fluid.executor¶

Executor¶

class paddle.fluid.executor.Executor(place)[源代码]¶

执行引擎（Executor）使用python脚本驱动，支持在单/多GPU、单/多CPU环境下运行。 Python Executor可以接收传入的program,并根据feed map(输入映射表)和fetch_list(结果获取表) 向program中添加feed operators(数据输入算子)和fetch operators（结果获取算子)。 feed map为该program提供输入数据。fetch_list提供program训练结束后用户预期的变量（或识别类场景中的命名）。

应注意，执行器会执行program中的所有算子而不仅仅是依赖于fetch_list的那部分。

Executor将全局变量存储到全局作用域中，并为临时变量创建局部作用域。当每一mini-batch上的前向/反向运算完成后，局部作用域的内容将被废弃，但全局作用域中的变量将在Executor的不同执行过程中一直存在。

示例代码

import paddle.fluid as fluid
import paddle.fluid.compiler as compiler
import numpy
import os

use_cuda = True
place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(place)

train_program = fluid.Program()
startup_program = fluid.Program()
with fluid.program_guard(train_program, startup_program):
    data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
    hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
    loss = fluid.layers.mean(hidden)
    fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

# 仅运行一次startup program
# 不需要优化/编译这个startup program
startup_program.random_seed=1
exe.run(startup_program)

# 无需编译，直接运行main program
x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
loss_data, = exe.run(train_program,
                 feed={"X": x},
                 fetch_list=[loss.name])

# 另一种方法是，编译这个main program然后运行。
# 参考CompiledProgram以获取更多信息。
# 注意：如果你使用CPU运行程序，需要具体设置CPU_NUM，
# 否则fluid会把逻辑核的所有数目设为CPU_NUM，
# 在这种情况下，输入的batch size应大于CPU_NUM，
# 否则程序会异常中断。
if not use_cuda:
    os.environ['CPU_NUM'] = str(2)

compiled_prog = compiler.CompiledProgram(
    train_program).with_data_parallel(
    loss_name=loss.name)
loss_data, = exe.run(compiled_prog,
                     feed={"X": x},
                     fetch_list=[loss.name])

参数:

place (fluid.CPUPlace|fluid.CUDAPlace(n)) – 指明了 Executor 的执行场所

close()¶

关闭这个执行器(Executor)。

调用这个方法后不可以再使用这个执行器。对于分布式训练, 该函数会释放在PServers上和目前Trainer有关联的资源。

示例代码

import paddle.fluid as fluid

cpu = fluid.CPUPlace()
exe = fluid.Executor(cpu)
# 执行训练或测试过程
exe.close()

run(program=None, feed=None, fetch_list=None, feed_var_name='feed', fetch_var_name='fetch', scope=None, return_numpy=True, use_program_cache=False)¶

调用该执行器对象的此方法可以执行program。通过feed map提供待学习数据，以及借助fetch_list得到相应的结果。 Python执行器(Executor)可以接收传入的program,并根据输入映射表(feed map)和结果获取表(fetch_list) 向program中添加数据输入算子(feed operators)和结果获取算子（fetch operators)。 feed map为该program提供输入数据。fetch_list提供program训练结束后用户预期的变量（或识别类场景中的命名）。

应注意，执行器会执行program中的所有算子而不仅仅是依赖于fetch_list的那部分。

示例代码

import paddle.fluid as fluid
import numpy

#首先创建执行引擎
place = fluid.CPUPlace() # fluid.CUDAPlace(0)
exe = fluid.Executor(place)

data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
loss = fluid.layers.mean(hidden)
adam = fluid.optimizer.Adam()
adam.minimize(loss)

#仅运行startup程序一次
exe.run(fluid.default_startup_program())

x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
outs = exe.run(feed={'X': x},
               fetch_list=[loss.name])

参数：

program (Program|CompiledProgram) – 需要执行的program,如果没有给定那么默认使用default_main_program (未编译的)
feed (dict) – 前向输入的变量，数据,词典dict类型, 例如 {“image”: ImageData, “label”: LabelData}
fetch_list (list) – 用户想得到的变量或者命名的列表, 该方法会根据这个列表给出结果
feed_var_name (str) – 前向算子(feed operator)变量的名称
fetch_var_name (str) – 结果获取算子(fetch operator)的输出变量名称
scope (Scope) – 执行这个program的域，用户可以指定不同的域。缺省为全局域
return_numpy (bool) – 如果为True,则将结果张量（fetched tensor）转化为numpy
use_program_cache (bool) – 是否跨批使用缓存程序设置。设置为True时，只有当（1）程序没有用数据并行编译，并且（2）program、 feed变量名和fetch_list变量名与上一步相比没有更改时，运行速度才会更快。

返回: 根据fetch_list来获取结果

返回类型: list(numpy.array)

infer_from_dataset(program=None, dataset=None, scope=None, thread=0, debug=False, fetch_list=None, fetch_info=None, print_period=100)¶

infer_from_dataset的文档与train_from_dataset几乎完全相同，只是在分布式训练中，推进梯度将在infer_from_dataset中禁用。 infer_from_dataset（）可以非常容易地用于多线程中的评估。

参数：

program (Program|CompiledProgram) – 需要执行的program,如果没有给定那么默认使用default_main_program (未编译的)
dataset (paddle.fluid.Dataset) – 在此函数外创建的数据集，用户应当在调用函数前提供完整定义的数据集。必要时请检查Dataset文件。默认为None
scope (Scope) – 执行这个program的域，用户可以指定不同的域。默认为全局域
thread (int) – 用户想要在这个函数中运行的线程数量。线程的实际数量为min(Dataset.thread_num, thread)，如果thread > 0，默认为0
debug (bool) – 是否开启debug模式，默认为False
fetch_list (Variable List) – 返回变量列表，每个变量都会在训练过程中被打印出来，默认为None
fetch_info (String List) – 每个变量的打印信息，默认为None
print_period (int) – 每两次打印之间间隔的mini-batches的数量，默认为100

返回: None

示例代码

import paddle.fluid as fluid
place = fluid.CPUPlace() # 使用GPU时可设置place = fluid.CUDAPlace(0)
exe = fluid.Executor(place)
x = fluid.layers.data(name="x", shape=[10, 10], dtype="int64")
y = fluid.layers.data(name="y", shape=[1], dtype="int64", lod_level=1)
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_use_var([x, y])
dataset.set_thread(1)
filelist = [] # 您可以设置您自己的filelist，如filelist = ["dataA.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
exe.run(fluid.default_startup_program())
exe.infer_from_dataset(program=fluid.default_main_program(),dataset=dataset)

train_from_dataset(program=None, dataset=None, scope=None, thread=0, debug=False, fetch_list=None, fetch_info=None, print_period=100)¶

从预定义的数据集中训练。数据集在paddle.fluid.dataset中定义。给定程序（或编译程序），train_from_dataset将使用数据集中的所有数据样本。输入范围可由用户给出。默认情况下，范围是global_scope()。训练中的线程总数是thread。训练中使用的线程数将是数据集中threadnum的最小值，同时也是此接口中线程的值。可以设置debug，以便执行器显示所有算子的运行时间和当前训练任务的吞吐量。

注意：train_from_dataset将销毁每次运行在executor中创建的所有资源。

参数：

program (Program|CompiledProgram) – 需要执行的program,如果没有给定那么默认使用default_main_program (未编译的)
dataset (paddle.fluid.Dataset) – 在此函数外创建的数据集，用户应当在调用函数前提供完整定义的数据集。必要时请检查Dataset文件。默认为None
scope (Scope) – 执行这个program的域，用户可以指定不同的域。默认为全局域
thread (int) – 用户想要在这个函数中运行的线程数量。线程的实际数量为min(Dataset.thread_num, thread)，如果thread > 0，默认为0
debug (bool) – 是否开启debug模式，默认为False
fetch_list (Variable List) – 返回变量列表，每个变量都会在训练过程中被打印出来，默认为None
fetch_info (String List) – 每个变量的打印信息，默认为None
print_period (int) – 每两次打印之间间隔的mini-batches的数量，默认为100

返回: None

示例代码

import paddle.fluid as fluid

place = fluid.CPUPlace() # 通过设置place = fluid.CUDAPlace(0)使用GPU
exe = fluid.Executor(place)
x = fluid.layers.data(name="x", shape=[10, 10], dtype="int64")
y = fluid.layers.data(name="y", shape=[1], dtype="int64", lod_level=1)
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_use_var([x, y])
dataset.set_thread(1)
filelist = [] # 您可以设置您自己的filelist，如filelist = ["dataA.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
exe.run(fluid.default_startup_program())
exe.train_from_dataset(program=fluid.default_main_program(),
                       dataset=dataset)

global_scope¶

paddle.fluid.global_scope()[源代码]¶

获取全局/默认作用域实例。很多api使用默认 global_scope ，例如 Executor.run 。

示例代码

import paddle.fluid as fluid
import numpy

fluid.global_scope().var("data").get_tensor().set(numpy.ones((2, 2)), fluid.CPUPlace())
numpy.array(fluid.global_scope().find_var("data").get_tensor())

返回：全局/默认作用域实例

返回类型：Scope

scope_guard¶

paddle.fluid.executor.scope_guard(scope)[源代码]¶

修改全局/默认作用域（scope）, 运行时中的所有变量都将分配给新的scope。

参数：

scope - 新的全局/默认 scope。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
import numpy

new_scope = fluid.Scope()
with fluid.scope_guard(new_scope):
     fluid.global_scope().var("data").get_tensor().set(numpy.ones((2, 2)), fluid.CPUPlace())
numpy.array(new_scope.find_var("data").get_tensor())