PyDataProvider2的使用 ===================== PyDataProvider是PaddlePaddle使用Python提供数据的推荐接口。使用该接口用户可以只关注如何 从文件中读取每一条数据，而不用关心数据如何传输给PaddlePaddle，数据如何存储等等。该数据 接口使用多线程读取数据，并提供了简单的Cache功能。 简单的使用场景 -------------- 这里以MNIST手写识别为例，来说明简单的PyDataProvider如何使用。MNIST是一个包含有 70,000张灰度图片的数字分类数据集。对于MNIST而言，标签是0-9的数字，而特征即为 28*28的像素灰度值。这里我们使用简单的文本文件表示MNIST图片，样例数据如下。 .. literalinclude:: mnist_train.txt 其数据使用;间隔，第一段数据为这张图片的label，第二段数据为这个图片的像素值。 首先我们将这个数据文件(例如文件名是'mnist_train.txt')写入train.list。那么 train.list即为 .. literalinclude:: train.list 那么对应的dataprovider既为 .. literalinclude:: mnist_provider.py :linenos: 其中第一行是引入PaddlePaddle的PyDataProvider2包。主要函数是process函数。process函数 具有两个参数，第一个参数是 settings 。这个参数在这个样例里没有使用，具 体可以参考 settings 。第二个参数是filename，这个参数被PaddlePaddle进程传入，为 train.list中的一行(即train.list若干数据文件路径的某一个路径)。 :code:`@provider` 是一个Python的 `Decorator `_ 。这行的作用是设置DataProvider的一些属性，并且标记process函数是一个DataProvider。 如果不了解 `Decorator `_ 是什么也没关系， 只需要知道这只是一个标记属性的方法就可以了。 属性 `input_types`_ 是设置这个DataProvider返回什么样的数据。这里设置的是返回一个 28*28的稠密向量和一个[0-9]，10维的整数值。 `input_types`_ 具体可以设置成什么其他格 式，请参考 `input_types`_ 的文档。 process函数是实现数据输入的主函数，在这个函数中，实现了打开文本文件，从文本文件中读取 每一行，并将每行转换成和 `input_types`_ 一致的特征，并在23行返回给PaddlePaddle进程。需要注意 的是， 返回的顺序需要和 `input_types`_ 中定义的顺序一致。 同时，返回数据在PaddlePaddle中是仅仅返回一条完整的训练样本，并且使用关键词 :code:`yield` 。 在PyDataProvider中，可以为一个数据文件返回多条训练样本(就像这个样例一样)，只需要在 process函数调用多次 :code:`yield` 即可。 :code:`yield` 是Python的一个关键词，相关的概 念是 :code:`generator` 。使用这个关键词，可以在一个函数里，多次返回变量。 在训练配置里，只需要使用一行代码即可以设置训练引用这个DataProvider。这个设置为 .. literalinclude:: mnist_config.py 这里说明了训练数据是 'train.list'，而没有测试数据。引用的DataProvider是 'mnist_provider' 这个模块中的 'process' 函数。 同时，根据模型配置文件中 :code:`data_layer` 的名字，用户也可以显式指定返回的数据对应关系。例如: .. literalinclude:: mnist_provider.dict.py :linenos: 如果用户不指定返回数据的对应关系，那么PaddlePaddle会粗略的根据layer的声明顺序， 来确定对应关系。这个对应关系可能不正确。所以推荐使用显式指定返回值和数据对应关系。 至此，简单的PyDataProvider样例就说明完毕了。对于用户来说，讲数据发送给PaddlePaddle，仅仅需要 知道如何从 **一个文件** 里面读取 **一条** 样本。而PaddlePaddle进程帮助用户做了 * 将数据组合成Batch训练 * Shuffle训练数据 * 多线程数据读取 * 缓存训练数据到内存(可选) * CPU->GPU双缓存 是不是很简单呢？ 序列模型数据提供 ---------------- 序列模型是指数据的某一维度是一个序列形式，即包含时间步信息。所谓时间步信息， 不一定和时间有关系，只是说明数据的顺序是重要的。例如，文本信息就是一个序列 数据。 这里举例的数据是英文情感分类的数据。数据是给一段英文文本，分类成正面情绪和 负面情绪两类(用0和1表示)。样例数据为 .. literalinclude:: sentimental_train.txt 这里，DataProvider可以是 .. literalinclude:: sentimental_provider.py 这个序列模型比较复杂。主要是增加了初始化机制。其中 :code:`on_init` 函数是使用 `@provider`_ 中的 `init_hook`_ 配置参数配置给DataProvider的。这个函数会在 DataProvider创建的时候执行。这个初始化函数具有如下参数: * 第一个参数是 settings 对象。 * 其他参数均使用key word argument形式传入。有部分参数是Paddle自动生成的， 参考 `init_hook`_ 。这里的 :code:`dictionary` 是从训练配置传入的dict对象。 即从单词字符串到单词id的字典。 传入这个变量的方式为 .. literalinclude:: sentimental_config.py 这个声明基本上和mnist的样例一致。除了 * 在配置中读取了字典 * 在声明DataProvider的时候传入了dictionary作为参数。 在 :code:`on_init` 函数中，配置了 `input_types` 。这个和在 `@provider`_ 中配置 `input_types` 效果一致，但是在 `on_init` 中配置 `input_types` 是在运行时执行的，所以 可以根据不同的数据配置不同的输入类型。这里的输入特征是词id的序列，所以将 :code:`seq_type` 设置成了序列(同时，也可以使用 :code:`integer_sequence` 类型来设置)。 同时，将字典存入了settings 对象。这个字典可以在 :code:`process` 函数中使用。 :code:`process` 函数中的 settings 和 :code:`on_init` 中的settings 是同一个对象。 而在 :code:`process` 函数中，基本的处理逻辑也和mnist逻辑一致。依次返回了文件中的每条数据。 至此，基本的PyDataProvider使用介绍完毕了。具体DataProvider还具有什么功能，请参考下节reference。 参考(Reference) --------------- @provider +++++++++ :code:`@provider` 是一个Python的 `Decorator`_ ，他可以将某一个函数标记成一个PyDataProvider。它包含的参数有: * `input_types`_ 是数据输入格式。具体有哪些格式，参考 `input_types`_ 。 * should_shuffle 是个DataProvider是不是要做shuffle，如果不设置的话，训练的时候默认shuffle， 测试的时候默认不shuffle。 * min_pool_size 是设置DataProvider在内存中最小暂存的数据条数。这个也是PaddlePaddle所能够保证的shuffle粒度。 设置成-1的话，会预先读取全部数据到内存中。 * pool_size 是设置DataProvider在内存中暂存的数据条数。设置成-1的话，即不在乎内存暂存多少条数据。 * can_over_batch_size 表示是否允许Paddle暂存略微多余pool_size的数据。这样做可以避免很多死锁问题。 一般推荐设置成True * calc_batch_size 传入的是一个函数，这个函数以一条数据为参数，返回batch_size的大小。默认情况下一条数据 是一个batch size，但是有时为了计算均衡性，可以将一条数据设置成多个batch size * cache 是数据缓存的策略，参考 `cache`_ * init_hook 是初始化时调用的函数，参考 `init_hook`_ * check 设置成true的话，会根据input_types检查数据的合法性。 * check_fail_continue 如果设置成true的话，即使在check中数据不合法，也会扔到这条数据，继续训练。 如果 check是false的话，没有作用。 input_types +++++++++++ PaddlePaddle的数据包括四种主要类型，和三种序列模式。其中，四种数据类型是 * dense_vector 表示稠密的浮点数向量。 * sparse_binary_vector 表示稀疏的零一向量，即大部分值为0，有值的位置只能取1 * sparse_vector 表示稀疏的向量，即大部分值为0，有值的部分可以是任何浮点数 * integer 表示整数标签。 而三种序列模式为 * SequenceType.NO_SEQUENCE 即不是一条序列 * SequenceType.SEQUENCE 即是一条时间序列 * SequenceType.SUB_SEQUENCE 即是一条时间序列，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_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。 init_hook +++++++++ init_hook可以传入一个函数。这个函数在初始化的时候会被调用。这个函数的参数是: * 第一个参数是 settings 对象。这个对象和process的第一个参数一致。具有的属性有 * settings.input_types 设置输入类型。参考 `input_types`_ * settings.logger 一个logging对象 * 其他参数都使用key word argument传入。这些参数包括paddle定义的参数，和用户传入的参数。 * Paddle定义的参数包括: * is_train bool参数，表示这个DataProvider是训练用的DataProvider或者测试用的 DataProvider * file_list 所有文件列表。 * 用户定义的参数使用args在训练配置中设置。 注意，PaddlePaddle保留添加参数的权力，所以init_hook尽量使用 :code:`**kwargs` , 来接受不使用的 函数来保证兼容性。 cache +++++ DataProvider提供了两种简单的Cache策略。他们是 * CacheType.NO_CACHE 不缓存任何数据，每次都会从python端读取数据 * CacheType.CACHE_PASS_IN_MEM 第一个pass会从python端读取数据，剩下的pass会直接从内存里 读取数据。 注意事项 -------- 可能的内存泄露问题 ++++++++++++++++++ PaddlePaddle将train.list中的每一行，都传递给process函数，从而生成多个generator。 即如果train.list中，有100个训练文件，即会生成100个generator。这个本身不是一个很 严重的问题。 但是，如果在训练时，每一条训练数据都是一个文件，并且，训练数据非常多的情况下，就 会生成多个generator。每个generator在没有调用的时候，是几乎不占内存的。但是，当调 用过一次的时候，generator便会存下当前的上下文(Context)。而这个Context可能会非常 大。并且，generator至少调用两次才会知道是否停止。所以，即使在process里面只会有一 个yield，也需要两次随机选择到同样的generator的时候，才会释放该段内存。 .. code-block:: python def func(): yield 0 f = func() # 创建generator tmp = next(f) # 调用一次，返回0 tmp = next(f) # 调用第二次的时候，才会Stop Iteration 而如果按顺序调用这些generator就不会出现这个问题。 所以最佳实践推荐不要将每一个样本都放入train.list。而是将样本的地址放入另一个文本 文件，train.list写入那个文本文件的地址。 或者在python generator的上下文中尽量留 下非常少的变量引用。例如 .. code-block:: python def real_process(fn): # ... read from fn return result # 当函数返回的时候，python可以解除掉内部变量的引用。 def process(fn): yield real_process(fn) 这个问题是PyDataProvider读数据时候的逻辑问题，基本上不能整体修正。 内存不够用的情况 ++++++++++++++++ PyDataProvider2会尽量使用内存。所以如果对于内存比较小的机器，推荐设置 :code:`pool_size` 变量，而这个变量推荐大于训练的batch size，并且在内存足够 的情况下越大越好。