PaddlePaddle

API 指南

 paddle.distributed / QueueDataset

QueueyDataset

class paddle.distributed. QueueDataset [源代码]

QueueyDataset是流式处理数据使用Dataset类。与InmemoryDataset继承自同一父类，用于单机训练，不支持分布式大规模参数服务器相关配置和shuffle。此类由paddle.distributed.QueueDataset直接创建。

代码示例:

import paddle
dataset = paddle.distributed.QueueDataset()
init ( **kwargs )

注意：

1. 该API只在非 Dygraph 模式下生效

对QueueDataset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\n"
    data += "2 6 2 2 1 4 2 2 4 2 2 3\n"
    data += "2 5 2 2 9 9 2 2 7 2 1 3\n"
    data += "2 7 2 2 1 9 2 3 7 2 5 3\n"
    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\n"
    data += "2 6 2 2 1 4 2 2 4 2 2 3\n"
    data += "2 5 2 2 9 9 2 2 7 2 1 3\n"
    data += "2 7 2 2 1 9 2 3 7 2 5 3\n"
    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.QueueDataset()
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"])

paddle.enable_static()

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")
set_filelist ( filelist )

在当前的worker中设置文件列表。

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\n"
    data += "2 6 2 2 1 4 2 2 4 2 2 3\n"
    data += "2 5 2 2 9 9 2 2 7 2 1 3\n"
    data += "2 7 2 2 1 9 2 3 7 2 5 3\n"
    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\n"
    data += "2 6 2 2 1 4 2 2 4 2 2 3\n"
    data += "2 5 2 2 9 9 2 2 7 2 1 3\n"
    data += "2 7 2 2 1 9 2 3 7 2 5 3\n"
    f.write(data)
dataset = paddle.distributed.QueueDataset()
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)
os.remove("./test_queue_dataset_run_a.txt")
os.remove("./test_queue_dataset_run_b.txt")
参数：

  • filelist (list[string]) - 文件列表

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