PaddlePaddle加载的模型参数。
344 345 346 347 348 349 350 351 352

..  code-block:: python

    def gen_rand_param(param_file, width, height, need_trans):
        np.random.seed()
        header = struct.pack("iil", 0, 4, height * width)
        param = np.float32(np.random.rand(height, width))
        with open(param_file, "w") as fparam:
            fparam.write(header + param.tostring())
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ranqiu 已提交
353

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ranqiu 已提交
354
17. 如何加载预训练参数
R
ranqiu 已提交
355 356
------------------------------

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ranqiu 已提交
357 358 359 360 361 362 363 364 365
* 对加载预训练参数的层,设置其参数属性 :code:`is_static=True`,使该层的参数在训练过程中保持不变。以embedding层为例,代码如下:

..  code-block:: python

    emb_para = paddle.attr.Param(name='emb', is_static=True)
    paddle.layer.embedding(size=word_dim, input=x, param_attr=emb_para)


* 从模型文件将预训练参数载入 :code:`numpy.array`,在创建parameters后,使用 :code:`parameters.set()` 加载预训练参数。PaddlePaddle保存的模型参数文件前16字节为头信息,用户将参数载入 :code:`numpy.array` 时须从第17字节开始。以embedding层为例,代码如下:
R
ranqiu 已提交
366 367 368 369 370 371 372 373 374 375

..  code-block:: python

    def load_parameter(file_name, h, w):
        with open(file_name, 'rb') as f:
            f.read(16)  # skip header.
            return np.fromfile(f, dtype=np.float32).reshape(h, w)

    parameters = paddle.parameters.create(my_cost)
    parameters.set('emb', load_parameter(emb_param_file, 30000, 256))
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