同步数据读取

PaddlePaddle Fluid支持使用 fluid.layers.data() 配置数据层；再使用 Numpy Array 或者直接使用Python创建C++的fluid.LoDTensor , 通过 Executor.run(feed=…) 传给fluid.Executor 或 fluid.ParallelExecutor 。

数据层配置

通过 fluid.layers.data() 可以配置神经网络中需要的数据层。具体方法为:

import paddle.fluid as fluid
 
image = fluid.layers.data(name="image", shape=[3, 224, 224])
label = fluid.layers.data(name="label", shape=[1], dtype="int64")
 
# use image/label as layer input
prediction = fluid.layers.fc(input=image, size=1000, act="softmax")
loss = fluid.layers.cross_entropy(input=prediction, label=label)
...

上段代码中，image 和 label 是通过 fluid.layers.data创建的两个输入数据层。其中 image 是 [3, 224, 224] 维度的浮点数据;label 是 [1] 维度的整数数据。这里需要注意的是:

• Fluid中默认使用 -1 表示 batch size 维度，默认情况下会在 shape的第一个维度添加 -1 。 所以 上段代码中， 我们可以接受将一个[32, 3, 224, 224] 的numpy array传给 image 。 如果想自定义batch size维度的位置的话，请设置 fluid.layers.data(append_batch_size=False) 。请参考进阶使用中的 自定义BatchSize维度 。
• Fluid中用来做类别标签的数据类型是 int64，并且标签从0开始。可用数据类型请参考 Fluid目前支持的数据类型。

传递训练数据给执行器

Executor.run 和 ParallelExecutor.run 都接受一个 feed 参数。这个参数是一个Python的字典。它的键是数据层的名字，例如上文代码中的 image。它的值是对应的numpy array。

例如:

exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
# init Program
exe.run(fluid.default_startup_program())
exe.run(feed={
   "image": numpy.random.random(size=(32, 3, 224, 224)).astype('float32'),
   "label": numpy.random.random(size=(32, 1)).astype('int64')
})

进阶使用

如何传入序列数据

序列数据是PaddlePaddle Fluid支持的特殊数据类型，可以使用 LoDTensor 作为输入数据类型。它需要用户: 1. 传入一个mini-batch需要被训练的所有数据;2.每个序列的长度信息。用户可以使用 fluid.create_lod_tensor 来创建 LoDTensor。

传入序列信息的时候，需要设置序列嵌套深度，lod_level。例如训练数据是词汇组成的句子，lod_level=1；训练数据是 词汇先组成了句子，句子再组成了段落，那么 lod_level=2。

例如:

sentence = fluid.layers.data(name="sentence", dtype="int64", shape=[1], lod_level=1)
 
...
 
exe.run(feed={
  "sentence": create_lod_tensor(
    data=numpy.array([1, 3, 4, 5, 3, 6, 8], dtype='int64').reshape(-1, 1),
    recursive_seq_lens=[[4, 1, 2]],
    place=fluid.CPUPlace()
  )
})

训练数据 sentence 包含三个样本，他们的长度分别是 4, 1, 2。他们分别是 data[0:4]， data[4:5] 和 data[5:7]。

如何分别设置ParallelExecutor中每个设备的训练数据

用户将数据传递给使用 ParallelExecutor.run(feed=…) 时，可以显示指定每一个训练设备(例如GPU)上的数据。用户需要将一个列表传递给 feed 参数，列表中的每一个元素都是一个字典。这个字典的键是数据层的名字，值是数据层的值。

例如:

parallel_executor = fluid.ParallelExecutor()
parallel_executor.run(
  feed=[
     {
       "image": numpy.random.random(size=(32, 3, 224, 224)).astype('float32'),
       "label": numpy.random.random(size=(32, 1)).astype('int64')
     },
     {
       "image": numpy.random.random(size=(16, 3, 224, 224)).astype('float32'),
       "label": numpy.random.random(size=(16, 1)).astype('int64')
     },
  ]
)

上述代码中，GPU0会训练 32 个样本，而 GPU1训练 16 个样本。

自定义BatchSize维度

PaddlePaddle Fluid默认batch size是数据的第一维度，以 -1 表示。但是在高级使用中，batch_size 可以固定，也可以是其他维度或者多个维度来表示。这都需要设置fluid.layers.data(append_batch_size=False) 来完成。

• 固定batch size维度

image = fluid.layers.data(name="image", shape=[32, 784], append_batch_size=False)

这里，image 永远是一个 [32, 784] 大小的矩阵。

• 使用其他维度表示batch size

sentence = fluid.layers.data(name="sentence",                             shape=[80, -1, 1],                             append_batch_size=False,                             dtype="int64")

这里 sentence 的中间维度是batch size。这种数据排布会用在定长的循环神经网络中。

Fluid目前支持的数据类型

PaddlePaddle Fluid目前支持的数据类型包括:

• float16： 部分操作支持
• float32: 主要实数类型
• float64: 次要实数类型，支持大部分操作
• int32: 次要标签类型
• int64: 主要标签类型
• uint64: 次要标签类型
• bool: 控制流数据类型
• int16: 次要标签类型
• uint8: 输入数据类型，可用于图像像素