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CompiledProgram_cn.rst

File metadata and controls

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CompiledProgram

CompiledProgram根据 build_strategy 的配置将输入的Program或Graph进行转换和优化，例如：计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等，关于build_strategy更多信息。请参阅 fluid.BuildStrategy 。

参数

  • program_or_graph (Graph|Program): 该参数为被执行的Program或Graph。
  • build_strategy (BuildStrategy): 通过配置build_strategy，对计算图进行转换和优化，例如：计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等。关于build_strategy更多信息，请参阅 fluid.BuildStrategy 。 默认为None。

返回

CompiledProgram，初始化后的 CompiledProgram 对象

代码示例

import numpy
import paddle
import paddle.static as static

paddle.enable_static()

place = paddle.CUDAPlace(0) # paddle.CPUPlace()
exe = static.Executor(place)

data = static.data(name='X', shape=[None, 1], dtype='float32')
hidden = static.nn.fc(x=data, size=10)
loss = paddle.mean(hidden)
paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

exe.run(static.default_startup_program())
compiled_prog = static.CompiledProgram(
    static.default_main_program())

x = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
loss_data, = exe.run(compiled_prog,
                      feed={"X": x},
                      fetch_list=[loss.name])

该接口用于将输入的Program或Graph进行转换，以便通过数据并行模式运行该模型。用户可以通过 build_strategy 和 exec_strategy 设置计算图构建和计算图执行过程中可以进行的一些优化，例如：将梯度聚合的AllReduce操作进行融合、指定计算图运行过程中使用的线程池大小等。

Note

如果在构建CompiledProgram和调用with_data_parallel时都指定了build_strategy，在CompiledProgram中的build_strategy会被复写，因此，如果是数据并行训练，建议在调用with_data_parallel接口时设置build_strategy。

参数

  • loss_name （str） - 该参数为模型最后得到的损失变量的名字，*注意：如果是模型训练，必须设置loss_name，否则计算结果可能会有问题。* 默认为：None。
  • build_strategy （BuildStrategy）: 通过配置build_strategy，对计算图进行转换和优化，例如：计算图中算子融合、计算图执行过程中开启内存/显存优化等。关于build_strategy更多的信息，请参阅 fluid.BuildStrategy 。 默认为：None。
  • exec_strategy （ExecutionStrategy） - 通过exec_strategy指定执行计算图过程可以调整的选项，例如线程池大小等。 关于exec_strategy更多信息，请参阅 fluid.ExecutionStrategy 。 默认为：None。
  • share_vars_from （CompiledProgram） - 如果设置了share_vars_from，当前的CompiledProgram将与share_vars_from指定的CompiledProgram共享参数值。需要设置该参数的情况：模型训练过程中需要进行模型测试，并且训练和测试都是采用数据并行模式，那么测试对应的CompiledProgram在调用with_data_parallel时，需要将share_vars_from设置为训练对应的CompiledProgram。由于CompiledProgram只有在第一次执行时才会将变量分发到其他设备上，因此share_vars_from指定的CompiledProgram必须在当前CompiledProgram之前运行。默认为：None。
  • places （list(CUDAPlace)|list(CPUPlace)） - 该参数指定模型运行所在的设备。如果希望在GPU0和GPU1上运行，places为[fluid.CUDAPlace(0), fluid.CUDAPlace(1)]；如果希望使用2个CPU运行，places为[fluid.CPUPlace()] * 2。 如果没有设置该参数，即该参数为None，模型执行时，将从环境变量中获取可用的设备：如果使用GPU，模型执行时，从环境变量FLAGS_selected_gpus或CUDA_VISIBLE_DEVICES中获取当前可用的设备ID；如果使用CPU，模型执行时，从环境变量CPU_NUM中获取当前可利用的CPU个数。例如：export CPU_NUM=4，如果没有设置该环境变量，执行器会在环境变量中添加该变量，并将其值设为1。默认为：None。

返回

CompiledProgram，配置之后的 CompiledProgram 对象

Note

1. 如果只是进行多卡测试，不需要设置loss_name以及share_vars_from。 2. 如果程序中既有模型训练又有模型测试，则构建模型测试所对应的CompiledProgram时必须设置share_vars_from，否则模型测试和模型训练所使用的参数是不一致。

代码示例

import numpy
import os
import paddle
import paddle.static as static

paddle.enable_static()

use_cuda = True
place = paddle.CUDAPlace(0) if use_cuda else paddle.CPUPlace()
parallel_places = [paddle.CUDAPlace(0), paddle.CUDAPlace(1)] if use_cuda else [paddle.CPUPlace()] * 2

# NOTE: If you use CPU to run the program, you need
# to specify the CPU_NUM, otherwise, paddle will use
# all the number of the logic core as the CPU_NUM,
# in that case, the batch size of the input should be
# greater than CPU_NUM, if not, the process will be
# failed by an exception.
if not use_cuda:
    os.environ['CPU_NUM'] = str(2)

exe = static.Executor(place)

data = static.data(name='X', shape=[None, 1], dtype='float32')
hidden = static.nn.fc(x=data, size=10)
loss = paddle.mean(hidden)

test_program = static.default_main_program().clone(for_test=True)
paddle.optimizer.SGD(learning_rate=0.01).minimize(loss)

exe.run(static.default_startup_program())
compiled_train_prog = static.CompiledProgram(
    static.default_main_program()).with_data_parallel(
            loss_name=loss.name, places=parallel_places)
# NOTE: if not set share_vars_from=compiled_train_prog,
# the parameters used in test process are different with 
# the parameters used by train process
compiled_test_prog = static.CompiledProgram(
    test_program).with_data_parallel(
            share_vars_from=compiled_train_prog,
            places=parallel_places)

train_data = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
loss_data, = exe.run(compiled_train_prog,
                  feed={"X": train_data},
                  fetch_list=[loss.name])
test_data = numpy.random.random(size=(10, 1)).astype('float32')
loss_data, = exe.run(compiled_test_prog,
                  feed={"X": test_data},
                  fetch_list=[loss.name])