单机训练

准备工作

要进行PaddlePaddle Fluid单机训练，需要先 准备数据 和 配置简单的网络 。当配置简单的网络 完毕后，可以得到两个fluid.Program， startup_program 和 main_program。 默认情况下，可以使用 fluid.default_startup_program() 与fluid.default_main_program() 获得全局的 fluid.Program。

例如:

import paddle.fluid as fluid

image = fluid.layers.data(name="image", shape=[784])
label = fluid.layers.data(name="label", shape=[1])
hidden = fluid.layers.fc(input=image, size=100, act='relu')
prediction = fluid.layers.fc(input=hidden, size=10, act='softmax')
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
loss = fluid.layers.mean(loss)

sgd = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
sgd.minimize(loss)

# Here the fluid.default_startup_program() and fluid.default_main_program()
# has been constructed.

在上述模型配置执行完毕后， fluid.default_startup_program() 与fluid.default_main_program() 配置完毕了。

初始化参数

参数随机初始化

用户配置完模型后，参数初始化操作会被写入到fluid.default_startup_program() 中。使用 fluid.Executor() 运行 这一程序，初始化之后的参数默认被放在全局scope中，即 fluid.global_scope() 。例如:

exe = fluid.Executor(fluid.CUDAPlace(0))
exe.run(program=fluid.default_startup_program())

载入预定义参数

在神经网络训练过程中，经常会需要载入预定义模型，进而继续进行训练。如何载入预定义参数，请参考 模型/变量的保存、载入与增量训练。

单卡训练

执行单卡训练可以使用 fluid.Executor() 中的 run() 方法，运行训练fluid.Program 即可。在运行的时候，用户可以通过 run(feed=...)参数传入数据；用户可以通过 run(fetch=...) 获取持久的数据。例如:

import paddle.fluid as fluid
import numpy

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)
    sgd = fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.001)
    sgd.minimize(loss)

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

# Run the startup program once and only once.
# Not need to optimize/compile the startup program.
startup_program.random_seed=1
exe.run(startup_program)

# Run the main program directly without compile.
x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
loss_data, = exe.run(train_program,
                     feed={"X": x},
                     fetch_list=[loss.name])

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

多卡训练

在多卡训练中，你可以使用 fluid.compiler.CompiledProgram 来编译 fluid.Program ，然后调用 with_data_parallel 。例如：

# NOTE: If you use CPU to run the program, you need
# to specify the CPU_NUM, otherwise, fluid will use
# all the number of the logic cores as the CPU_NUM,
# in that case, the batch size of the input should be
# greater than CPU_NUM, if not, the process will be
# failed by an exception.
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])

注释：

  1. CompiledProgram 会将传入的 fluid.Program 转为计算图，即Graph，因为 compiled_prog 与传入的 train_program 是完全不同的对象，目前还不能够对 compiled_prog 进行保存。
  2. 多卡训练也可以使用 ParallelExecutor ，但是现在推荐使用 CompiledProgram .
  3. 如果 exe 是用CUDAPlace来初始化的，模型会在GPU中运行。在显卡训练模式中，所有的显卡都将被占用。用户可以配置 CUDA_VISIBLE_DEVICES 以更改被占用的显卡。
  4. 如果 exe 是用CPUPlace来初始化的，模型会在CPU中运行。在这种情况下，多线程用于运行模型，同时线程的数目和逻辑核的数目相等。用户可以配置 CPU_NUM 以更改使用中的线程数目。