分布式训练reader准备

一个数据并行的分布式训练任务通常会含有多个训练进程，每个训练进程处理整个数据集中的一部分，根据当前进程的唯一序号(trainer_id)以及训练进程总数(trainers)可以决定当前训练进程应该读取哪一部分数据。

实现 cluster_reader 来读取分布式训练数据集

比较通用的方法，可以实现一个 cluster_reader, 根据训练进程数量以及进程序号决定读取哪些 example:

def cluster_reader(reader, trainers, trainer_id):    def reader_creator():        for idx, data in enumerate(reader()):            if idx % trainers == trainer_id:                yield data    return readertrainers = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS", "1"))trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID", "0"))train_reader = cluster_reader(paddle.dataset.mnist.train(), trainers, trainer_id)

上述代码中，trainers 和 trainer_id 分别是训练进程总数和当前训练进程的序号，可以通过环境变量或者参数的方式传递给 Python 程序。

预先切分训练文件

由于使用 cluster_reader 依然会读取全量数据，对于训练进程比较多的任务，会造成IO资源的浪费、影响训练性能。另一种方法是可以将训练数据切分成多个小文件，每个进程处理其中的一部分文件,例如在 Linux 系统中可以使用 split 命令将训练数据切分成多个小文件：

数据切分好以后, 可以实现一个 file_dispatcher 函数，根据训练进程数量以及序号决定需要读取哪些文件：

def file_dispatcher(files_pattern, trainers, trainer_id):    file_list = glob.glob(files_pattern)    ret_list = []    for idx, f in enumerate(file_list):        if (idx + trainers) % trainers == trainer_id:            ret_list.append(f)    return ret_listtrainers = int(os.getenv("PADDLE_TRAINERS", "1"))trainer_id = int(os.getenv("PADDLE_TRAINER_ID", "0"))files_pattern = "cluster/housing.data.*"my_files = file_dispatcher(files_pattern, triners, trainer_id)

在上述例子中，files_pattern 是训练文件的 glob 表达式，一般可以用通配符来表示。