BuildStrategy

注意：该API仅支持【静态图】模式

  • class paddle.fluid.BuildStrategy

BuildStrategy 使用户更方便地控制 ParallelExecutor 中计算图的建造方法，可通过设置 ParallelExecutor 中的 BuildStrategy 成员来实现此功能。

代码示例

  1. import os
  2. import numpy as np
  3. import paddle.fluid as fluid
  4.  
  5. os.environ["CPU_NUM"] = '2'
  6. places = fluid.cpu_places()
  7.  
  8. data = fluid.layers.data(name="x", shape=[1], dtype="float32")
  9. hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
  10. loss = fluid.layers.mean(hidden)
  11. fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)
  12.  
  13. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  14. build_strategy.enable_inplace = True
  15. build_strategy.memory_optimize = True
  16. build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce
  17. program = fluid.compiler.CompiledProgram(fluid.default_main_program())
  18. program = program.with_data_parallel(loss_name=loss.name,
  19.                                      build_strategy=build_strategy,
  20.                                      places=places)
  • debug_graphviz_path

str类型。表示以graphviz格式向文件中写入计算图的路径，有利于调试。默认值为空字符串。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.debug_graphviz_path = "./graph"
  • enable_sequential_execution

bool类型。如果设置为True，则算子的执行顺序将与算子定义的执行顺序相同。默认为False。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.enable_sequential_execution = True
  • fuse_broadcast_ops

bool类型。表明是否融合(fuse) broadcast ops。该选项指在Reduce模式下有效，使程序运行更快。默认为False。

代码示例

  • fuse_elewise_add_act_ops

bool类型。表明是否融合(fuse) elementwise_add_op和activation_op。这会使整体执行过程更快。默认为False。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.fuse_elewise_add_act_ops = True
  • fuse_relu_depthwise_conv

bool类型。表明是否融合(fuse) relu和depthwise_conv2d，节省GPU内存并可能加速执行过程。此选项仅适用于GPU设备。默认为False。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.fuse_relu_depthwise_conv = True
  • gradient_scale_strategy

fluid.BuildStrategy.GradientScaleStrategy 类型。在 ParallelExecutor 中，存在三种定义loss对应梯度( loss@grad )的方式，分别为 CoeffNumDevice, One 与 Customized。默认情况下， ParallelExecutor 根据设备数目来设置 loss@grad 。如果用户需要自定义 loss@grad ，可以选择 Customized 方法。默认为 CoeffNumDevice 。

代码示例

  1. import os
  2. import numpy as np
  3. import paddle.fluid.compiler as compiler
  4.  
  5. use_cuda = True
  6. place = fluid.CUDAPlace(0) if use_cuda else fluid.CPUPlace()
  7. exe = fluid.Executor(place)
  8.  
  9. # NOTE: 如果你使用CPU计算，需要指定CPU_NUM, 否则,fluid
  10. # 将使用所有的核的数目作为CPU_NUM,
  11. # 这种情况下，输入的batch size应该大于CPU_NUM, 否则,
  12. # 进程将会因为异常而失败。
  13. if not use_cuda:
  14.     os.environ['CPU_NUM'] = str(2)
  15.     places = fluid.cpu_places()
  16. else:
  17.     places = places = fluid.cuda_places()
  18.  
  19. data = fluid.layers.data(name='X', shape=[1], dtype='float32')
  20. hidden = fluid.layers.fc(input=data, size=10)
  21. loss = fluid.layers.mean(hidden)
  22. fluid.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)
  23.  
  24. fluid.default_startup_program().random_seed=1
  25. exe.run(fluid.default_startup_program())
  26.  
  27. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  28. build_strategy.gradient_scale_strategy = \
  29.      fluid.BuildStrategy.GradientScaleStrategy.Customized
  30. compiled_prog = compiler.CompiledProgram(
  31.      fluid.default_main_program()).with_data_parallel(
  32.               loss_name=loss.name, build_strategy=build_strategy,
  33.               places = places)
  34.  
  35. dev_count =  len(places)
  36. x = np.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
  37. loss_grad = np.ones((dev_count)).astype("float32") * 0.01
  38. loss_grad_name = loss.name+"@GRAD"
  39. loss_data = exe.run(compiled_prog,
  40.                  feed={"X": x, loss_grad_name : loss_grad},
  41.                  fetch_list=[loss.name, loss_grad_name])
  • memory_optimize

bool类型或None。设为True时可用于减少总内存消耗，False表示不使用，None表示框架会自动选择使用或者不使用优化策略。当前，None意味着当GC不能使用时，优化策略将被使用。默认为None。

  • reduce_strategy

fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy 类型。在 ParallelExecutor 中，存在两种参数梯度聚合策略，即 AllReduce 和 Reduce 。如果用户需要在所有执行设备上独立地进行参数更新，可以使用 AllReduce 。如果使用 Reduce 策略，所有参数的优化将均匀地分配给不同的执行设备，随之将优化后的参数广播给其他执行设备。 默认值为 AllReduce 。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.reduce_strategy = fluid.BuildStrategy.ReduceStrategy.Reduce
  • remove_unnecessary_lock

bool类型。设置True会去除GPU操作中的一些锁操作， ParallelExecutor 将运行得更快，默认为True。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.remove_unnecessary_lock = True
  • sync_batch_norm

bool类型。表示是否使用同步的批正则化，即在训练阶段通过多个设备同步均值和方差。当前的实现不支持FP16训练和CPU。并且目前仅支持仅在一台机器上进行同步式批正则。默认为 False。

代码示例

  1. import paddle.fluid as fluid
  2. build_strategy = fluid.BuildStrategy()
  3. build_strategy.sync_batch_norm = True