【进阶篇】命令行参数使用案例

原创
2018/02/06 15:37
阅读数 151

导语

本周起将推送【使用指南—进阶篇】推文。在进阶篇,我们将向您介绍PaddlePaddle的使用说明、开发标准、模型配置等内容。在使用进阶篇推文之前,请参考安装与编译部分推文完成PaddlePaddle的安装


本周推文目录如下:


周一:【进阶篇】命令行参数细节描述

周二:【进阶篇】命令行参数使用案例

周三:【进阶篇】在不同的集群框架下完成分布式训练

周四:【进阶篇】编译 PaddlePaddle 预测库

周五:【进阶篇】C-API 使用流程


编写PaddlePaddle

排版|wangp


 1 

本地训练

本地训练的实验,诸如图像分类,自然语言处理等,通常都会使用下面这些命令行参数

paddle train \

  --use_gpu=1/0 \                       

#1:GPU,0:CPU(默认为1)

  --config=network_config \

  --save_dir=output \

  --trainer_count=COUNT \               

 #(默认为1)

  --test_period=M \                      

#(默认为0) 

  --num_passes=N \                     

  #(默认为100)

  --log_period=K \                       

#(默认为100)

  --dot_period=1000 \                   

 #(默认为1)

  #[--show_parameter_stats_period=100] \ 

#(默认为0)

  #[--saving_period_by_batches=200] \    

#(默认为0)

根据你的任务,可以选择是否使用参数show_parameter_stats_period saving_period_by_batches


1) 将命令参数传给网络配置


config_args是一个很有用的参数,用于将参数传递给网络配置:

--config_args=generating=1,beam_size=5,

layer_num=10 \


get_config_arg可用于在网络配置中解析这些参数,如下所示:

generating = get_config_arg('generating', bool, False)

beam_size = get_config_arg('beam_size',int, 3)

layer_num = get_config_arg('layer_num', int, 8)


get_config_arg:

get_config_arg(name, type, default_value)

---name: --config_args中指定的名字

---type: 值类型,包括bool, int, str, float等

---default_value: 默认值


2) 使用模型初始化网络


增加如下参数:

--init_model_path=model_path

--load_missing_parameter_strategy=rand


 2 

本地测试

方法一:

paddle train --job=test \

             --use_gpu=1/0

             --config=network_config \

             --trainer_count=COUNT \ 

             --init_model_path=model_path \

---使用init_model_path指定测试的模型

---只能测试单个模型


方法二:

paddle train --job=test \

             --use_gpu=1/0

             --config=network_config \

             --trainer_count=COUNT \ 

             --model_list=model.list \

---使用model_list指定测试的模型列表

---可以测试多个模型,文件model.list如下所示:

./alexnet_pass1

./alexnet_pass2


方法三:

paddle train --job=test \

             --use_gpu=1/0 \

             --config=network_config \

             --trainer_count=COUNT \

             --save_dir=model \

             --test_pass=M \

             --num_passes=N \

这种方式必须使用Paddle存储的模型路径格式,如:model/pass-%5d。测试的模型包括从第M轮到第N-1轮存储的所有模型。例如,M=12,N=14这种写法将会测试模型model/pass-00012 和 model/pass-00013


 3 

稀疏训练

当输入是维度很高的稀疏数据时,通常使用稀疏训练来加速计算过程。例如,输入数据的字典维数是1百万,但是每个样本仅包含几个词。在Paddle中,稀疏矩阵的乘积应用于前向传播过程,而稀疏更新在反向传播之后的权重更新时进行


1) 本地训练

用户需要在网络配置中指定sparse_update=True。请参照网络配置的文档了解更详细的信息


2) 集群训练

在集群上训练一个稀疏模型需要加上下面的参数。同时用户需要在网络配置中指定sparse_remote_update

=True。请参照网络配置的文档了解更详细的信息

--ports_num_for_sparse=1   

 #(默认为0)


 4 

parallel_nn

用户可以设置parallel_nn来混合使用GPU和CPU计算网络层的参数。也就是说,你可以将网络配置成某些层使用GPU计算,而其他层使用CPU计算。另一种方式是将网络层划分到不同的GPU上去计算,这样可以减小GPU内存,或者采用并行计算来加速某些层的更新


如果你想使用这些特性,你需要在网络配置中指定设备的ID号(表示为deviceId),并且加上下面的命令行参数:

--parallel_nn=true


案例一:GPU和CPU混合使用


请看下面的例子:

#command line:

paddle train --use_gpu=true --parallel_nn=true trainer_count=COUNT


default_device(0)


fc1=fc_layer(...)

fc2=fc_layer(...)

fc3=fc_layer(...,layer_attr=ExtraAttr(device=-1))

default_device(0): 设置默认设备号为0。这意味着除了指定device=-1的层之外,其他所有层都会使用GPU计算,每层使用的GPU号依赖于参数trainer_count和gpu_id(默认为0)。在此,fc1和fc2层在GPU上计算


device=-1: fc3层使用CPU计算

    

trainer_count:

---trainer_count=1: 如果未设置gpu_id,那么fc1和fc2层将会使用第1个GPU来计算。否则使用gpu_id指定的GPU

---trainer_count>1: 在trainer_count个GPU上使用数据并行来计算某一层。例如,trainer_count=2意味着0号和1号GPU将会使用数据并行来计算fc1和fc2层


案例二:在不同设备上指定层

#command line:

paddle train --use_gpu=true --parallel_nn=true --trainer_count=COUNT


#network:

fc2=fc_layer(input=l1, layer_attr=ExtraAttr(device=0), ...)

fc3=fc_layer(input=l1, layer_attr=ExtraAttr(device=1), ...)

fc4=fc_layer(input=fc2, layer_attr=ExtraAttr(device=-1), ...)

在本例中,我们假设一台机器上有4个GPU


trainer_count=1:

---使用0号GPU计算fc2层

---使用1号GPU计算fc3层

---使用CPU计算fc4层


trainer_count=2:

---使用0号和1号GPU计算fc2层。

---使用2号和3号GPU计算fc3层。

---使用CPU两线程计算fc4层。


trainer_count=4:

---运行失败(注意到我们已经假设机器上有4个GPU),因为参数allow_only_one_model_on_one_gpu默认设置为真


device!=-1时设备ID号的分配:

(deviceId + gpu_id + threadId * numLogicalDevices_) % numDevices_


deviceId:              在层中指定

gpu_id:                 默认为0

threadId:              线程ID号,范围: 0,1,..., trainer_count-1

numDevices_:      机器的设备(GPU)数目

numLogicalDevices_:   min(max(deviceId + 1), numDevices_)


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