DataParallel

class paddle. DataParallel ( layers, strategy=None, comm_buffer_size=25, last_comm_buffer_size=1, find_unused_parameters=True ) [源代码]

通过数据并行模式执行动态图模型。

目前，DataParallel 仅支持以多进程的方式执行动态图模型。

支持两种使用方式：

  1. 使用 paddle.distributed.spawn 方法启动，例如：

python demo.py (spawn need to be called in __main__ method)

  1. 使用 paddle.distributed.launch 方法启动，例如：

python -m paddle.distributed.launch –selected_gpus=0,1 demo.py

其中 demo.py 脚本的代码可以是下面的示例代码。

参数：

  • Layer (Layer) - 需要通过数据并行方式执行的模型。

  • strategy (ParallelStrategy，可选) - (deprecated) 数据并行的策略，包括并行执行的环境配置。默认为None。

  • comm_buffer_size (int，可选) - 它是通信调用（如NCCLAllReduce）时，参数梯度聚合为一组的内存大小（MB）。默认值：25。

  • last_comm_buffer_size （float，可选）它限制通信调用中最后一个缓冲区的内存大小（MB）。减小最后一个通信缓冲区的大小有助于提高性能。默认值：1。默认值：1

  • find_unused_parameters (bool， 可选) 是否在模型forward函数的返回值的所有张量中，遍历整个向后图。对于不包括在loss计算中的参数，其梯度将被预先标记为ready状态用于后续多卡间的规约操作。请注意，模型参数的所有正向输出必须参与loss的计算以及后续的梯度计算。 否则，将发生严重错误。请注意，将find_unused_parameters设置为True会影响计算性能， 因此，如果确定所有参数都参与了loss计算和自动反向图的构建，请将其设置为False。默认值：True。

返回：支持数据并行的 Layer

返回类型：Layer实例

代码示例：

  1. import paddle
  2. import paddle.nn as nn
  3. import paddle.optimizer as opt
  4. import paddle.distributed as dist
  6. class LinearNet(nn.Layer):
  7.     def __init__(self):
  8.         super(LinearNet, self).__init__()
  9.         self._linear1 = nn.Linear(10, 10)
  10.         self._linear2 = nn.Linear(10, 1)
  12.     def forward(self, x):
  13.         return self._linear2(self._linear1(x))
  15. def train():
  16.     # 1. initialize parallel environment
  17.     dist.init_parallel_env()
  19.     # 2. create data parallel layer & optimizer
  20.     layer = LinearNet()
  21.     dp_layer = paddle.DataParallel(layer)
  23.     loss_fn = nn.MSELoss()
  24.     adam = opt.Adam(
  25.         learning_rate=0.001, parameters=dp_layer.parameters())
  27.     # 3. run layer
  28.     inputs = paddle.randn([10, 10], 'float32')
  29.     outputs = dp_layer(inputs)
  30.     labels = paddle.randn([10, 1], 'float32')
  31.     loss = loss_fn(outputs, labels)
  33.     loss.backward()
  35.     adam.step()
  36.     adam.clear_grad()
  38. if __name__ == '__main__':
  39.     # 1. start by ``paddle.distributed.spawn`` (default)
  40.     dist.spawn(train, nprocs=2)
  41.     # 2. start by ``paddle.distributed.launch``
  42.     # train()

state_dict ( destination=None, include_sublayers=True )

获取当前层及其子层的所有parameters和持久的buffers。并将所有parameters和buffers存放在dict结构中。

参数：

  • destination (dict, 可选) - 如果提供 destination ，则所有参数和持久的buffers都将存放在 destination 中。 默认值：None。

  • include_sublayers (bool, 可选) - 如果设置为True，则包括子层的参数和buffers。默认值：True。

返回：dict， 包含所有parameters和持久的buffers的dict

代码示例

  1. import paddle
  2. import paddle.distributed as dist
  4. dist.init_parallel_env()
  6. emb = fluid.dygraph.Embedding([10, 10])
  7. emb = fluid.dygraph.DataParallel(emb)
  9. state_dict = emb.state_dict()
  10. paddle.save(state_dict, "paddle_dy.pdparams")

set_state_dict ( state_dict, use_structured_name=True )

根据传入的 state_dict 设置parameters和持久的buffers。 所有parameters和buffers将由 state_dict 中的 Tensor 设置。

参数：

  • state_dict (dict) - 包含所有parameters和可持久性buffers的dict。

  • use_structured_name (bool, 可选) - 如果设置为True，将使用Layer的结构性变量名作为dict的key，否则将使用Parameter或者Buffer的变量名作为key。默认值：True。

返回：无

代码示例

  1. import paddle
  2. import paddle.distributed as dist
  4. dist.init_parallel_env()
  6. emb = paddle.nn.Embedding(10, 10)
  7. emb = fluid.dygraph.DataParallel(emb)
  9. state_dict = emb.state_dict()
  10. paddle.save(state_dict, "paddle_dy.pdparams")
  12. para_state_dict = paddle.load("paddle_dy.pdparams")
  13. emb.set_state_dict(para_state_dict)

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