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### 训练数据的存储
选择GlusterFS作为训练数据的存储服务(后续的实现考虑HDFS)
选择CephFS作为训练数据的存储服务
在Kubernetes上运行的不同的计算框架,可以通过Volume或PersistentVolume挂载存储空间到每个容器中。
GlusterFS存储系统中的公开目录,需要保存一些预置的公开数据集(比如MNIST, BOW, imagenet数据集等),并且可以被提交的job直接使用。
CephFS存储系统中的公开目录,需要保存一些预置的公开数据集(比如MNIST, BOW, ImageNet数据集等),并且可以被提交的job直接使用。
### 上传训练文件
### 文件预处理
使用下面命令,可以把本地的训练数据上传到存储集群中,并指定上传数据的`dataset-name`
在数据集可以被训练之前,文件需要预先被转换成PaddlePaddle集群内部的存储格式(SSTable)。我们提供两个转换方式
```
paddle upload train_data.list "dataset-name"
```
- 提供给用户本地转换的库,用户可以编写程序完成转换。
- 用户可以上传自己的数据集,在集群运行MapReduce job完成转换。
其中`.list`文件描述了训练数据的文件和对应的label,对于图像类数据,`.list文件`样例如下,每一行包含了图片文件的路径和其label(用tab分隔开)
转换生成的文件名会是以下格式
```
./data/image1.jpg 1
./data/image2.jpg 5
./data/image3.jpg 2
./data/image4.jpg 5
./data/image5.jpg 1
./data/image6.jpg 8
...
```text
name_prefix-aaaaa-of-bbbbb
```
对于文本类训练数据样例如下(机器翻译),一行中包含源语言,目标语言的文本(label):
"aaaaa"和"bbbbb"都是五位的数字,每一个文件是数据集的一个shard,"aaaaa"代表shard的index,"bbbbb"代表这个shard的最大index。
比如ImageNet这个数据集可能被分成1000个shard,它们的文件名是:
```text
imagenet-00000-of-00999
imagenet-00001-of-00999
...
imagenet-00999-of-00999
```
L' inflation , en Europe , a dérapé sur l' alimentation Food : Where European inflation slipped up
L' inflation accélérée , mesurée dans la zone euro , est due principalement à l' augmentation rapide des prix de l' alimentation . The skyward zoom in food prices is the dominant force behind the speed up in eurozone inflation .
...
#### 转换库
无论是在本地或是云端转换,我们都提供Python的转换库,接口是:
```python
def convert(output_path, reader, num_shards, name_prefix)
```
### 使用reader
- `output_path`: directory in which output files will be saved.
- `reader`: a [data reader](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/reader/README.md#data-reader-interface), from which the convert program will read data instances.
- `num_shards`: the number of shards that the dataset will be partitioned into.
- `name_prefix`: the name prefix of generated files.
用户在使用v2 API编写训练任务时,可以使用paddle内置的reader完成对GlusterFS存储中的训练数据的读取,返回文件中的各列,然后在调用`trainer.train()`时传入,完成训练数据的读取
`reader`每次输出一个data instance,这个instance可以是单个值,或者用tuple表示的多个值
```python
reader = paddle.dist.reader("dataset-name")
trainer.train(reader, ...)
batch_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), 128)
trainer.train(batch_reader, ...)
yield 1 # 单个值
yield numpy.random.uniform(-1, 1, size=28*28) # 单个值
yield numpy.random.uniform(-1, 1, size=28*28), 0 # 多个值
```
trainer.train内部会获取reader的内容:
每个值的类型可以是整形、浮点型数据、字符串,或者由它们组成的list,以及numpy.ndarray。如果是其它类型,会被Pickle序列化成字符串。
```
def paddle.train(batch_reader):
r = batch_reader() # create a iterator for one pass of data
for batch in r:
# train
### 示例程序
#### 使用转换库
以下`reader_creator`生成的`reader`每次输出一个data instance,每个data instance包涵两个值:numpy.ndarray类型的值和整型的值:
```python
def reader_creator():
def reader():
for i in range(1000):
yield numpy.random.uniform(-1, 1, size=28*28), 0 # 多个值
return reader
```
这里面batch是含有128个data instance的mini-batch。每一个data instance会是一个tuple,tuple元素的顺序与`.list`文件文件中每一列的顺序是一致的。每一个data instance会是(raw_image_file_binary_data, label)。其中raw_image_file_binary_data是对应图像文件的没有解码的原始二进制数据,用户需要自己解码。label是文本类型(比如:“1“,”2“),这里用户需要的其实是整形,用户需要自己转换成整形。
把`reader_creator`生成的`reader`传入`convert`函数即可完成转换:
```python
convert("./", reader_creator(), 100, random_images)
```
### 实现reader
以上命令会在当前目录下生成100个文件:
```text
random_images-00000-of-00099
random_images-00001-of-00099
...
random_images-00099-of-00099
```
reader的实现需要考虑本地训练程序实现之后,可以不修改程序直接提交集群进行分布式训练。要达到这样的目标,需要实现下面的功能:
#### 进行训练
paddle会封装一个在集群中使用的reader: `paddle.dist.reader()`。在集群训练时需要使用这个reader指定要使用的数据集开始训练。用户的训练程序需要按照如下方式初始化reader
PaddlePaddle提供专用的[data reader creator](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/reader/README.md#python-data-reader-design-doc),生成给定SSTable文件对应的data reader。**无论在本地还是在云端,reader的使用方式都是一致的**
```python
if os.getenv("PADDLE_TRAIN_LOCAL"):
reader = my_local_reader("dataset-name")
else:
reader = paddle.dist.reader("dataset-name")
# ...
reader = paddle.reader.creator.SSTable("/home/random_images-*-of-*")
batch_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), 128)
trainer.train(batch_reader, ...)
```
用户训练程序提交到集群之后,集群会自动设置`PADDLE_TRAIN_LOCAL`环境变量,reader会被配置成集群训练的版本。其中`paddle.dist.reader()`需要从master的队列中获得需要开始执行的训练task,并找到对应的训练数据文件,开始训练任务。如果用户的训练数据源来自于其他服务,比如从集群中的Kafka,zeromq队列读取,也可以根据实际情况实现集群中运行的reader程序
以上代码的reader输出的data instance与生成数据集时,reader输出的data instance是一模一样的
### 上传训练文件
使用下面命令,可以把本地的数据上传到存储集群中。
```bash
paddle cp filenames pfs://home/folder/
```
比如,把之前示例中转换完毕的random_images数据集上传到云端的`/home/`可以用以下指令:
```bash
paddle cp random_images-*-of-* pfs://home/
```
## TODO
### 支持将数据合并成内部的文件格式(key-value),方便sharding与顺序读取
### 支持用户自定义的数据预处理job
因为 它太大了无法显示 source diff 。你可以改为 查看blob
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### 训练数据的存储
选择GlusterFS作为训练数据的存储服务(后续的实现考虑HDFS)
选择CephFS作为训练数据的存储服务
在Kubernetes上运行的不同的计算框架,可以通过Volume或PersistentVolume挂载存储空间到每个容器中。
GlusterFS存储系统中的公开目录,需要保存一些预置的公开数据集(比如MNIST, BOW, imagenet数据集等),并且可以被提交的job直接使用。
CephFS存储系统中的公开目录,需要保存一些预置的公开数据集(比如MNIST, BOW, ImageNet数据集等),并且可以被提交的job直接使用。
### 上传训练文件
### 文件预处理
使用下面命令,可以把本地的训练数据上传到存储集群中,并指定上传数据的`dataset-name`
在数据集可以被训练之前,文件需要预先被转换成PaddlePaddle集群内部的存储格式(SSTable)。我们提供两个转换方式
```
paddle upload train_data.list "dataset-name"
```
- 提供给用户本地转换的库,用户可以编写程序完成转换。
- 用户可以上传自己的数据集,在集群运行MapReduce job完成转换。
其中`.list`文件描述了训练数据的文件和对应的label,对于图像类数据,`.list文件`样例如下,每一行包含了图片文件的路径和其label(用tab分隔开)
转换生成的文件名会是以下格式
```
./data/image1.jpg 1
./data/image2.jpg 5
./data/image3.jpg 2
./data/image4.jpg 5
./data/image5.jpg 1
./data/image6.jpg 8
...
```text
name_prefix-aaaaa-of-bbbbb
```
对于文本类训练数据样例如下(机器翻译),一行中包含源语言,目标语言的文本(label):
"aaaaa"和"bbbbb"都是五位的数字,每一个文件是数据集的一个shard,"aaaaa"代表shard的index,"bbbbb"代表这个shard的最大index。
比如ImageNet这个数据集可能被分成1000个shard,它们的文件名是:
```text
imagenet-00000-of-00999
imagenet-00001-of-00999
...
imagenet-00999-of-00999
```
L' inflation , en Europe , a dérapé sur l' alimentation Food : Where European inflation slipped up
L' inflation accélérée , mesurée dans la zone euro , est due principalement à l' augmentation rapide des prix de l' alimentation . The skyward zoom in food prices is the dominant force behind the speed up in eurozone inflation .
...
#### 转换库
无论是在本地或是云端转换,我们都提供Python的转换库,接口是:
```python
def convert(output_path, reader, num_shards, name_prefix)
```
### 使用reader
- `output_path`: directory in which output files will be saved.
- `reader`: a [data reader](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/reader/README.md#data-reader-interface), from which the convert program will read data instances.
- `num_shards`: the number of shards that the dataset will be partitioned into.
- `name_prefix`: the name prefix of generated files.
用户在使用v2 API编写训练任务时,可以使用paddle内置的reader完成对GlusterFS存储中的训练数据的读取,返回文件中的各列,然后在调用`trainer.train()`时传入,完成训练数据的读取
`reader`每次输出一个data instance,这个instance可以是单个值,或者用tuple表示的多个值
```python
reader = paddle.dist.reader("dataset-name")
trainer.train(reader, ...)
batch_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), 128)
trainer.train(batch_reader, ...)
yield 1 # 单个值
yield numpy.random.uniform(-1, 1, size=28*28) # 单个值
yield numpy.random.uniform(-1, 1, size=28*28), 0 # 多个值
```
trainer.train内部会获取reader的内容:
每个值的类型可以是整形、浮点型数据、字符串,或者由它们组成的list,以及numpy.ndarray。如果是其它类型,会被Pickle序列化成字符串。
```
def paddle.train(batch_reader):
r = batch_reader() # create a iterator for one pass of data
for batch in r:
# train
### 示例程序
#### 使用转换库
以下`reader_creator`生成的`reader`每次输出一个data instance,每个data instance包涵两个值:numpy.ndarray类型的值和整型的值:
```python
def reader_creator():
def reader():
for i in range(1000):
yield numpy.random.uniform(-1, 1, size=28*28), 0 # 多个值
return reader
```
这里面batch是含有128个data instance的mini-batch。每一个data instance会是一个tuple,tuple元素的顺序与`.list`文件文件中每一列的顺序是一致的。每一个data instance会是(raw_image_file_binary_data, label)。其中raw_image_file_binary_data是对应图像文件的没有解码的原始二进制数据,用户需要自己解码。label是文本类型(比如:“1“,”2“),这里用户需要的其实是整形,用户需要自己转换成整形。
把`reader_creator`生成的`reader`传入`convert`函数即可完成转换:
```python
convert("./", reader_creator(), 100, random_images)
```
### 实现reader
以上命令会在当前目录下生成100个文件:
```text
random_images-00000-of-00099
random_images-00001-of-00099
...
random_images-00099-of-00099
```
reader的实现需要考虑本地训练程序实现之后,可以不修改程序直接提交集群进行分布式训练。要达到这样的目标,需要实现下面的功能:
#### 进行训练
paddle会封装一个在集群中使用的reader: `paddle.dist.reader()`。在集群训练时需要使用这个reader指定要使用的数据集开始训练。用户的训练程序需要按照如下方式初始化reader
PaddlePaddle提供专用的[data reader creator](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/design/reader/README.md#python-data-reader-design-doc),生成给定SSTable文件对应的data reader。**无论在本地还是在云端,reader的使用方式都是一致的**
```python
if os.getenv("PADDLE_TRAIN_LOCAL"):
reader = my_local_reader("dataset-name")
else:
reader = paddle.dist.reader("dataset-name")
# ...
reader = paddle.reader.creator.SSTable("/home/random_images-*-of-*")
batch_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), 128)
trainer.train(batch_reader, ...)
```
用户训练程序提交到集群之后,集群会自动设置`PADDLE_TRAIN_LOCAL`环境变量,reader会被配置成集群训练的版本。其中`paddle.dist.reader()`需要从master的队列中获得需要开始执行的训练task,并找到对应的训练数据文件,开始训练任务。如果用户的训练数据源来自于其他服务,比如从集群中的Kafka,zeromq队列读取,也可以根据实际情况实现集群中运行的reader程序
以上代码的reader输出的data instance与生成数据集时,reader输出的data instance是一模一样的
### 上传训练文件
使用下面命令,可以把本地的数据上传到存储集群中。
```bash
paddle cp filenames pfs://home/folder/
```
比如,把之前示例中转换完毕的random_images数据集上传到云端的`/home/`可以用以下指令:
```bash
paddle cp random_images-*-of-* pfs://home/
```
## TODO
### 支持将数据合并成内部的文件格式(key-value),方便sharding与顺序读取
### 支持用户自定义的数据预处理job
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