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Paddle

PaddlePaddle / Paddle
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doc/getstarted/concepts/src/train.py 0 → 100644
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import paddle.v2 as paddle
import numpy as np
# init paddle
paddle.init(use_gpu=False)
# network config
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(2))
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1))
cost = paddle.layer.mse_cost(input=y_predict, label=y)
# create parameters
parameters = paddle.parameters.create(cost)
# create optimizer
optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0)
# create trainer
trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
parameters=parameters,
update_equation=optimizer)
# event_handler to print training info
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
if event.batch_id % 1 == 0:
print "Pass %d, Batch %d, Cost %f" % (event.pass_id, event.batch_id,
event.cost)
# define training dataset reader
def train_reader():
train_x = np.array([[1, 1], [1, 2], [3, 4], [5, 2]])
train_y = np.array([-2, -3, -7, -7])
def reader():
for i in xrange(train_y.shape[0]):
yield train_x[i], train_y[i]
return reader
# define feeding map
feeding = {'x': 0, 'y': 1}
# training
trainer.train(
reader=paddle.batch(
train_reader(), batch_size=1),
feeding=feeding,
event_handler=event_handler,
num_passes=100)
doc/getstarted/concepts/use_concepts_cn.rst 0 → 100644
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############
新手入门
############
PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API，可以轻松的完成神经网络配置，模型训练等任务。
这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念，并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题。
在使用该文档之前，请参考 `安装文档 <http://www.paddlepaddle.org/develop/doc_cn/getstarted/build_and_install/index_cn.html>`_ 完成PaddlePaddle的安装。
配置网络
============
加载PaddlePaddle
----------------------
在进行网络配置之前，首先需要加载相应的Python库，并进行初始化操作。
.. code-block:: bash
import paddle.v2 as paddle
import numpy as np
paddle.init(use_gpu=False)
搭建神经网络
-----------------------
搭建神经网络就像使用积木搭建宝塔一样。在PaddlePaddle中，layer是我们的积木，而神经网络是我们要搭建的宝塔。我们使用不同的layer进行组合，来搭建神经网络。
宝塔的底端需要坚实的基座来支撑，同样，神经网络也需要一些特定的layer作为输入接口，来完成网络的训练。
例如，我们可以定义如下layer来描述神经网络的输入：
.. code-block:: bash
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(2))
y = paddle.layer.data(name='y', type=paddle.data_type.dense_vector(1))
其中x表示输入数据是一个维度为2的稠密向量，y表示输入数据是一个维度为1的稠密向量。
PaddlePaddle支持不同类型的输入数据，主要包括四种类型，和三种序列模式。
四种数据类型：
* dense_vector：稠密的浮点数向量。
* sparse_binary_vector：稀疏的01向量，即大部分值为0，但有值的地方必须为1。
* sparse_float_vector：稀疏的向量，即大部分值为0，但有值的部分可以是任何浮点数。
* integer：整数标签。
三种序列模式：
* SequenceType.NO_SEQUENCE：不是一条序列
* SequenceType.SEQUENCE：是一条时间序列
* SequenceType.SUB_SEQUENCE： 是一条时间序列，且序列的每一个元素还是一个时间序列。
不同的数据类型和序列模式返回的格式不同，列表如下：
+----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
| | NO_SEQUENCE | SEQUENCE | SUB_SEQUENCE |
+======================+=====================+===================================+================================================+
| dense_vector | [f, f, ...] | [[f, ...], [f, ...], ...] | [[[f, ...], ...], [[f, ...], ...],...] |
+----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
| sparse_binary_vector | [i, i, ...] | [[i, ...], [i, ...], ...] | [[[i, ...], ...], [[i, ...], ...],...] |
+----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
| sparse_float_vector | [(i,f), (i,f), ...] | [[(i,f), ...], [(i,f), ...], ...] | [[[(i,f), ...], ...], [[(i,f), ...], ...],...] |
+----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
| integer_value | i | [i, i, ...] | [[i, ...], [i, ...], ...] |
+----------------------+---------------------+-----------------------------------+------------------------------------------------+
其中，f代表一个浮点数，i代表一个整数。
注意：对sparse_binary_vector和sparse_float_vector，PaddlePaddle存的是有值位置的索引。例如，
- 对一个5维非序列的稀疏01向量 ``[0, 1, 1, 0, 0]`` ，类型是sparse_binary_vector，返回的是 ``[1, 2]`` 。
- 对一个5维非序列的稀疏浮点向量 ``[0, 0.5, 0.7, 0, 0]`` ，类型是sparse_float_vector，返回的是 ``[(1, 0.5), (2, 0.7)]`` 。
在定义输入layer之后，我们可以使用其他layer进行组合。在组合时，需要指定layer的输入来源。
例如，我们可以定义如下的layer组合：
.. code-block:: bash
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
cost = paddle.layer.mse_cost(input=y_predict, label=y)
其中，x与y为之前描述的输入层；而y_predict是接收x作为输入，接上一个全连接层；cost接收y_predict与y作为输入，接上均方误差层。
最后一层cost中记录了神经网络的所有拓扑结构，通过组合不同的layer，我们即可完成神经网络的搭建。
训练模型
============
在完成神经网络的搭建之后，我们首先需要根据神经网络结构来创建所需要优化的parameters，并创建optimizer。
之后，我们可以创建trainer来对网络进行训练。
.. code-block:: bash
parameters = paddle.parameters.create(cost)
optimizer = paddle.optimizer.Momentum(momentum=0)
trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
parameters=parameters,
update_equation=optimizer)
其中，trianer接收三个参数，包括神经网络拓扑结构，神经网络参数以及迭代方程。
在搭建神经网络的过程中，我们仅仅对神经网络的输入进行了描述。而trainer需要读取训练数据进行训练，PaddlePaddle中通过reader来加载数据。
.. code-block:: bash
# define training dataset reader
def train_reader():
train_x = np.array([[1, 1], [1, 2], [3, 4], [5, 2]])
train_y = np.array([-2, -3, -7, -7])
def reader():
for i in xrange(train_y.shape[0]):
yield train_x[i], train_y[i]
return reader
最终我们可以调用trainer的train方法启动训练：
.. code-block:: bash
# define feeding map
feeding = {'x': 0, 'y': 1}
# event_handler to print training info
def event_handler(event):
if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
if event.batch_id % 1 == 0:
print "Pass %d, Batch %d, Cost %f" % (
event.pass_id, event.batch_id, event.cost)
# training
trainer.train(
reader=paddle.batch(train_reader(), batch_size=1),
feeding=feeding,
event_handler=event_handler,
num_passes=100)
线性回归完整示例
==============
下面给出在三维空间中使用线性回归拟合一条直线的例子：
.. literalinclude:: src/train.py
:linenos:
有关线性回归的实际应用，可以参考Paddle book的 `第一章节 <https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/01.fit_a_line/README.md>`_
\ No newline at end of file
doc/getstarted/index_cn.rst
浏览文件 @ 6e9f9ae7
......@@ -5,5 +5,6 @@
:maxdepth: 1
build_and_install/index_cn.rst
concepts/use_concepts_cn.rst
- `深度学习入门课程 <http://book.paddlepaddle.org/>`_
doc/howto/index_cn.rst
浏览文件 @ 6e9f9ae7
......@@ -8,7 +8,6 @@
:maxdepth: 1
usage/cmd_parameter/index_cn.rst
usage/concepts/use_concepts_cn.rst
usage/cluster/cluster_train_cn.md
usage/k8s/k8s_basis_cn.md
usage/k8s/k8s_cn.md
......
doc/howto/usage/concepts/src/pserver_topology.dot 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ c4b28f47
graph pp_topology {
rankdir=BT;
subgraph cluster_node0 {
style=filled;
color=lightgrey;
node [style=filled, color=white, shape=box];
label = "机器0"
pserver0 [label="Parameter \n Server 0"]
trainer0 [label="Trainer 0"]
}
subgraph cluster_node1 {
style=filled;
color=lightgrey;
node [style=filled, color=white, shape=box];
label = "机器1"
pserver1 [label="Parameter \n Server 1"]
trainer1 [label="Trainer 1"]
}
subgraph cluster_node2 {
style=filled;
color=lightgrey;
node [style=filled, color=white, shape=box];
label = "机器2"
pserver2 [label="Parameter \n Server 2"]
trainer2 [label="Trainer 2"]
}
subgraph cluster_node3 {
style=filled;
color=lightgrey;
node [style=filled, color=white, shape=box];
label = "机器3"
pserver3 [label="Parameter \n Server 3"]
trainer3 [label="Trainer 3"]
}
data [label="数据", shape=hexagon]
trainer0 -- pserver0
trainer0 -- pserver1
trainer0 -- pserver2
trainer0 -- pserver3
trainer1 -- pserver0
trainer1 -- pserver1
trainer1 -- pserver2
trainer1 -- pserver3
trainer2 -- pserver0
trainer2 -- pserver1
trainer2 -- pserver2
trainer2 -- pserver3
trainer3 -- pserver0
trainer3 -- pserver1
trainer3 -- pserver2
trainer3 -- pserver3
data -- trainer0
data -- trainer1
data -- trainer2
data -- trainer3
}
doc/howto/usage/concepts/src/trainer_config.py 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ c4b28f47
from paddle.trainer_config_helpers import *
define_py_data_sources2(
train_list='train.list',
test_list='test.list',
module='provider',
obj='process')
settings(
batch_size=128,
learning_rate=1e-3,
learning_method=AdamOptimizer(),
regularization=L2Regularization(0.5))
img = data_layer(name='pixel', size=28 * 28)
hidden1 = simple_img_conv_pool(
input=img, filter_size=3, num_filters=32, pool_size=3, num_channel=1)
hidden2 = fc_layer(
input=hidden1,
size=200,
act=TanhActivation(),
layer_attr=ExtraAttr(drop_rate=0.5))
predict = fc_layer(input=hidden2, size=10, act=SoftmaxActivation())
outputs(
classification_cost(
input=predict, label=data_layer(
name='label', size=10)))
doc/howto/usage/concepts/use_concepts_cn.rst 已删除 100644 → 0
浏览文件 @ c4b28f47
############
基本使用概念
############
PaddlePaddle是一个深度学习框架，支持单机模式和多机模式。
单机模式用命令 ``paddle train`` 可以启动一个trainer进程，单机训练通常只包括一个trainer进程。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
========
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，被称为数据提供器（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"];
}
数据提供器
==========
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 :ref:`api_pydataprovider2` 继续深入了解。
训练配置文件
============
训练配置文件主要包括数据源、优化算法、网络结构配置三部分。 其中数据源配置与DataProvider的关系是：DataProvider里定义数据读取函数，训练配置文件的数据源配置中指定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:: src/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 :ref:`api_trainer_config` 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。
下面分别介绍数据源配置、优化算法配置、网络结构配置这三部分该概念。
数据源配置
----------
使用 ``PyDataProvider2`` 的函数 ``define_py_data_sources2`` 配置数据源。``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 :ref:`api_pydataprovider2` 。
优化算法配置
------------
通过 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers_settings` 接口设置神经网络所使用的训练参数和 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers` ，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 :ref:`api_trainer_config_helpers_optimizers_settings` 文档。
网络结构配置
------------
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。
- :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_data_layer` ： 通常每个配置文件都会包括 ``data_layer`` ，定义输入数据大小。
- :ref:`api_trainer_config_helpers_network_simple_img_conv_pool` ：是一个组合层，包括了图像的卷积 (convolution)和池化(pooling)。
- :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_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 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_cost_layers` 和 :ref:`api_trainer_config_helpers_evaluators` 。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 :ref:`api_trainer_config_helpers_layers_mixed_layer` 的相关文档进行配置。
分布式训练
==========
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:: src/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 --tcp_rdma='tcp' --nics='eth0'
* ``--port=5000`` : 指定 pserver 进程端口是 5000 。
* ``--gradient_servers=4`` : 有四个训练进程(PaddlePaddle 将 trainer 也称作 GradientServer ，因为其为负责提供Gradient) 。
* ``--tcp_rdma='tcp' --nics=`eth0```: 指定以太网类型为TCP网络，指定网络接口名字为eth0。
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。
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