IpuCompiledProgram¶

class paddle.static. IpuCompiledProgram ( program, scope=None, ipu_strategy=None ) [源代码] ¶

IpuCompiledProgram 将输入的 Program 转换和优化成 IPU 所需要的形式，例如：前向图提取、计算图转化、无用的 scale 算子删除等。

参数¶

program (Program，可选)：该参数为被执行的 Program。默认值为 None，表示将使用默认的 program，即 paddle.static.default_main_program()。

scope (Scope，可选)：该参数表示执行当前 program 所使用的作用域。默认值为 None，将使用全局 scope，即 paddle.static.global_scope()。

ipu_strategy (IpuStrategy，可选)：根据传入的 ipu_strategy 实例，对 Program 进行转换和优化，例如：计算图的 float16 模式、是否是训练模式、计算图需要用几个 IPU 等。默认为 None，表示将使用默认的 ipu_strategy 转换 Program。

返回¶

IpuCompiledProgram，初始化后的 IpuCompiledProgram 对象。

代码示例¶

          # required: ipu

import paddle
import paddle.static as static

paddle.enable_static()

a = static.data(name='data', shape=[None, 1], dtype='int32')
b = a + 1
main_prog = static.default_main_program()

ipu_strategy = static.IpuStrategy()
ipu_strategy.set_graph_config(num_ipus=1, is_training=True, micro_batch_size=1)
ipu_strategy.set_pipelining_config(enable_pipelining=False, batches_per_step=1, enable_gradient_accumulation=False, accumulation_factor=1)
ipu_strategy.set_precision_config(enable_fp16=False)

ipu_compiled_program = static.IpuCompiledProgram(
    main_prog,
    ipu_strategy=ipu_strategy)

         

方法¶

compile(self, feed_list, fetch_list)¶

将 Program 进行编译，以便在 ipu 上运行。用户可以通过 feed_list 、fetch_list 传入计算图输入和输出的名字。

参数

feed_list (list)：该参数为模型的输入变量的名字。

fetch_list (list)：模型运行之后需要返回的变量的名字。

返回

Program，编译之后的 Program 对象。

代码示例

           # required: ipu

import paddle
import paddle.static as static

paddle.enable_static()

a = static.data(name='data', shape=[None, 1], dtype='int32')
b = a + 1
main_prog = static.default_main_program()

ipu_strategy = static.IpuStrategy()
ipu_strategy.set_graph_config(num_ipus=1, is_training=True, micro_batch_size=1)
ipu_strategy.set_pipelining_config(enable_pipelining=False, batches_per_step=1, enable_gradient_accumulation=False, accumulation_factor=1)
ipu_strategy.set_precision_config(enable_fp16=False)

program = static.IpuCompiledProgram(
    main_prog,
    ipu_strategy=ipu_strategy).compile([a.name], [b.name])

          