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API 指南

 paddle.fluid / dataset / InMemoryDataset

InMemoryDataset

class paddle.fluid.dataset. InMemoryDataset [源代码]

InMemoryDataset会向内存中加载数据并在训练前缓冲数据。此类由DatasetFactory创建。

代码示例:

dataset = paddle.fluid.DatasetFactory().create_dataset(“InMemoryDataset”)
set_queue_num ( queue_num )

设置 Dataset 输出队列数量，训练进程会从队列中获取数据。

参数：

  • queue_num (int) - dataset输出队列数量

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
dataset.set_queue_num(12)
set_fleet_send_batch_size ( fleet_send_batch_size )

设置发送batch的大小

参数:

  • fleet_send_batch_size (int) - 设置发送batch的大小。

代码示例

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
dataset.set_fleet_send_batch_size(800)
set_merge_by_lineid ( var_list, erase_duplicate_feas=True, min_merge_size=2, keep_unmerged-ins=True )

通过样本id来设置合并，一些线id的实例将会在shuffle之后进行合并，你应该在一个data生成器里面解析样本id。

参数:

  • var_list (list) - 可以被合并的特征列表，其中的每一个元素都是一个 Variable 。一些类特征我们通常不把它们合并为同样的样本id，所以用户应当指定哪个类特征可以被合并。

  • erase_duplicate_feas (bool) - 合并的时候是否删除重复的特征值。默认为True。

  • min_merge_size (int) - 合并的最小数量。默认为2。

  • keep_unmerged_ins (bool) - 是否保留没有合并的样本，比如有着独特id的样本，或者重复id的数量小于 min_merge_size 的样本。

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
dataset.set_merge_by_lineid()
load_into_memory ( )

向内存中加载数据。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
preload_into_memory ( )

向内存中以异步模式加载数据。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.preload_into_memory()
dataset.wait_preload_done()
wait_preload_done ( )

等待 preload_into_memory 完成。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.preload_into_memory()
dataset.wait_preload_done()
local_shuffle ( )

局域shuffle。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.local_shuffle()
global_shuffle ( fleet=None )

全局shuffle。

只能用在分布式模式（单机多进程或多机多进程）中。您如果在分布式模式中运行，应当传递fleet而非None。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.pslib import fleet
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.global_shuffle(fleet)
参数：

  • fleet (Fleet) – fleet单例。默认为None。

release_memory ( )

当数据不再使用时，释放InMemoryDataset内存数据。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.pslib import fleet
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.global_shuffle(fleet)
exe = fluid.Executor(fluid.CPUPlace())
exe.run(fluid.default_startup_program())
exe.train_from_dataset(fluid.default_main_program(), dataset)
dataset.release_memory()
get_memory_data_size ( fleet=None )

用户可以调用此函数以了解加载进内存后所有workers中的样本数量。

注解

该函数可能会导致性能不佳，因为它具有barrier。

参数：

  • fleet (Fleet) – fleet对象。

返回：内存数据的大小。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.pslib import fleet
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
print dataset.get_memory_data_size(fleet)
get_shuffle_data_size ( fleet=None )

获取shuffle数据大小，用户可以调用此函数以了解局域/全局shuffle后所有workers中的样本数量。

注解

该函数可能会导致局域shuffle性能不佳，因为它具有barrier。但其不影响局域shuffle。

参数：

  • fleet (Fleet) – fleet对象。

返回：shuffle数据的大小。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
from paddle.fluid.incubate.fleet.parameter_server.pslib import fleet
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset("InMemoryDataset")
filelist = ["a.txt", "b.txt"]
dataset.set_filelist(filelist)
dataset.load_into_memory()
dataset.global_shuffle(fleet)
print dataset.get_shuffle_data_size(fleet)
set_batch_size ( batch_size )

设置batch size。在训练期间生效。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_batch_size(128)
参数：

  • batch_size (int) - batch size

set_fea_eval ( record_candidate_size, fea_eval=True )

设置特征打乱特征验证模式，来修正特征level的重要性， 特征打乱需要 fea_eval 被设置为True。

参数：

  • record_candidate_size (int) - 打乱一个特征的候选实例大小

  • fea_eval (bool) - 是否设置特征验证模式来打乱特征，默认为True。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset(“InMemoryDataset”)
dataset.set_fea_eval(1000000, True)
desc ( )

为 DataFeedDesc 返回一个缓存信息。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
print(dataset.desc())

返回：一个字符串信息

set_filelist ( filelist )

在当前的worker中设置文件列表。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_filelist(["a.txt", "b.txt"])
参数：

  • filelist (list) - 文件列表

set_hdfs_config ( fs_name, fs_ugi )

设置hdfs配置：fs名称与ugi。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_hdfs_config("my_fs_name", "my_fs_ugi")
参数：

  • fs_name (str) - fs名称

  • fs_ugi (str) - fs ugi

set_pipe_command ( pipe_coommand )

在当前的 dataset 中设置pipe命令。pipe命令只能使用UNIX的pipe命令

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_pipe_command("python my_script.py")
参数：

  • pipe_command (str) - pipe命令

set_thread ( thread_num )

设置进程数量，等于readers的数量。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_thread(12)
参数：

  • thread_num (int) - 进程数量

set_use_var ( var_list )

设置将要使用的 Variable 。

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset()
dataset.set_use_var([data, label])
参数：

  • var_list (list) - variable 列表

slots_shuffle ( slots )

该方法是在特征层次上的一个打乱方法，经常被用在有着较大缩放率实例的稀疏矩阵上，为了比较metric，比如auc，在一个或者多个有着baseline的特征上做特征打乱来验证特征level的重要性。

参数：

  • slots (list[string]) - 要打乱特征的集合

代码示例:

import paddle.fluid as fluid
dataset = fluid.DatasetFactory().create_dataset(“InMemoryDataset”)
dataset.set_merge_by_lineid()
#支持slot 0
dataset.slots_shuffle([‘0’])

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