Merge branch 'feature/add_const_in_parameter_updater' into feature/mnist_train_api

paddle/parameter/ParameterUpdaterBase.cpp

@@ -19,7 +19,7 @@ limitations under the License. */
 
 namespace paddle {
 
-void ParameterUpdater::init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+void ParameterUpdater::init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
   parameters_ = parameters;
   for (ParameterType type : getParameterTypes()) {
     for (auto& para : parameters) {

paddle/parameter/ParameterUpdaterBase.h

@@ -32,7 +32,7 @@ public:
     parameterTypes_.push_back(type);
   }
 
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters);
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters);
 
   // called by Trainer when starting a new pass
   virtual void startPass() {}
@@ -105,7 +105,7 @@ public:
   ParameterUpdaterComposite() {}
   virtual ~ParameterUpdaterComposite() {}
 
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) = 0;
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters) = 0;
 
   virtual void startPass() {
     syncThreadPool_->execPlusOwner(

paddle/trainer/ParameterUpdater.cpp

@@ -34,7 +34,8 @@ SgdUpdaterWithCpuAverager::SgdUpdaterWithCpuAverager(
   updateWorker_.addJob([]() { hl_set_device(FLAGS_gpu_id); });
 }
 
-void SgdUpdaterWithCpuAverager::init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+void SgdUpdaterWithCpuAverager::init(
+    const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
   SgdLocalUpdater::init(parameters);
   averager_->init(parameters_.size(), nullptr);
   copyEvents_.resize(parameters_.size());

paddle/trainer/ParameterUpdater.h

@@ -64,7 +64,7 @@ public:
    *           be initialized.
    * @param parameters The parameter need to be initialized.
    */
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
     ParameterUpdater::init(parameters);
     optimizer_->init(parameters_.size(), nullptr);
     // check no L1 decay in parameter configs
@@ -208,7 +208,7 @@ public:
    * @brief init. Initialize cpu parameters, model average optimizer.
    * @param parameters
    */
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters);
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters);
 
   virtual PassType startBatch(int64_t batchSize) {
     averager_->startBatch(-1UL);

paddle/trainer/RemoteParameterUpdater.cpp

@@ -44,7 +44,7 @@ RemoteParameterUpdater::RemoteParameterUpdater(
   addParameterType(PARAMETER_MOMENTUM);
 }
 
-void RemoteParameterUpdater::init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+void RemoteParameterUpdater::init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
   ParameterUpdater::init(parameters);
 
   if (localUpdater_) {
@@ -595,7 +595,8 @@ SparseRemoteParameterUpdater::SparseRemoteParameterUpdater(
       testing_(testing),
       useApplyInPserver_(false) {}
 
-void SparseRemoteParameterUpdater::init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+void SparseRemoteParameterUpdater::init(
+    const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
   ParameterUpdater::init(parameters);
 
   parameterClient_.reset(new ParameterClient2(
@@ -809,7 +810,7 @@ void SparseRemoteParameterUpdater::saveParametersRemote(
 }
 
 void SparseRemoteParameterUpdaterComposite::init(
-    std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+    const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
   parameters_ = parameters;
 
   std::vector<ParameterPtr> parametersArray[NUMBER_UPDATERS];

paddle/trainer/RemoteParameterUpdater.h

@@ -67,7 +67,7 @@ public:
   /**
    * initialize the internal parameter client and itself.
    */
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters);
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters);
   /**
    * @brief start batch
    *
@@ -274,7 +274,7 @@ public:
   }
 
   /// initialization
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters);
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters);
 
   /// stateful batch control
   virtual PassType startBatch(int64_t batchSize);
@@ -360,7 +360,7 @@ public:
   }
 
   /// initialization of dense and sparse updaters
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters);
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters);
 };
 
 class ParameterUpdaterCreators {

paddle/trainer/ThreadParameterUpdater.cpp

@@ -32,7 +32,7 @@ SgdThreadUpdater::SgdThreadUpdater(const OptimizationConfig& optConfig)
   }
 }
 
-void SgdThreadUpdater::init(std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
+void SgdThreadUpdater::init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters) {
   ParameterUpdater::init(parameters);
 
   // calc max parameter id

paddle/trainer/ThreadParameterUpdater.h

@@ -49,7 +49,7 @@ public:
   // Use the finishPass() function of the base optimizer.
   virtual bool finishPass(real cost);
 
-  virtual void init(std::vector<ParameterPtr>& parameters);
+  virtual void init(const std::vector<ParameterPtr>& parameters);
   virtual PassType startBatch(int64_t batchSize);
   // Call finishBatch for each optimizer.
   virtual void finishBatch(real cost);