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5月 28, 2018
作者:
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+36
-34
doc/fluid/getstarted/Developer's_Guide_to_Paddle_Fluid.md
doc/fluid/getstarted/Developer's_Guide_to_Paddle_Fluid.md
+34
-34
doc/fluid/getstarted/index_cn.rst
doc/fluid/getstarted/index_cn.rst
+1
-0
doc/fluid/getstarted/index_en.rst
doc/fluid/getstarted/index_en.rst
+1
-0
未找到文件。
doc/fluid/getstarted/Developer's_Guide_to_Paddle_Fluid.md
浏览文件 @
2c589f7c
...
...
@@ -86,7 +86,7 @@
<br>
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/fluid/images/fluid
_
compiler.png"
width=
100%
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/fluid/images/fluid
-
compiler.png"
width=
100%
>
</p>
---
...
...
@@ -123,12 +123,12 @@
<font
size=
5
>
-
在科学计算领域,计算图是一种描述计算的经典方式。下图展示了从前向计算图(蓝色)开始,通过添加反向(红色)和优化算法相关(绿色)操作,构建出整个计算图的过程:
-
-
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/fluid/images/graph_construction_example_all.png"
width=
60%
>
</p>
-
Fluid ==使用
`Program`
而不是计算图==来描述模型和优化过程。
`Program`
由
`Block`
、
`Operator`
和
`Variable`
构成,相关概念会在后文详细展开。
-
编译时 Fluid 接受前向计算(这里可以先简单的理解为是一段有序的计算流)
`Program`
,为这段前向计算按照:前向 -> 反向 -> 梯度 clip -> 正则 -> 优化 的顺序,添加相关
`Operator`
和
`Variable`
到
`Program`
到完整的计算。
...
...
@@ -328,7 +328,7 @@
</font>
---
---
### 编译时概念 :==**[Transpiler](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/fluid/design/motivation/fluid_compiler.md)**==
<font
size=
5
>
...
...
@@ -402,7 +402,7 @@
-
`Scope`
-
计算相关
-
`Block`
-
`Block`
-
`Kernel`
、
`OpWithKernel`
、
`OpWithoutKernel`
<table>
...
...
@@ -439,7 +439,7 @@
</tbody>
</table>
-
执行相关 :
`Executor`
-
执行相关 :
`Executor`
</font>
...
...
@@ -798,7 +798,7 @@ class GPUAllocator : public SystemAllocator {
-
step 1:添加Place类型,
<span
style=
"background-color:#DAB1D5;"
>
由用户实现添加到框架
</span>
-
可以将Place类型理解为一个整数加上一个枚举型,包括:设备号 + 设备类型
<p align="center">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/fluid/images/place.png" width=40%>
</p>
...
...
@@ -824,7 +824,7 @@ class GPUAllocator : public SystemAllocator {
1.
DataType 执行数据类型 FP32/FP64/INT32/INT64
1.
Memory layout: 运行时 Tensor 在内存中的排布格式 NCHW、 NHWC
1.
使用的库
来区分Kernel,为同一个operator注册多个 Kernel。
```cpp
...
...
@@ -876,7 +876,7 @@ step 3: 运行时的 KernelType 推断和Kernel切换,<span style="background-
namespace
framework
{
using
LoDTensorArray
=
std
::
vector
<
LoDTensor
>
;
}
}
}
```
-
每一次循环,从原始输入中“切出”一个片段
-
LoDTensorArray 在Python端暴露,是Fluid支持的基础数据结构之一,用户可以直接创建并使用
...
...
@@ -910,7 +910,7 @@ void Run(const framework::Scope &scope,
false
/*create_local_scope*/
);
}
}
```
</font>
...
...
@@ -951,7 +951,7 @@ void Run(const framework::Scope &scope,
---
#### dynamicRNN 中的 Memory
#### dynamicRNN 中的 Memory
<font
size=
5
>
...
...
@@ -961,7 +961,7 @@ void Run(const framework::Scope &scope,
-
`memory`
在 operator A 前向计算之后,进行前向计算
-
当
`memory`
的前向计算会 "指向" A 的输出 LoDTensor
-
`memory`
的输出可以是另一个 operator 的输入,于是形成了“循环”连接
</font>
---
...
...
@@ -1107,7 +1107,7 @@ void Run(const framework::Scope &scope,
<td>
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"https://raw.githubusercontent.com/PaddlePaddle/Paddle/develop/doc/fluid/images/fluid_module_1.png"
width=
60%
>
</p>
</p>
</td>
<td>
<p
align=
"center"
>
...
...
@@ -1127,13 +1127,13 @@ void Run(const framework::Scope &scope,
<font
size=
5
>
-
设计概览
-
重构概览
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/refactorization.md
)
-
fluid
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/fluid.md
)
-
重构概览
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/refactorization.md
)
-
fluid
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/fluid.md
)
-
fluid_compiler
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/fluid/design/motivation/fluid_compiler.md
)
-
核心概念
-
variable 描述
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/var_desc.md
)
-
Tensor
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/framework/tensor.md
)
-
LoDTensor
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/framework/lod_tensor.md
)
-
LoDTensor
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/framework/lod_tensor.md
)
-
TensorArray
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/tensor_array.md
)
-
Program
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/program.md
)
-
Block
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/block.md
)
...
...
@@ -1152,7 +1152,7 @@ void Run(const framework::Scope &scope,
-
支持新设硬件设备库
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/support_new_device.md
)
-
添加新的Operator
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/dev/new_op_cn.md
)
-
添加新的Kernel
[
->
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/dev/new_op_kernel_en.md
)
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/dev/new_op_kernel_en.md
)
</font>
...
...
@@ -1167,10 +1167,10 @@ https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/howto/dev/new_op_kernel_
<font
size=
5
>
Docker编译PaddlePaddle源码:
[
->
](
http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/fluid/zh/build_and_install/docker_install_cn.html
)
PaddlePaddle 在 Dockerhub 地址:
[
->
](
https://hub.docker.com/r/paddlepaddle/paddle/tags/
)
1.
获取PaddlePaddle的Docker镜像
```
bash
docker pull paddlepaddle/paddle:latest-dev
...
...
@@ -1183,7 +1183,7 @@ PaddlePaddle 在 Dockerhub 地址:[->](
```
1.
进入docker container后,从源码编译,请参考文档
[
->
](
http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/fluid/zh/build_and_install/build_from_source_cn.html
)
</font>
---
...
...
@@ -1196,7 +1196,7 @@ PaddlePaddle 在 Dockerhub 地址:[->](
1.
开发推荐使用tag为
`latest-dev`
的镜像,其中打包了所有编译依赖。
`latest`
及
`lastest-gpu`
是production镜像,主要用于运行PaddlePaddle程序。
2.
在Docker中运行GPU程序,推荐使用nvidia-docker,
[
否则需要将CUDA库和设备挂载到Docker容器内
](
http://www.paddlepaddle.org/docs/develop/documentation/fluid/zh/build_and_install/docker_install_cn.html
)
。
<font
size=
4
>
```
bash
nvidia-docker run
-it
-v
$PWD
/Paddle:/paddle paddlepaddle/paddle:latest-dev /bin/bash
```
...
...
@@ -1353,9 +1353,9 @@ Op注册实现在`.cc`文件;Kernel注册CPU实现在`.cc`文件中,CUDA实
}
};
```
</font>
---
###### 实现带Kernel的Operator <span style="background-color:#c4e1e1;">step2</span>: 定义Operator类
...
...
@@ -1420,11 +1420,11 @@ class ClipOp : public framework::OperatorWithKernel {
2.
override InferShape函数(参考
[
clip_op
](
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/operators/clip_op.cc#L24
)
)
1.
什么是
`functor`
?
-
类或结构体仅重载了
`()`
,一般是可被多个kernel复用的计算函数。
<font size=4>
```cpp
template <typename T>
class CrossEntropyFunctor<platform::CPUDeviceContext, T> {
...
...
@@ -1438,9 +1438,9 @@ class ClipOp : public framework::OperatorWithKernel {
};
```
</font>
- 在 clip_op 内也会看到将一段计算函数抽象为functor的使用法: [->](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/paddle/fluid/operators/clip_op.h#L27)。
</font>
---
...
...
@@ -1504,7 +1504,7 @@ class ClipKernel : public framework::OpKernel<T> {
-
需要注意,
<span
style=
"background-color:#e1c4c4;"
>
Fluid中,不区分Cost Op和中间层Op,所有Op都必须正确处理接收到的梯度
</span>
2.
反向Op的输出
-
对可学习参数的求导结果
-
对所有输入的求导结果
-
对所有输入的求导结果
</font>
...
...
@@ -1520,7 +1520,7 @@ class ClipKernel : public framework::OpKernel<T> {
1.
在
`.cc`
文件中注册前向、反向Op类,注册CPU Kernel。
<font size=4>
```cpp
namespace ops = paddle::operators;
REGISTER_OP(clip, ops::ClipOp, ops::ClipOpMaker<float>, clip_grad,
...
...
@@ -1530,13 +1530,13 @@ class ClipKernel : public framework::OpKernel<T> {
REGISTER_OP_CPU_KERNEL(
clip_grad, ops::ClipGradKernel<paddle::platform::CPUDeviceContext, float>);
```
-
在上面的代码片段中:
1. `REGISTER_OP` : 注册`ops::ClipOp`类,类型名为`clip`,该类的`ProtoMaker`为`ops::ClipOpMaker`,注册`ops::ClipOpGrad`,类型名为`clip_grad`
1. `REGISTER_OP_WITHOUT_GRADIENT` : 用于注册没有反向的Op,例如:优化算法相关的Op
1. `REGISTER_OP_CPU_KERNEL` :注册`ops::ClipKernel`类,并特化模板参数为`paddle::platform::CPUPlace`和`float`类型,同理,注册`ops::ClipGradKernel`类
</font>
1.
按照同样方法,在
`.cu`
文件中注册GPU Kernel
-
<span
style=
"background-color:#e1c4c4;"
>
如果CUDA Kernel的实现基于Eigen,需在
`.cu`
的开始加上宏定义
`#define EIGEN_USE_GPU`
</span>
...
...
@@ -1593,7 +1593,7 @@ class ClipKernel : public framework::OpKernel<T> {
```
bash
make
test
ARGS
=
"-R test_mul_op -V"
```
或者:
```
...
...
@@ -1613,7 +1613,7 @@ class ClipKernel : public framework::OpKernel<T> {
-
如果多个Op依赖一些共用的函数,可以创建非
`*_op.*`
格式的文件来存放,如
`gather.h`
文件。
</font>
---
### ==10.== 使用相关问题
...
...
@@ -1735,7 +1735,7 @@ class ClipKernel : public framework::OpKernel<T> {
y_data
=
np
.
random
.
randint
(
0
,
8
,
[
1
]).
astype
(
"int32"
)
y_tensor
=
core
.
Tensor
()
y_tensor
.
set
(
y_data
,
place
)
x_data
=
np
.
random
.
uniform
(
0.1
,
1
,
[
11
,
8
]).
astype
(
"float32"
)
x_tensor
=
core
.
Tensor
()
x_tensor
.
set
(
x_data
,
place
)
...
...
doc/fluid/getstarted/index_cn.rst
浏览文件 @
2c589f7c
...
...
@@ -17,3 +17,4 @@
:maxdepth: 1
concepts/use_concepts_cn.rst
developer's_guide_to_paddle_fluid.md
doc/fluid/getstarted/index_en.rst
浏览文件 @
2c589f7c
...
...
@@ -16,3 +16,4 @@ Here is an example of linear regression. It introduces workflow of PaddlePaddle,
:maxdepth: 1
concepts/index_en.rst
developer's_guide_to_paddle_fluid.md
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