单机训练优秀实践¶

1.1 cuDNN操作的选择¶

1.1 cuDNN操作的选择
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cuDNN是NVIDIA提供的深度神经网络计算库，其中包含了很多神经网络中常用算子，Paddle中的部分Op底层调用的是cuDNN库，例如 conv2d ：

paddle.fluid.layers.conv2d(input,
                           num_filters,
                           filter_size,
                           stride=1,
                           padding=0,
                           dilation=1,
                           groups=None,
                           param_attr=None,
                           bias_attr=None,
                           use_cudnn=True,
                           act=None,
                           name=None,
                           data_format="NCHW")

在 use_cudnn=True 时，框架底层调用的是cuDNN中的卷积操作。

通常cuDNN库提供的操作具有很好的性能表现，其性能明显优于Paddle原生的CUDA实现，比如 conv2d 。但是cuDNN中有些操作的性能较差，比如： conv2d_transpose 在 batch_size=1 时、pool2d 在 global_pooling=True 时等，这些情况下，cuDNN实现的性能差于Paddle的CUDA实现，建议手动设置 use_cudnn=False 。

1.2 减少模型中Layer的个数¶

1.2 减少模型中Layer的个数
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为方便用户使用，飞桨提供一些不同粒度的Layer，其中有些Layer的组合可以通过单个Layer完成。比如：

1. fluid.layers.softmax_with_cross_entropy ，该操作其实是 fluid.layers.softmax 和 fluid.layers.cross_entropy 的组合，因此如果模型中有出现

logits = fluid.layers.softmax(logits)
loss = fluid.layers.cross_entropy(logits, label, ignore_index=255)

可以直接替换成

loss = fluid.layers.softmax_with_cross_entropy(logits, label, ignore_index=255, numeric_stable_mode=True)

2. 如果模型中需要对数据进行标准化，可以直接使用 fluid.layers.data_norm ，而不用通过一系列layer组合出数据的标准化操作。

因此，建议在构建模型时优先使用飞桨提供的单个Layer完成所需操作，这样减少模型中Layer的个数，并因此加速模型训练。

2.1 同步数据读取¶

同步数据读取是一种简单并且直观的数据准备方式，代码示例如下：

image = fluid.data(name="image", shape=[None, 1, 28, 28], dtype="float32")
label = fluid.data(name="label", shape=[None, 1], dtype="int64")
# 模型定义
# ……
prediction = fluid.layers.fc(input=image, size=10)
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
# ……
# 读取数据
# paddle.dataset.mnist.train()返回数据读取的Reader,每次可以从Reader中读取一条样本，batch_size为128
train_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), 128)

# 读取数据
end = time.time()
for batch_id, batch in enumerate(train_reader):
    data_time = time.time() - end
    # 训练网络
    executor.run(feed={...}, fetch_list=[...])
    batch_time = time.time() - end
    end = time.time()

用户首先需要通过 fluid.data 定义模型的输入，然后根据输入构建模型，最后从事先自定义的Reader函数中获取一个batch的数据，并将数据传递给执行器。

采用同步数据读取方式时，用户可通过加入Python计时函数 time.time() 来统计数据准备部分和执行部分所占用的时间。 由于数据准备和执行是顺序进行的，所以程序的执行速度可能较慢。如果用户想进行模型调试的话，同步数据读取是一个不错的选择。

2.2 异步数据读取¶

Paddle里面使用 paddle.fluid.io. DataLoader 接口来实现异步数据读取，代码示例如下：

image = fluid.data(name="image", shape=[None, 1, 28, 28], dtype="float32")
label = fluid.data(name="label", shape=[None, 1], dtype="int64")
dataloader = fluid.io.DataLoader.from_generator(
        feed_list=[image, label],
        capacity=64,
        iterable=False,
        use_double_buffer=True)
# 模型定义
# ……
prediction = fluid.layers.fc(input=image, size=10)
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
avg_loss = fluid.layers.mean(loss)
# ……
# 读取数据
train_reader = paddle.batch(paddle.dataset.mnist.train(), 128)
data_loader.set_batch_generator(train_reader, places=places)

# 启动data_loader
data_loader.start()
batch_id = 0
try:
    end = time.time()
    while True:
        print("queue size: ", data_loader.queue.size())
        loss, = executor.run(fetch_list=[...])
        # ...
        batch_time = time.time() - end
        end = time.time()
        batch_id += 1
except fluid.core.EOFException:
    data_loader.reset()

用户首先需要通过 fluid.io.DataLoader.from_generator 定义DataLoader对象，并使用 set_batch_generator 方法将自定义的Reader与DataLoader绑定。 若DataLoader被定义成不可迭代的（ iterable=False ），在训练开始之前，通过调用 start() 方法来启动数据读取。 在数据读取结束之后， executor.run 会抛出 fluid.core.EOFException ，表示训练已经遍历完Reader中的所有数据。

采用异步数据读取时，Python端和C++端共同维护一个数据队列，Python端启动一个线程，负责向队列中插入数据，C++端在训练/预测过程中，从数据队列中获取数据，并将该数据从对队列中移除。 用户可以在程序运行过程中，监测数据队列是否为空，如果队列始终不为空，表明数据准备的速度比模型执行的速度快，这种情况下数据读取可能不是瓶颈。

另外，Paddle提供的一些FLAGS也能很好的帮助分析性能。如果用户希望评估一下在完全没有数据读取开销情况下模型的性能，可以设置一下环境变量：FLAGS_reader_queue_speed_test_mode ，在该变量为True情况下，C++端从数据队列中获取数据之后，不会从数据队列中移除，这样能够保证数据队列始终不为空，从而避免了C++端读取数据时的等待开销。

需要特别注意的是， FLAGS_reader_queue_speed_test_mode 只能在性能分析的时候打开，正常训练模型时需要关闭。

为降低训练的整体时间，建议用户使用异步数据读取的方式，并开启 use_double_buffer=True 。用户可根据模型的实际情况设置数据队列的大小。 如果数据准备的时间大于模型执行的时间，或者出现了数据队列为空的情况，就需要考虑对数据读取Reader进行加速。 常用的方法是 使用Python多进程准备数据 ，一个简单的使用多进程准备数据的示例，可以参考 YOLOv3 。

Python端的数据预处理，都是使用CPU完成。如果Paddle提供了相应功能的API，可将这部分预处理功能写到模型配置中，如此Paddle就可以使用GPU来完成该预处理功能，这样也可以减轻CPU预处理数据的负担，提升总体训练速度。

3.1 执行器介绍¶

目前Paddle的Python API中提供了 fluid.compiler.CompiledProgram 的概念，用户可以通过 CompiledProgram 将传入的program进行编译。 如果希望采用数据并行模式训练，只需要将 CompiledProgram 返回的对象调用一下 with_data_parallel 即可，最后统一通过 executor.run(…) 执行compiled_program。

虽然统一通过 executor.run(…) 接口来执行，实际底层的执行策略有两种，对应C++部分的两个执行器，即 Executor 和 ParallelExecutor ，如果用户采用数据并行模式，C++部分使用的是 ParallelExecutor ，除此之外都是使用 Executor 。 这两个执行器的差别：

可以看出， Executor 的内部逻辑非常简单，但性能可能会弱一些，因为 Executor 对于program中的操作是串行执行的。 而 ParallelExecutor 首先会将program转变为计算图，并分析计算图中节点间的连接关系，对图中没有相互依赖的节点（OP），通过多线程并行执行。

因此， Executor 是一个轻量级的执行器，目前主要用于参数初始化、模型保存、模型加载。 ParallelExecutor 是 Executor 的升级版本，目前 ParallelExecutor 主要用于模型训练，包括单机单卡、单机多卡以及多机多卡训练。

ParallelExecutor 执行计算图之前，可以对计算图进行一些优化，比如使计算图中的一些操作是In-place的、将计算图中的参数更新操作进行融合等。 用户还可以调整 ParallelExecutor 执行过程中的一些配置，比如执行计算图的线程数等。这些配置分别是构建策略（BuildStrategy）和执行策略（ExecutionStrategy）参数来设置的。

一个简单的使用示例如下：

build_strategy = fluid.BuildStrategy()
build_strategy.enable_inplace = True
build_strategy.fuse_all_optimizer_ops=True

exec_strategy = fluid.ExecutionStrategy()
exec_strategy.num_threads = 4

train_program = fluid.compiler.CompiledProgram(main_program).with_data_parallel(
            loss_name=loss.name,
            build_strategy=build_strategy,
            exec_strategy=exec_strategy)

place = fluid.CUDAPlace(0)
exe = Executor(place)
# 使用DataLoader读取数据，因此执行时不需要设置feed
fetch_outs = exe.run(train_program, fetch_list=[loss.name])

3.2 构建策略（BuildStrategy）配置参数介绍¶

3.2 构建策略（BuildStrategy）配置参数介绍
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BuildStrategy中提供了一些关于计算图优化的策略，这些策略可以在不同程度上提升模型的训练速度，但是其中一些策略与模型的结构有关，比如 fuse_all_optimizer_ops 不支持sparse梯度，我们正在积极的完善这些策略，并在下一个版本将这些策略默认打开。

构建策略的详细介绍如下：

参数说明：

1. 关于 reduce_strategy ，在 ParallelExecutor 对于数据并行支持两种参数更新模式： AllReduce 和 Reduce 。在 AllReduce 模式下，各个节点上计算得到梯度之后，调用 AllReduce 操作，梯度在各个节点上聚合，然后各个节点分别进行参数更新。在 Reduce 模式下，参数的更新操作被均匀的分配到各个节点上，即各个节点计算得到梯度之后，将梯度在指定的节点上进行 Reduce ，然后在该节点上，最后将更新之后的参数Broadcast到其他节点。即：如果模型中有100个参数需要更新，训练时使用的是4个节点，在 AllReduce 模式下，各个节点需要分别对这100个参数进行更新；在 Reduce 模式下，各个节点需要分别对这25个参数进行更新，最后将更新的参数Broadcast到其他节点上。注意：如果是使用CPU进行数据并行训练，在Reduce模式下，不同CPUPlace上的参数是共享的，所以在各个CPUPlace上完成参数更新之后不用将更新后的参数Broadcast到其他CPUPlace。

2. 关于 enable_backward_optimizer_op_deps ，在多卡训练时，打开该选项可能会提升训练速度。

3. 关于 fuse_all_optimizer_ops ，目前只支持SGD、Adam和Momentum算法。 注意：目前不支持sparse参数梯度 。

4. 关于 fuse_all_reduce_ops ，多GPU训练时，可以对 AllReduce 操作进行融合，以减少 AllReduce 的调用次数。默认情况下会将同一layer中参数的梯度的 AllReduce 操作合并成一个，比如对于 fluid.layers.fc 中有Weight和Bias两个参数，打开该选项之后，原本需要两次 AllReduce 操作，现在只用一次 AllReduce 操作。此外，为支持更大粒度的参数梯度融合，Paddle提供了 FLAGS_fuse_parameter_memory_size 选项，用户可以指定融合AllReduce操作之后，每个 AllReduce 操作的梯度字节数，比如希望每次 AllReduce 调用传输64MB的梯度，export FLAGS_fuse_parameter_memory_size=64 。 注意：目前不支持sparse参数梯度 。

5. 关于 mkldnn_enabled_op_types ，目前Paddle的Op中可以使用mkldnn库计算的操作包括：transpose、sum、softmax、requantize、quantize、pool2d、lrn、gaussian_random、fc、dequantize、conv2d_transpose、conv2d、conv3d、concat、batch_norm、relu、tanh、sqrt、abs。

3.3 执行策略（ExecutionStrategy）配置参数介绍¶

3.3 执行策略（ExecutionStrategy）配置参数介绍
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ExecutionStrategy中提供了关于计算图执行时的一些配置，这些配置可能会影响模型的训练速度。同时，这些配置与模型的结构有关，如果用户希望模型训练速度更快，可以调整一下这些配置。在后续的优化中，我们会对这部分进行优化，根据输入模型结构动态调整这些设置。

ExecutionStrategy配置选项说明：

说明：

1. 关于 num_iteration_per_drop_scope ，框架在运行过程中会产生一些临时变量，默认每经过一个batch就要清理一下临时变量。由于GPU是异步设备，在清理之前需要对所有的GPU调用一次同步操作，因此耗费的时间较长。为此我们在execution_strategy中添加了 num_iteration_per_drop_scope 选项。用户可以指定经过多少次迭代之后清理一次。

2. 关于 num_threads ，ParallelExecutor 根据Op之间的依赖关系确定Op的执行顺序，即：当Op的输入都已经变为ready状态之后，该Op会被放到一个队列中，等待被执行。 ParallelExecutor 内部有一个任务调度线程和一个线程池，任务调度线程从队列中取出所有Ready的Op，并将其放到线程队列中。 num_threads 表示线程池的大小。根据以往的经验，对于CPU任务，num_threads=2*dev_count 时性能较好，对于GPU任务，num_threads=4*dev_count 时性能较好。 注意：线程池不是越大越好 。