InMemoryDataset¶

class paddle.distributed. InMemoryDataset [源代码] ¶

InMemoryDataset，它将数据加载到内存中，并在训练前随机整理数据。

代码示例¶

          import paddle
paddle.enable_static()
dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()

         

方法¶

init(**kwargs)¶

注意：

1. 该 API 只在非 Dygraph 模式下生效

对 InMemoryDataset 的实例进行配置初始化。

参数

kwargs - 可选的关键字参数，由调用者提供，目前支持以下关键字配置。

batch_size (int) - batch size 的大小。默认值为 1。

thread_num (int) - 用于训练的线程数，默认值为 1。

use_var (list) - 用于输入的 variable 列表，默认值为[]。

input_type (int) - 输入到模型训练样本的类型。0 代表一条样本，1 代表一个 batch。默认值为 0。

fs_name (str) - hdfs 名称。默认值为""。

fs_ugi (str) - hdfs 的 ugi。默认值为""。

pipe_command (str) - 在当前的 dataset 中设置的 pipe 命令用于数据的预处理。pipe 命令只能使用 UNIX 的 pipe 命令，默认为"cat"。

download_cmd (str) - 数据下载 pipe 命令。pipe 命令只能使用 UNIX 的 pipe 命令，默认为"cat"。

返回 None。

代码示例

           import paddle
import os
paddle.enable_static()

with open("test_queue_dataset_run_a.txt", "w") as f:
    data = "2 1 2 2 5 4 2 2 7 2 1 3"
    f.write(data)
with open("test_queue_dataset_run_b.txt", "w") as f:
    data = "2 1 2 2 5 4 2 2 7 2 1 3"
    f.write(data)

slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
dataset.set_filelist(
    ["test_queue_dataset_run_a.txt", "test_queue_dataset_run_b.txt"])
dataset.load_into_memory()

place = paddle.CPUPlace()
exe = paddle.static.Executor(place)
startup_program = paddle.static.Program()
main_program = paddle.static.Program()
exe.run(startup_program)

exe.train_from_dataset(main_program, dataset)

os.remove("./test_queue_dataset_run_a.txt")
os.remove("./test_queue_dataset_run_b.txt")

          

_init_distributed_settings(**kwargs)¶

注意：

1. 该 API 只在非 Dygraph 模式下生效 2. 本 api 需要在机大规模参数服务器训练下生效，敬请期待详细使用文档

对 InMemoryDataset 的实例进行分布式训练相关配置的初始化。

参数

kwargs - 可选的关键字参数，由调用者提供，目前支持以下关键字配置。

merge_size (int) - 通过样本 id 来设置合并，相同 id 的样本将会在 shuffle 之后进行合并，你应该在一个 data 生成器里面解析样本 id。merge_size 表示合并的最小数量，默认值为-1，表示不做合并。

parse_ins_id (bool) - 是否需要解析每条样的 id，默认值为 False。

parse_content (bool) - 是否需要解析每条样本的 content，默认值为 False。

fleet_send_batch_size (int) - 设置发送 batch 的大小，默认值为 1024。

fleet_send_sleep_seconds (int) - 设置发送 batch 后的睡眠时间，默认值为 0。

fea_eval (bool) - 设置特征打乱特征验证模式，来修正特征级别的重要性，特征打乱需要 fea_eval 被设置为 True。默认值为 False。

candidate_size (int) - 特征打乱特征验证模式下，用于随机化特征的候选池大小。默认值为 10000。

返回 None。

代码示例

COPY-FROM: paddle.distributed.InMemoryDataset._init_distributed_settings

update_settings(**kwargs)¶

注意：

1. 该 API 只在非 Dygraph 模式下生效

对 InMemoryDataset 的实例通过 init 和_init_distributed_settings 初始化的配置进行更新。

参数

kwargs - 可选的关键字参数，由调用者提供，目前支持以下关键字配置。

batch_size (int) - batch size 的大小。默认值为 1。

thread_num (int) - 用于训练的线程数，默认值为 1。

use_var (list) - 用于输入的 variable 列表，默认值为[]。

input_type (int) - 输入到模型训练样本的类型。0 代表一条样本，1 代表一个 batch。默认值为 0。

fs_name (str) - hdfs 名称。默认值为""。

fs_ugi (str) - hdfs 的 ugi。默认值为""。

pipe_command (str) - 在当前的 dataset 中设置的 pipe 命令用于数据的预处理。pipe 命令只能使用 UNIX 的 pipe 命令，默认为"cat"。

download_cmd (str) - 数据下载 pipe 命令。pipe 命令只能使用 UNIX 的 pipe 命令，默认为"cat"。

merge_size (int) - 通过样本 id 来设置合并，相同 id 的样本将会在 shuffle 之后进行合并，你应该在一个 data 生成器里面解析样本 id。merge_size 表示合并的最小数量，默认值为-1，表示不做合并。

parse_ins_id (bool) - 是否需要解析每条样的 id，默认值为 False。

parse_content (bool) 是否需要解析每条样本的 content，默认值为 False。

fleet_send_batch_size (int) - 设置发送 batch 的大小，默认值为 1024。

fleet_send_sleep_seconds (int) - 设置发送 batch 后的睡眠时间，默认值为 0。

fea_eval (bool) - 设置特征打乱特征验证模式，来修正特征级别的重要性，特征打乱需要 fea_eval 被设置为 True。默认值为 False。

candidate_size (int) - 特征打乱特征验证模式下，用于随机化特征的候选池大小。默认值为 10000。

返回 None。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=[])
dataset._init_distributed_settings(
    parse_ins_id=True,
    parse_content=True,
    fea_eval=True,
    candidate_size=10000)
dataset.update_settings(batch_size=2)

          

load_into_memory()¶

注意：

1. 该 API 只在非 Dygraph 模式下生效

向内存中加载数据。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()

          

preload_into_memory(thread_num=None)¶

向内存中以异步模式加载数据。

参数

thread_num (int) - 异步加载数据时的线程数。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.preload_into_memory()
dataset.wait_preload_done()

          

wait_preload_done()¶

等待 preload_into_memory 完成。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.preload_into_memory()
dataset.wait_preload_done()

          

local_shuffle()¶

局部 shuffle。加载到内存的训练样本进行单机节点内部的打乱

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.local_shuffle()

          

global_shuffle(fleet=None, thread_num=12)¶

全局 shuffle。只能用在分布式模式（单机多进程或多机多进程）中。您如果在分布式模式中运行，应当传递 fleet 而非 None。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.global_shuffle()

          

参数

fleet (Fleet) – fleet 单例。默认为 None。

thread_num (int) - 全局 shuffle 时的线程数。

release_memory()¶

当数据不再使用时，释放 InMemoryDataset 内存数据。

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.global_shuffle()
exe = paddle.static.Executor(paddle.CPUPlace())
startup_program = paddle.static.Program()
main_program = paddle.static.Program()
exe.run(startup_program)
exe.train_from_dataset(main_program, dataset)
dataset.release_memory()

          

get_memory_data_size(fleet=None)¶

用户可以调用此函数以了解加载进内存后所有 workers 中的样本数量。

注解

该函数可能会导致性能不佳，因为它具有 barrier。

参数

fleet (Fleet) – fleet 对象。

返回内存数据的大小。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
print dataset.get_memory_data_size()

          

get_shuffle_data_size(fleet=None)¶

获取 shuffle 数据大小，用户可以调用此函数以了解局域/全局 shuffle 后所有 workers 中的样本数量。

注解

该函数可能会导致局域 shuffle 性能不佳，因为它具有 barrier。但其不影响局域 shuffle。

参数

fleet (Fleet) – fleet 对象。

返回 shuffle 数据的大小。

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.global_shuffle()
print dataset.get_shuffle_data_size()

          

slots_shuffle(slots)¶

该方法是在特征层次上的一个打乱方法，经常被用在有着较大缩放率实例的稀疏矩阵上，为了比较 metric，比如 auc，在一个或者多个有着 baseline 的特征上做特征打乱来验证特征 level 的重要性。

参数

slots (list[string]) - 要打乱特征的集合

代码示例

           import paddle
paddle.enable_static()

dataset = paddle.distributed.InMemoryDataset()
dataset._init_distributed_settings(fea_eval=True)
slots = ["slot1", "slot2", "slot3", "slot4"]
slots_vars = []
for slot in slots:
    var = paddle.static.data(
        name=slot, shape=[None, 1], dtype="int64", lod_level=1)
    slots_vars.append(var)
dataset.init(
    batch_size=1,
    thread_num=2,
    input_type=1,
    pipe_command="cat",
    use_var=slots_vars)
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.slots_shuffle(['slot1'])

          

使用本API的教程文档¶

CPUPS 流式训练示例