From 4f34a5235f26b7ae0ba20d55ddba648259ac6bcd Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Thu, 25 Apr 2024 19:00:56 +0800 Subject: [PATCH 01/13] Add files via upload --- ...30\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" | 244 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 244 insertions(+) create mode 100644 "rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" new file mode 100644 index 000000000..001466ac0 --- /dev/null +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" @@ -0,0 +1,244 @@ +# 【Paddle 】Inplace 优化运行时间和内存 +# 引言 +在深度学习领域，内存管理是一个既关键又复杂的问题，特别是在处理大规模数据和模型时，高效的内存使用可以显著提升计算性能和资源利用率。PaddlePaddle（飞桨），作为百度开发的一款深度学习框架，通过引入 Inplace 机制，为开发者提供了一种高效管理内存的方式。 + +本文将通过实际的 Paddle 代码示例来，展示如何在PaddlePaddle中使用Inplace操作，并对比其在内存优化和性能提升方面的效果，阐述其在实际应用中的好处、潜在问题以及飞桨是如何保护梯度计算过程的。 +# 1. 什么是Inplace操作？ +Inplace操作允许直接在原始数据上进行修改，而无需创建数据的副本。这样不仅可以减少内存的占用，还能降低计算的复杂度，从而提升整体的执行性能。 + +# 2. 为什么需要Inplace操作？ +## 内存优化 +在深度学习推理过程中，尤其是处理大规模数据集或复杂模型时，内存经常是一个限制因素。Inplace操作通过减少了额外的内存分配和数据复制，可以显著减少内存占用，使得可以在有限的硬件资源上训练更大、更复杂的模型。 + +## 性能提升 + +除了内存优化之外，Inplace 操作还能减少内存分配和释放的次数，从而减少了GPU访问显存的次数，进而提升整体的运行效率。 + +# 3. 使用 inplace 有什么好处？ +## 示例应用：加法操作 + +为了直观地展示使用Inplace和不使用Inplace操作的区别，我们将通过执行连续的加法操作来进行比较。加法操作是最基本的数学运算之一，通过对其进行大量重复执行，我们可以清晰地观察到Inplace操作在内存和性能方面的优势。 + +### 实验设置 + +- **任务**：对一个初始为全1的大型Tensor（例如，1000x1000）执行100次加法操作，每次加1。 +- **对比**：分别使用Inplace操作(`add_`)和非Inplace操作(`add`)进行实验，并测量内存使用和执行时间。 + +### 环境准备 + +确保已安装PaddlePaddle，如果未安装，请运行以下命令安装： + +cpu版本安装：（如果只对比时间，可以仅安装cpu版本） +```bash +pip install paddlepaddle +``` +gpu版本安装：（对比内存空间的使用，需要安装gpu版本） +前往[官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/)，选择适合本机cuda版本的安装命令 + +```bash +conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge +``` + +### 实验代码 + +为了测量内存和时间，我们使用`time`模块来记录执行时间。 + +```python +import paddle +import time +import numpy as np +import matplotlib.pyplot as plt + +# 初始化PaddlePaddle +paddle.disable_static() + +# 创建大型Tensor +x = paddle.ones([1000, 1000], dtype='float32') +x_inplace = paddle.ones_like(x) + +# 定义执行非Inplace操作的函数 +def non_inplace_addition(x): + start_time = time.time() + for _ in range(100): + x = paddle.add(x, paddle.to_tensor(1.0)) + end_time = time.time() + return end_time - start_time + +# 定义执行Inplace操作的函数 +def inplace_addition(x): + start_time = time.time() + for _ in range(100): + x.add_(paddle.to_tensor(1.0)) + end_time = time.time() + return end_time - start_time + +# 测量执行时间 +time_non_inplace = non_inplace_addition(x) +time_inplace = inplace_addition(x_inplace) + +# 绘制结果 +plt.figure(figsize=(5, 6)) +plt.bar(['Non-Inplace', 'Inplace'], [time_non_inplace, time_inplace], color=['blue', 'green']) +plt.title('Inplace vs. Non-Inplace Operation Performance') +plt.ylabel('Execution Time (seconds)') +plt.show() + +``` + +### 结果分析 + +在执行上述代码后得到条形图，展示了执行时间的对比结果。 + +![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/5d8263a45911425d803939a9c43135a3.png) + +理论上，Inplace操作会展现出更短的执行时间和更低的内存增加量。这是因为Inplace操作减少了对额外内存的需求，并且由于减少了数据复制的需要，从而降低了执行过程中的开销。 + +## 小结 + +通过这个简单的加法操作实验，我们可以清楚地看到，在PaddlePaddle中使用Inplace操作相比于标准操作可以显著优化内存使用并提升性能。对于深度学习实践者而言，合理利用Inplace操作不仅可以提高模型训练和推理的效率，还能使得在有限的硬件资源下处理更复杂的任务成为可能。 + +请注意，虽然Inplace操作在很多场景下都非常有用，但它也可能导致原始数据被修改，因此在使用时需要特别小心，确保这种修改不会影响到其他需要使用原始数据的操作。正确和谨慎地使用Inplace操作，将有助于您在深度学习项目中实现更高效的内存和性能优化。 + + +# 4. inplace 在训练中会有哪些问题& paddle 是如何解决这些问题的？ + +## 问题描述 + +Inplace 操作虽然可以优化内存使用，减少数据复制从而提高执行效率，但它也可能带来特定的挑战。主要问题是潜在的数据覆盖，这可能导致模型训练过程中出现难以发现和解决的错误。两种主要的错误原因是： + +1. 当进行 Inplace 操作时，如果不慎覆盖了还需用于后续计算的数据，将直接影响梯度的计算和模型的训练结果。 +2. Inplace 操作涉及到修改与操作相关函数的输入张量及其所有创建者的信息，即在多个张量共享相同内存（如通过索引或转置创建的张量）的情况。如果被就地修改的张量共享的内存也被其他张量引用，则可能导致错误。 + +进行 Inplace 操作时需要注意两种主要情况，以避免影响计算的准确性。这两种情况是： + +1. **对 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor），不能使用 Inplace 操作。** +2. **对后续计算（如求梯度）中仍要需要用到的值，不能使用 Inplace 操作。** + + + + +## PaddlePaddle 的解决方案 + +为了应对这些挑战，PaddlePaddle 采取了以下措施确保 Inplace 操作的正确性和安全性： + +1. **详细的错误消息和文档**：PaddlePaddle 提供了丰富的错误消息和详细的文档说明，帮助开发者理解 Inplace 操作的使用场景和限制。这些资源使开发者能够更清晰地识别和解决因 Inplace 操作导致的问题。 + +2. **自动依赖检测机制**：从 PaddlePaddle 2.6 版本开始，引入了自动检测机制。这个机制在模型运行时自动分析前向操作和反向梯度计算之间的依赖关系。如果确认某个操作的输入数据在反向计算中不再需要，该操作就可以安全地执行 Inplace 操作。这样的自动化检测不仅减少了开发者的工作负担，也大大降低了因手动错误导致的风险。 + +3. **视图（View）策略和API支持**：从 2.1 版本起，PaddlePaddle 引入了视图策略并扩展了支持 Inplace 操作的 API 范围。视图操作允许在不复制底层数据的情况下创建变量的新视图，进一步优化了内存使用。这些 API 的扩展也为开发者提供了更多的灵活性和选择，使得在确保效率的同时也保持了代码的清晰和易于维护。 + + +## 示例：非正常Inplace 操作 + +当一个 Inplace 操作影响到了变量 `x` 的计算，PaddlePaddle 会通过其自动依赖检测机制拦截这个操作，保护梯度计算的正确性。如果开发者尝试执行一个会影响梯度计算的 Inplace 操作，PaddlePaddle 会抛出一个错误，提示操作不能被执行，因为它会破坏梯度信息。这样的指导原则有助于平衡执行效率与计算准确性之间的关系，确保模型训练的有效性。 + +下面的示例展示了当尝试进行一个可能影响计算的 Inplace 操作时，PaddlePaddle 如何处理这种情况： + +### 1. 对 `requires_grad=True` 的叶子张量不能使用 Inplace 操作 + +叶子张量是直接创建的张量，不是通过任何 Paddle 操作创建的结果。如果这样的张量设置了 `requires_grad=True`，意味着需要计算其梯度，进行 Inplace 操作可能会直接修改其数据，从而影响梯度计算。 + + +```python +import paddle + +# 创建一个叶子张量并设置requires_grad=True +x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) + +# 尝试进行Inplace操作 +try: + x[0] = 999.0 # 尝试Inplace修改 +except RuntimeError as e: + print(f"发生错误: {e}") +``` + +上述代码在执行 x[0] = 999.0 时会抛出如下错误: + +```python +ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_400) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. + [Hint: Expected egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient() == false, but received egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient():1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\pybind\eager_method.cc:1586) +``` + +在这个例子中，我们尝试对叶子张量 `x` 进行Inplace修改。因为 `x` 设置了 `requires_grad=True`，这种修改会直接影响到梯度的计算。在 PaddlePaddle 中，这通常会引发错误，因为框架试图保护梯度计算的完整性。 +### 2. 对后续计算（如求梯度）中仍要需要用到的值，不能使用 Inplace 操作。 + +在反向传播（求梯度阶段）过程中，如果需要使用某个张量的值，那么对这个张量进行 Inplace 操作会破坏需要用于梯度计算的原始数据。此情况包含上一情况。 + + +```python +import paddle + +# 启用动态图模式 +paddle.disable_static() + +# 创建一个可训练的参数张量 +x = paddle.to_tensor(3.0, stop_gradient=False) + +# 对x进行操作生成y +y = x ** 2 + +x[0] = 4.0 # 这里我们模拟一个原地操作的效果 + +# 进行反向传播 +y.backward() + +# 查看x的梯度 +print(x.grad) + +``` + +上述代码在执行 x[0] = 4.0 时会抛出如下错误: + +```python +ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_0) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. + [Hint: Expected egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient() == false, but received egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient():1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\pybind\eager_method.cc:1586) +``` + +### 3. （需要注意）中间变量的重新赋值、运算，会导致计算结果错误。 +需要注意函数中间变量的重新赋值、运算，会导致计算结果错误。 + +```python +import paddle + +# 创建一个张量 +x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) +y = x * x # y是x的函数 + +# 尝试对x进行Inplace操作 +try: + x *= 2 # 这会影响到y对x的梯度计算 +except RuntimeError as e: + print(f"发生错误: {e}") + +# 进行反向传播 +y.sum().backward() +``` + +在这个例子中，`y = x * x`，我们尝试对 `x` 进行Inplace操作 `x *= 2`。从数学角度来看，`y` 对 `x` 的梯度（偏导数）是 `∂y/∂x = 2x`。如果我们在计算 `y` 之后，但在执行反向传播之前修改了 `x` 的值，那么原始的 `x` 值（用于梯度计算的值）就会丢失，导致不能正确计算梯度。 + +原始梯度计算需要 `x` 的原始值： + +$$ +\frac{∂y}{∂x} = 2x +$$ + +但是，如果 `x` 被Inplace修改，那么我们实际上就在尝试用新的 `x` 值来计算梯度，这会导致梯度计算错误。 +### PaddlePaddle保护梯度计算过程 + +PaddlePaddle 的自动依赖检测机制，在实践中，如果尝试执行这些会影响梯度计算的 Inplace 操作，会被识别为潜在的风险，因此会抛出一个错误，阻止操作的执行，以保护梯度信息不被破坏，确保模型训练的准确性和稳定性。 + +- **自动依赖检测机制**：PaddlePaddle 的自动依赖检测可以在运行时自动分析变量之间的依赖关系，确保任何可能影响梯度计算正确性的 Inplace 操作都不会被执行。 +- **保护梯度计算**：通过阻止可能破坏梯度信息的操作，PaddlePaddle 确保了模型训练的稳定性和可靠性，避免了难以追踪的梯度相关错误。 +- **错误消息**：当检测到潜在的风险操作时，PaddlePaddle 会抛出一个明确的错误消息，指导开发者如何避免此类问题，从而提升开发效率和模型的可维护性。 + +这种机制使得 PaddlePaddle 在保证效率优化的同时，也极大地提升了模型训练过程中的安全性和稳定性。 + +开发者在使用 Inplace 操作时，应当谨慎，并确保这些操作不会影响到梯度计算。 +# 小结 + +PaddlePaddle的Inplace机制是一个强大的工具，可以帮助开发者有效地管理内存，提高程序运行效率。通过本指南的介绍和示例代码，希望可以帮助您更好地理解和使用这一机制。在实际应用中，合理利用Inplace操作可以使模型训练过程更加高效和节省资源。 + +# 参考文献 +1. [paddle-APl文档-PaddlePaddle深度学习平台](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/Overview_cn.html#tensor-inplace) +2. [Inplace 介绍 & 使用介绍](https://github.com/PaddlePaddle/community/blob/master/pfcc/paddle-code-reading/Inplace/inplace_introduction.md) + From cbc59f0dddc23cfa60f815e9bfd03a5885d9db6d Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Thu, 25 Apr 2024 19:35:09 +0800 Subject: [PATCH 02/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.1=E3=80=91Inplace=20=E4=BC=98=E5=8C=96=E6=80=A7?= =?UTF-8?q?=E8=83=BD.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...30\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" | 152 ++++++++++++++---- 1 file changed, 121 insertions(+), 31 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" index 001466ac0..2065d8ef3 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" @@ -142,24 +142,76 @@ Inplace 操作虽然可以优化内存使用，减少数据复制从而提高执 ```python import paddle -# 创建一个叶子张量并设置requires_grad=True +# 启用动态图模式 +paddle.set_device('cpu') # 也可以选择'gpu'如果你的系统支持 +paddle.disable_static() + +# 创建一个可计算梯度的张量 x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) -# 尝试进行Inplace操作 -try: - x[0] = 999.0 # 尝试Inplace修改 -except RuntimeError as e: - print(f"发生错误: {e}") +# 执行原地操作 +x.sin_() # 将x的值替换为sin(x)的结果 + +# 输出修改后的x值 +print("In-place modified x:", x.numpy()) + +# 定义一个简单的损失函数，例如平方和 +loss = paddle.sum(x**2) + +# 进行反向传播计算梯度 +loss.backward() + +# 输出梯度 +print("Gradient of x after backward:", x.grad.numpy()) + ``` -上述代码在执行 x[0] = 999.0 时会抛出如下错误: +错误信息明确指出了“叶子变量不应该停止梯度计算并且不能使用原地策略”，这表明当张量被用于梯度计算时，进行原地操作可能会导致前向传递的值被覆盖，从而无法在反向传播时正确地重建计算图。 +即，原地操作 sin_() 在计算图中的叶子节点上不能直接使用，因为它会影响梯度计算。 +在PaddlePaddle中，对于原地修改（in-place）操作，如果是叶子节点（leaf tensor）并且需要计算梯度，通常是不允许直接进行原地操作的，因为这会影响梯度的正确计算。 ```python -ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_400) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. - [Hint: Expected egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient() == false, but received egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient():1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\pybind\eager_method.cc:1586) +ValueError: (InvalidArgument) Leaf Var (generated_tensor_0) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. + [Hint: Expected !autograd_meta->StopGradient() && IsLeafTensor(target) == false, but received !autograd_meta->StopGradient() && IsLeafTensor(target):1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\eager\utils.cc:233) +``` + +要在PaddlePaddle中正确使用原地操作且仍然可以计算梯度，可以通过非叶子节点进行。这通常意味着在原地操作前应该有其他操作产生一个非叶子节点。下面是一个修改后的示例，展示如何正确地进行这种操作： + +```python +import paddle + +# 启用动态图模式 +paddle.set_device('cpu') # 可以选择'gpu'如果你的系统支持 +paddle.disable_static() + +# 创建一个可计算梯度的张量 +x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) + +# 首先进行非原地的操作，生成非叶子节点 +y = paddle.sin(x) + +# 现在对y进行原地操作，例如原地加上一个常数 +y += 1.0 # 原地修改y的值 + +# 输出修改后的y值 +print("In-place modified y:", y.numpy()) + +# 定义一个简单的损失函数，例如y的平方和 +loss = paddle.sum(y**2) + +# 进行反向传播计算梯度 +loss.backward() + +# 输出x的梯度 +print("Gradient of x after backward:", x.grad.numpy()) + ``` -在这个例子中，我们尝试对叶子张量 `x` 进行Inplace修改。因为 `x` 设置了 `requires_grad=True`，这种修改会直接影响到梯度的计算。在 PaddlePaddle 中，这通常会引发错误，因为框架试图保护梯度计算的完整性。 +在这个例子中，我们先对 x 进行了一个非原地的 sin 操作，得到了一个新的张量 y。然后对 y 进行了原地操作，如原地加1。这样，即便进行了原地修改，x 的梯度计算也不会受到影响，因为 y 不是一个叶子节点。 + +这个例子展示了如何在需要计算梯度的场景中安全地使用原地操作。务必注意，在 PaddlePaddle 中，这通常会引发错误，因为框架试图保护梯度计算的完整性：直接在需要梯度的叶子张量上进行原地操作通常是不被允许的，因为这会破坏梯度计算的基础。 + + ### 2. 对后续计算（如求梯度）中仍要需要用到的值，不能使用 Inplace 操作。 在反向传播（求梯度阶段）过程中，如果需要使用某个张量的值，那么对这个张量进行 Inplace 操作会破坏需要用于梯度计算的原始数据。此情况包含上一情况。 @@ -194,36 +246,75 @@ ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_0) that doesn't stop [Hint: Expected egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient() == false, but received egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient():1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\pybind\eager_method.cc:1586) ``` -### 3. （需要注意）中间变量的重新赋值、运算，会导致计算结果错误。 -需要注意函数中间变量的重新赋值、运算，会导致计算结果错误。 + +### 3. PaddlePaddle保护梯度计算过程 + +求梯度依赖前向输入的的场景是可以进行inplace操作的，例如sin_(x)这种, 反向虽然仍然需要x，但是paddle做了特殊处理，可以保证反向梯度计算是正确的 ```python +# 导入paddle模块 import paddle -# 创建一个张量 -x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) -y = x * x # y是x的函数 +# 设置PaddlePaddle的运行设备为CPU，可以通过更改参数设置为'gpu'来使用GPU（如果系统支持） +paddle.set_device('cpu') -# 尝试对x进行Inplace操作 -try: - x *= 2 # 这会影响到y对x的梯度计算 -except RuntimeError as e: - print(f"发生错误: {e}") +# 关闭PaddlePaddle的静态图模式，启用动态图模式以便更灵活地处理数据 +paddle.disable_static() -# 进行反向传播 -y.sum().backward() +# 创建一个维度为[3, 4]的张量，其元素随机初始化，并设置为可进行梯度计算 +a = paddle.randn([3, 4]) +a.stop_gradient = False + +# 计算张量a中每个元素的正弦值，并将结果存储在新的变量x中 +x = paddle.sin(a) + +# 输出计算正弦值后的张量x +print("x after sin operation:", x.numpy()) + +# 对x应用原地正弦操作，更新x的数据，并将结果引用赋给y +y = x.sin_() + +# 输出进行原地操作后的x和y的值，由于是原地操作，x和y引用相同的数据 +print("In-place modified x:", x.numpy()) +print("y:", y.numpy()) +print(y is x) # 输出True，验证y和x是否指向相同的内存地址 + +# 对x进行反向传播，计算关于a的梯度 +y.backward() + +# 输出张量a的梯度 +print("Gradient of a after backward:", a.grad) + +``` + + +```python +x after sin operation: [[-0.9797215 -0.62150306 0.150662 0.907488 ] + [-0.9947523 -0.59465826 -0.73188174 -0.98445815] + [-0.78979075 -0.38565105 0.96159416 0.9507534 ]] +In-place modified x: [[-0.8303422 -0.5822578 0.15009268 0.7879595 ] + [-0.83862406 -0.5602257 -0.66827065 -0.8329724 ] + [-0.710206 -0.37616244 0.82010484 0.8138535 ]] +y: [[-0.8303422 -0.5822578 0.15009268 0.7879595 ] + [-0.83862406 -0.5602257 -0.66827065 -0.8329724 ] + [-0.710206 -0.37616244 0.82010484 0.8138535 ]] +True +Gradient of a after backward: Tensor(shape=[3, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False, + [[-0.11165375, 0.63691705, 0.97738659, 0.25865343], + [ 0.05573082, 0.66596758, 0.50692940, 0.09717280], + [-0.43181324, 0.85487992, 0.15705840, 0.18010177]]) ``` -在这个例子中，`y = x * x`，我们尝试对 `x` 进行Inplace操作 `x *= 2`。从数学角度来看，`y` 对 `x` 的梯度（偏导数）是 `∂y/∂x = 2x`。如果我们在计算 `y` 之后，但在执行反向传播之前修改了 `x` 的值，那么原始的 `x` 值（用于梯度计算的值）就会丢失，导致不能正确计算梯度。 +实际上，是否可以进行 inplace 操作（即原地修改数据）并且还能正确地进行梯度计算，取决于特定操作和深度学习框架的内部机制。 + +对于 PaddlePaddle 来说，像 `sin_()` 这样的 inplace 操作在某些情况下确实能正确计算梯度，这是因为 PaddlePaddle 在执行反向传播时，对于一些特定的函数，框架有能力保存必要的中间状态或者已经实现了一些策略来正确地处理这些情况。这意味着，对于这些特定操作，PaddlePaddle 确实进行了某种形式的特殊处理，允许在不损失梯度计算正确性的前提下进行原地修改。 -原始梯度计算需要 `x` 的原始值： +然而，这种特殊处理并不是所有操作都有的，而且具体实现可能因框架版本和具体操作而异。在很多情况下，原地操作可能会导致计算梯度时遇到问题，特别是如果该操作需要依赖原始值来计算梯度时。如果在反向传播之前修改了涉及梯度计算的变量，那么可能会因为丢失了原始数据而导致梯度计算错误。 -$$ -\frac{∂y}{∂x} = 2x -$$ +因此，通常建议在深度学习编程中谨慎使用 inplace 操作，除非你确信这样做不会影响梯度的计算，或者框架文档明确指出可以安全进行此类操作。如果不确定，最安全的做法是使用非 inplace 的版本，例如使用 `sin()` 替代 `sin_()`，以避免可能的问题。在实际应用中，最好是查阅最新的框架文档或进行一些实验来验证操作的效果。 -但是，如果 `x` 被Inplace修改，那么我们实际上就在尝试用新的 `x` 值来计算梯度，这会导致梯度计算错误。 -### PaddlePaddle保护梯度计算过程 + +# 小结 PaddlePaddle 的自动依赖检测机制，在实践中，如果尝试执行这些会影响梯度计算的 Inplace 操作，会被识别为潜在的风险，因此会抛出一个错误，阻止操作的执行，以保护梯度信息不被破坏，确保模型训练的准确性和稳定性。 @@ -233,8 +324,7 @@ PaddlePaddle 的自动依赖检测机制，在实践中，如果尝试执行这 这种机制使得 PaddlePaddle 在保证效率优化的同时，也极大地提升了模型训练过程中的安全性和稳定性。 -开发者在使用 Inplace 操作时，应当谨慎，并确保这些操作不会影响到梯度计算。 -# 小结 +开发者在使用 Inplace 操作时，还是尽量应当谨慎，并确保这些操作不会影响到梯度计算。 PaddlePaddle的Inplace机制是一个强大的工具，可以帮助开发者有效地管理内存，提高程序运行效率。通过本指南的介绍和示例代码，希望可以帮助您更好地理解和使用这一机制。在实际应用中，合理利用Inplace操作可以使模型训练过程更加高效和节省资源。 From 775dcf40ec4bb5779ce06a8b146b02ae457c8652 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Thu, 25 Apr 2024 19:40:59 +0800 Subject: [PATCH 03/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.1=E3=80=91Inplace=20=E4=BC=98=E5=8C=96=E6=80=A7?= =?UTF-8?q?=E8=83=BD.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...4\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" | 16 +++++++--------- 1 file changed, 7 insertions(+), 9 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" index 2065d8ef3..0c5794552 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" @@ -104,17 +104,15 @@ plt.show() ## 问题描述 -Inplace 操作虽然可以优化内存使用，减少数据复制从而提高执行效率，但它也可能带来特定的挑战。主要问题是潜在的数据覆盖，这可能导致模型训练过程中出现难以发现和解决的错误。两种主要的错误原因是： +Inplace 操作可以优化内存使用并提高执行效率，通过减少数据复制实现这一点。然而，它也可能带来一些挑战，特别是与数据覆盖相关的问题，这可能在模型训练过程中引发难以诊断和解决的错误。主要问题通常包括： -1. 当进行 Inplace 操作时，如果不慎覆盖了还需用于后续计算的数据，将直接影响梯度的计算和模型的训练结果。 -2. Inplace 操作涉及到修改与操作相关函数的输入张量及其所有创建者的信息，即在多个张量共享相同内存（如通过索引或转置创建的张量）的情况。如果被就地修改的张量共享的内存也被其他张量引用，则可能导致错误。 - -进行 Inplace 操作时需要注意两种主要情况，以避免影响计算的准确性。这两种情况是： - -1. **对 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor），不能使用 Inplace 操作。** -2. **对后续计算（如求梯度）中仍要需要用到的值，不能使用 Inplace 操作。** +1. 当进行 Inplace 操作时，如果覆盖了仍需用于后续计算的数据，这将直接影响梯度的计算和模型的训练效果。 +2. Inplace 操作可能修改涉及的函数的输入张量及其衍生张量的信息，特别是当多个张量共享相同内存时（例如通过索引或转置创建的张量）。如果进行了 Inplace 修改的张量的内存被其他张量引用，这可能导致不可预见的错误。 +为避免影响计算的准确性，执行 Inplace 操作时需要特别注意以下情况： +1. **对设置了 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor），应避免使用 Inplace 操作，因为这可能妨碍正确的梯度计算。** +2. **PaddlePaddle 在执行反向传播时，针对某些特定的函数，能够保存必要的中间状态，或已经实现了策略以正确处理 Inplace 操作。不过，对于不常见或复杂的操作，最好在实际使用前通过实验来验证其行为。** ## PaddlePaddle 的解决方案 @@ -249,7 +247,7 @@ ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_0) that doesn't stop ### 3. PaddlePaddle保护梯度计算过程 -求梯度依赖前向输入的的场景是可以进行inplace操作的，例如sin_(x)这种, 反向虽然仍然需要x，但是paddle做了特殊处理，可以保证反向梯度计算是正确的 +求梯度依赖前向输入的的场景是可以进行inplace操作的，例如sin_(x)这种, 反向虽然仍然需要x，但是paddle做了特殊处理，可以保证反向梯度计算是正确的。 ```python # 导入paddle模块 From 2310bed9cbc6b0bdb210c41c0993cdcece94683b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Fri, 26 Apr 2024 15:20:06 +0800 Subject: [PATCH 04/13] =?UTF-8?q?Delete=20rfcs/Article/=E3=80=90Hackathon?= =?UTF-8?q?=206th=20Article=20No.1=E3=80=91Inplace=20=E4=BC=98=E5=8C=96?= =?UTF-8?q?=E6=80=A7=E8=83=BD.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...30\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" | 332 ------------------ 1 file changed, 332 deletions(-) delete mode 100644 "rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" deleted file mode 100644 index 0c5794552..000000000 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.1\343\200\221Inplace \344\274\230\345\214\226\346\200\247\350\203\275.md" +++ /dev/null @@ -1,332 +0,0 @@ -# 【Paddle 】Inplace 优化运行时间和内存 -# 引言 -在深度学习领域，内存管理是一个既关键又复杂的问题，特别是在处理大规模数据和模型时，高效的内存使用可以显著提升计算性能和资源利用率。PaddlePaddle（飞桨），作为百度开发的一款深度学习框架，通过引入 Inplace 机制，为开发者提供了一种高效管理内存的方式。 - -本文将通过实际的 Paddle 代码示例来，展示如何在PaddlePaddle中使用Inplace操作，并对比其在内存优化和性能提升方面的效果，阐述其在实际应用中的好处、潜在问题以及飞桨是如何保护梯度计算过程的。 -# 1. 什么是Inplace操作？ -Inplace操作允许直接在原始数据上进行修改，而无需创建数据的副本。这样不仅可以减少内存的占用，还能降低计算的复杂度，从而提升整体的执行性能。 - -# 2. 为什么需要Inplace操作？ -## 内存优化 -在深度学习推理过程中，尤其是处理大规模数据集或复杂模型时，内存经常是一个限制因素。Inplace操作通过减少了额外的内存分配和数据复制，可以显著减少内存占用，使得可以在有限的硬件资源上训练更大、更复杂的模型。 - -## 性能提升 - -除了内存优化之外，Inplace 操作还能减少内存分配和释放的次数，从而减少了GPU访问显存的次数，进而提升整体的运行效率。 - -# 3. 使用 inplace 有什么好处？ -## 示例应用：加法操作 - -为了直观地展示使用Inplace和不使用Inplace操作的区别，我们将通过执行连续的加法操作来进行比较。加法操作是最基本的数学运算之一，通过对其进行大量重复执行，我们可以清晰地观察到Inplace操作在内存和性能方面的优势。 - -### 实验设置 - -- **任务**：对一个初始为全1的大型Tensor（例如，1000x1000）执行100次加法操作，每次加1。 -- **对比**：分别使用Inplace操作(`add_`)和非Inplace操作(`add`)进行实验，并测量内存使用和执行时间。 - -### 环境准备 - -确保已安装PaddlePaddle，如果未安装，请运行以下命令安装： - -cpu版本安装：（如果只对比时间，可以仅安装cpu版本） -```bash -pip install paddlepaddle -``` -gpu版本安装：（对比内存空间的使用，需要安装gpu版本） -前往[官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/)，选择适合本机cuda版本的安装命令 - -```bash -conda install paddlepaddle-gpu==2.6.1 cudatoolkit=11.2 -c https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/Paddle/ -c conda-forge -``` - -### 实验代码 - -为了测量内存和时间，我们使用`time`模块来记录执行时间。 - -```python -import paddle -import time -import numpy as np -import matplotlib.pyplot as plt - -# 初始化PaddlePaddle -paddle.disable_static() - -# 创建大型Tensor -x = paddle.ones([1000, 1000], dtype='float32') -x_inplace = paddle.ones_like(x) - -# 定义执行非Inplace操作的函数 -def non_inplace_addition(x): - start_time = time.time() - for _ in range(100): - x = paddle.add(x, paddle.to_tensor(1.0)) - end_time = time.time() - return end_time - start_time - -# 定义执行Inplace操作的函数 -def inplace_addition(x): - start_time = time.time() - for _ in range(100): - x.add_(paddle.to_tensor(1.0)) - end_time = time.time() - return end_time - start_time - -# 测量执行时间 -time_non_inplace = non_inplace_addition(x) -time_inplace = inplace_addition(x_inplace) - -# 绘制结果 -plt.figure(figsize=(5, 6)) -plt.bar(['Non-Inplace', 'Inplace'], [time_non_inplace, time_inplace], color=['blue', 'green']) -plt.title('Inplace vs. Non-Inplace Operation Performance') -plt.ylabel('Execution Time (seconds)') -plt.show() - -``` - -### 结果分析 - -在执行上述代码后得到条形图，展示了执行时间的对比结果。 - -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/5d8263a45911425d803939a9c43135a3.png) - -理论上，Inplace操作会展现出更短的执行时间和更低的内存增加量。这是因为Inplace操作减少了对额外内存的需求，并且由于减少了数据复制的需要，从而降低了执行过程中的开销。 - -## 小结 - -通过这个简单的加法操作实验，我们可以清楚地看到，在PaddlePaddle中使用Inplace操作相比于标准操作可以显著优化内存使用并提升性能。对于深度学习实践者而言，合理利用Inplace操作不仅可以提高模型训练和推理的效率，还能使得在有限的硬件资源下处理更复杂的任务成为可能。 - -请注意，虽然Inplace操作在很多场景下都非常有用，但它也可能导致原始数据被修改，因此在使用时需要特别小心，确保这种修改不会影响到其他需要使用原始数据的操作。正确和谨慎地使用Inplace操作，将有助于您在深度学习项目中实现更高效的内存和性能优化。 - - -# 4. inplace 在训练中会有哪些问题& paddle 是如何解决这些问题的？ - -## 问题描述 - -Inplace 操作可以优化内存使用并提高执行效率，通过减少数据复制实现这一点。然而，它也可能带来一些挑战，特别是与数据覆盖相关的问题，这可能在模型训练过程中引发难以诊断和解决的错误。主要问题通常包括： - -1. 当进行 Inplace 操作时，如果覆盖了仍需用于后续计算的数据，这将直接影响梯度的计算和模型的训练效果。 -2. Inplace 操作可能修改涉及的函数的输入张量及其衍生张量的信息，特别是当多个张量共享相同内存时（例如通过索引或转置创建的张量）。如果进行了 Inplace 修改的张量的内存被其他张量引用，这可能导致不可预见的错误。 - -为避免影响计算的准确性，执行 Inplace 操作时需要特别注意以下情况： - -1. **对设置了 `requires_grad=True` 的叶子张量（leaf tensor），应避免使用 Inplace 操作，因为这可能妨碍正确的梯度计算。** -2. **PaddlePaddle 在执行反向传播时，针对某些特定的函数，能够保存必要的中间状态，或已经实现了策略以正确处理 Inplace 操作。不过，对于不常见或复杂的操作，最好在实际使用前通过实验来验证其行为。** - - -## PaddlePaddle 的解决方案 - -为了应对这些挑战，PaddlePaddle 采取了以下措施确保 Inplace 操作的正确性和安全性： - -1. **详细的错误消息和文档**：PaddlePaddle 提供了丰富的错误消息和详细的文档说明，帮助开发者理解 Inplace 操作的使用场景和限制。这些资源使开发者能够更清晰地识别和解决因 Inplace 操作导致的问题。 - -2. **自动依赖检测机制**：从 PaddlePaddle 2.6 版本开始，引入了自动检测机制。这个机制在模型运行时自动分析前向操作和反向梯度计算之间的依赖关系。如果确认某个操作的输入数据在反向计算中不再需要，该操作就可以安全地执行 Inplace 操作。这样的自动化检测不仅减少了开发者的工作负担，也大大降低了因手动错误导致的风险。 - -3. **视图（View）策略和API支持**：从 2.1 版本起，PaddlePaddle 引入了视图策略并扩展了支持 Inplace 操作的 API 范围。视图操作允许在不复制底层数据的情况下创建变量的新视图，进一步优化了内存使用。这些 API 的扩展也为开发者提供了更多的灵活性和选择，使得在确保效率的同时也保持了代码的清晰和易于维护。 - - -## 示例：非正常Inplace 操作 - -当一个 Inplace 操作影响到了变量 `x` 的计算，PaddlePaddle 会通过其自动依赖检测机制拦截这个操作，保护梯度计算的正确性。如果开发者尝试执行一个会影响梯度计算的 Inplace 操作，PaddlePaddle 会抛出一个错误，提示操作不能被执行，因为它会破坏梯度信息。这样的指导原则有助于平衡执行效率与计算准确性之间的关系，确保模型训练的有效性。 - -下面的示例展示了当尝试进行一个可能影响计算的 Inplace 操作时，PaddlePaddle 如何处理这种情况： - -### 1. 对 `requires_grad=True` 的叶子张量不能使用 Inplace 操作 - -叶子张量是直接创建的张量，不是通过任何 Paddle 操作创建的结果。如果这样的张量设置了 `requires_grad=True`，意味着需要计算其梯度，进行 Inplace 操作可能会直接修改其数据，从而影响梯度计算。 - - -```python -import paddle - -# 启用动态图模式 -paddle.set_device('cpu') # 也可以选择'gpu'如果你的系统支持 -paddle.disable_static() - -# 创建一个可计算梯度的张量 -x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) - -# 执行原地操作 -x.sin_() # 将x的值替换为sin(x)的结果 - -# 输出修改后的x值 -print("In-place modified x:", x.numpy()) - -# 定义一个简单的损失函数，例如平方和 -loss = paddle.sum(x**2) - -# 进行反向传播计算梯度 -loss.backward() - -# 输出梯度 -print("Gradient of x after backward:", x.grad.numpy()) - -``` - -错误信息明确指出了“叶子变量不应该停止梯度计算并且不能使用原地策略”，这表明当张量被用于梯度计算时，进行原地操作可能会导致前向传递的值被覆盖，从而无法在反向传播时正确地重建计算图。 -即，原地操作 sin_() 在计算图中的叶子节点上不能直接使用，因为它会影响梯度计算。 -在PaddlePaddle中，对于原地修改（in-place）操作，如果是叶子节点（leaf tensor）并且需要计算梯度，通常是不允许直接进行原地操作的，因为这会影响梯度的正确计算。 - -```python -ValueError: (InvalidArgument) Leaf Var (generated_tensor_0) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. - [Hint: Expected !autograd_meta->StopGradient() && IsLeafTensor(target) == false, but received !autograd_meta->StopGradient() && IsLeafTensor(target):1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\eager\utils.cc:233) -``` - -要在PaddlePaddle中正确使用原地操作且仍然可以计算梯度，可以通过非叶子节点进行。这通常意味着在原地操作前应该有其他操作产生一个非叶子节点。下面是一个修改后的示例，展示如何正确地进行这种操作： - -```python -import paddle - -# 启用动态图模式 -paddle.set_device('cpu') # 可以选择'gpu'如果你的系统支持 -paddle.disable_static() - -# 创建一个可计算梯度的张量 -x = paddle.to_tensor([1.0, 2.0, 3.0], stop_gradient=False) - -# 首先进行非原地的操作，生成非叶子节点 -y = paddle.sin(x) - -# 现在对y进行原地操作，例如原地加上一个常数 -y += 1.0 # 原地修改y的值 - -# 输出修改后的y值 -print("In-place modified y:", y.numpy()) - -# 定义一个简单的损失函数，例如y的平方和 -loss = paddle.sum(y**2) - -# 进行反向传播计算梯度 -loss.backward() - -# 输出x的梯度 -print("Gradient of x after backward:", x.grad.numpy()) - -``` - -在这个例子中，我们先对 x 进行了一个非原地的 sin 操作，得到了一个新的张量 y。然后对 y 进行了原地操作，如原地加1。这样，即便进行了原地修改，x 的梯度计算也不会受到影响，因为 y 不是一个叶子节点。 - -这个例子展示了如何在需要计算梯度的场景中安全地使用原地操作。务必注意，在 PaddlePaddle 中，这通常会引发错误，因为框架试图保护梯度计算的完整性：直接在需要梯度的叶子张量上进行原地操作通常是不被允许的，因为这会破坏梯度计算的基础。 - - -### 2. 对后续计算（如求梯度）中仍要需要用到的值，不能使用 Inplace 操作。 - -在反向传播（求梯度阶段）过程中，如果需要使用某个张量的值，那么对这个张量进行 Inplace 操作会破坏需要用于梯度计算的原始数据。此情况包含上一情况。 - - -```python -import paddle - -# 启用动态图模式 -paddle.disable_static() - -# 创建一个可训练的参数张量 -x = paddle.to_tensor(3.0, stop_gradient=False) - -# 对x进行操作生成y -y = x ** 2 - -x[0] = 4.0 # 这里我们模拟一个原地操作的效果 - -# 进行反向传播 -y.backward() - -# 查看x的梯度 -print(x.grad) - -``` - -上述代码在执行 x[0] = 4.0 时会抛出如下错误: - -```python -ValueError: (InvalidArgument) Leaf Tensor (generated_tensor_0) that doesn't stop gradient can't use inplace strategy. - [Hint: Expected egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient() == false, but received egr::EagerUtils::IsLeafTensor(tensor) && !egr::EagerUtils::autograd_meta(&tensor)->StopGradient():1 != false:0.] (at ..\paddle\fluid\pybind\eager_method.cc:1586) -``` - - -### 3. PaddlePaddle保护梯度计算过程 - -求梯度依赖前向输入的的场景是可以进行inplace操作的，例如sin_(x)这种, 反向虽然仍然需要x，但是paddle做了特殊处理，可以保证反向梯度计算是正确的。 - -```python -# 导入paddle模块 -import paddle - -# 设置PaddlePaddle的运行设备为CPU，可以通过更改参数设置为'gpu'来使用GPU（如果系统支持） -paddle.set_device('cpu') - -# 关闭PaddlePaddle的静态图模式，启用动态图模式以便更灵活地处理数据 -paddle.disable_static() - -# 创建一个维度为[3, 4]的张量，其元素随机初始化，并设置为可进行梯度计算 -a = paddle.randn([3, 4]) -a.stop_gradient = False - -# 计算张量a中每个元素的正弦值，并将结果存储在新的变量x中 -x = paddle.sin(a) - -# 输出计算正弦值后的张量x -print("x after sin operation:", x.numpy()) - -# 对x应用原地正弦操作，更新x的数据，并将结果引用赋给y -y = x.sin_() - -# 输出进行原地操作后的x和y的值，由于是原地操作，x和y引用相同的数据 -print("In-place modified x:", x.numpy()) -print("y:", y.numpy()) -print(y is x) # 输出True，验证y和x是否指向相同的内存地址 - -# 对x进行反向传播，计算关于a的梯度 -y.backward() - -# 输出张量a的梯度 -print("Gradient of a after backward:", a.grad) - -``` - - -```python -x after sin operation: [[-0.9797215 -0.62150306 0.150662 0.907488 ] - [-0.9947523 -0.59465826 -0.73188174 -0.98445815] - [-0.78979075 -0.38565105 0.96159416 0.9507534 ]] -In-place modified x: [[-0.8303422 -0.5822578 0.15009268 0.7879595 ] - [-0.83862406 -0.5602257 -0.66827065 -0.8329724 ] - [-0.710206 -0.37616244 0.82010484 0.8138535 ]] -y: [[-0.8303422 -0.5822578 0.15009268 0.7879595 ] - [-0.83862406 -0.5602257 -0.66827065 -0.8329724 ] - [-0.710206 -0.37616244 0.82010484 0.8138535 ]] -True -Gradient of a after backward: Tensor(shape=[3, 4], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False, - [[-0.11165375, 0.63691705, 0.97738659, 0.25865343], - [ 0.05573082, 0.66596758, 0.50692940, 0.09717280], - [-0.43181324, 0.85487992, 0.15705840, 0.18010177]]) -``` - -实际上，是否可以进行 inplace 操作（即原地修改数据）并且还能正确地进行梯度计算，取决于特定操作和深度学习框架的内部机制。 - -对于 PaddlePaddle 来说，像 `sin_()` 这样的 inplace 操作在某些情况下确实能正确计算梯度，这是因为 PaddlePaddle 在执行反向传播时，对于一些特定的函数，框架有能力保存必要的中间状态或者已经实现了一些策略来正确地处理这些情况。这意味着，对于这些特定操作，PaddlePaddle 确实进行了某种形式的特殊处理，允许在不损失梯度计算正确性的前提下进行原地修改。 - -然而，这种特殊处理并不是所有操作都有的，而且具体实现可能因框架版本和具体操作而异。在很多情况下，原地操作可能会导致计算梯度时遇到问题，特别是如果该操作需要依赖原始值来计算梯度时。如果在反向传播之前修改了涉及梯度计算的变量，那么可能会因为丢失了原始数据而导致梯度计算错误。 - -因此，通常建议在深度学习编程中谨慎使用 inplace 操作，除非你确信这样做不会影响梯度的计算，或者框架文档明确指出可以安全进行此类操作。如果不确定，最安全的做法是使用非 inplace 的版本，例如使用 `sin()` 替代 `sin_()`，以避免可能的问题。在实际应用中，最好是查阅最新的框架文档或进行一些实验来验证操作的效果。 - - -# 小结 - -PaddlePaddle 的自动依赖检测机制，在实践中，如果尝试执行这些会影响梯度计算的 Inplace 操作，会被识别为潜在的风险，因此会抛出一个错误，阻止操作的执行，以保护梯度信息不被破坏，确保模型训练的准确性和稳定性。 - -- **自动依赖检测机制**：PaddlePaddle 的自动依赖检测可以在运行时自动分析变量之间的依赖关系，确保任何可能影响梯度计算正确性的 Inplace 操作都不会被执行。 -- **保护梯度计算**：通过阻止可能破坏梯度信息的操作，PaddlePaddle 确保了模型训练的稳定性和可靠性，避免了难以追踪的梯度相关错误。 -- **错误消息**：当检测到潜在的风险操作时，PaddlePaddle 会抛出一个明确的错误消息，指导开发者如何避免此类问题，从而提升开发效率和模型的可维护性。 - -这种机制使得 PaddlePaddle 在保证效率优化的同时，也极大地提升了模型训练过程中的安全性和稳定性。 - -开发者在使用 Inplace 操作时，还是尽量应当谨慎，并确保这些操作不会影响到梯度计算。 - -PaddlePaddle的Inplace机制是一个强大的工具，可以帮助开发者有效地管理内存，提高程序运行效率。通过本指南的介绍和示例代码，希望可以帮助您更好地理解和使用这一机制。在实际应用中，合理利用Inplace操作可以使模型训练过程更加高效和节省资源。 - -# 参考文献 -1. [paddle-APl文档-PaddlePaddle深度学习平台](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/Overview_cn.html#tensor-inplace) -2. [Inplace 介绍 & 使用介绍](https://github.com/PaddlePaddle/community/blob/master/pfcc/paddle-code-reading/Inplace/inplace_introduction.md) - From 9b2cada7ddbfe0a42d557a8c520236a3b7d1155e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Fri, 26 Apr 2024 15:20:30 +0800 Subject: [PATCH 05/13] Add files via upload --- ...46\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 499 ++++++++++++++++++ 1 file changed, 499 insertions(+) create mode 100644 "rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" new file mode 100644 index 000000000..6c545149a --- /dev/null +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -0,0 +1,499 @@ +# 【Paddle】稀疏计算的使用指南&学习心得 +## 引言 +在现代计算框架中，为了高效地处理和存储大规模的数据集，尤其是在这些数据集中存在大量零值的情况下，采用稀疏数据结构变得尤为重要。PaddlePaddle，作为一个领先的深度学习平台，提供了强大的稀疏计算能力，支持从基本的稀疏张量操作到构建复杂的稀疏神经网络。这些工具主要通过 `paddle.sparse` 命名空间来实现，使得开发者能够高效地处理大量包含零值的数据集，从而优化内存使用和计算速度。 + +本文将详细介绍如何在 PaddlePaddle 中利用稀疏计算，包括稀疏数据格式的基础知识、如何创建和操作稀疏张量，以及如何开发和训练稀疏神经网络模型，特别是如何实现和应用稀疏 ResNet。通过这些知识，我们可以更有效地利用计算资源，加速模型训练过程，同时提高模型处理大规模稀疏数据的能力。 + +# 一、稀疏格式简介 + +稀疏格式是一种特殊的数据存储方式，旨在有效存储和处理其中大部分元素为零的矩阵或张量。这种方法可以显著减少存储空间的需求，并提高数据处理的效率。常见的稀疏格式包括 COO（坐标列表格式）、CSR（压缩稀疏行格式）等。 + +## 1. COO（Coordinate Format） +在 COO 格式中，只记录非零元素的位置和值。这种格式由三个主要组件组成：`indices`、`values` 和 `shape`。`indices` 是一个二维数组，其中的每一列代表一个非零元素的坐标；`values` 存储对应的非零元素值；`shape` 则描述了张量的维度。 + +![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/20a1ea94840d4741997b241ee6f89948.png) + + +## 2. CSR（Compressed Sparse Row Format） +CSR 格式是一种更为紧凑的稀疏表示，专为快速的行访问和矩阵乘法运算优化。在 CSR 中，通过三个数组 `crows`、`cols` 和 `values` 来表示稀疏矩阵。`crows` 存储每一行第一个非零元素的索引，`cols` 存储非零元素的列索引，而 `values` 则直接存储这些非零元素的值。 + +![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c5b958755ace496d95409f2ec00eb3ae.png) + + +# 二、Paddle稀疏张量支持 + + +PaddlePaddle 支持多种类型的稀疏张量，主要包括： + +1. **COO格式（Coordinate List）**: + - 这是一种常用的稀疏表示格式，其中非零元素通过其坐标列表进行存储。 + - 使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)` 可以创建 COO 格式的稀疏张量，其中 `indices` 是一个二维整数张量，指示非零元素的坐标；`values` 是一个张量，包含与 `indices` 对应的值；`shape` 是一个定义张量形状的整数列表或张量。 + +2. **转换功能**: + - 稀疏张量可以转换为密集张量，反之亦然。使用 `to_dense()` 方法可以将稀疏张量转换为标准的密集张量；使用 `to_sparse_coo()` 方法可以将密集张量转换为 COO 格式的稀疏张量。 + + + +PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。 + +![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6a79578e9fbb4f98b5cc4e83cac580ff.png) + + + +## 1. 创建 COO 格式的 SparseTensor + +PaddlePaddle 使用 `sparse_coo_tensor` 函数来创建 COO 格式的稀疏张量。这个函数需要 `indices`、`values` 以及可选的 `shape` 参数来指定张量的形状。 + + +示例代码： + +```python +import paddle + +indices = [[0, 1, 2], [1, 2, 0]] +values = [1.0, 2.0, 3.0] +dense_shape = [3, 3] +coo = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, dense_shape) +print(coo) +``` + +## 2. 创建 CSR 格式的 SparseTensor + +为了创建 CSR 格式的稀疏张量，PaddlePaddle 提供了 `sparse_csr_tensor` 函数。此函数接受 `crows`、`cols`、`values` 和 `shape` 作为参数，以定义稀疏张量的结构。 + +示例代码： + +```python +import paddle + +crows = [0, 2, 3, 5] +cols = [1, 3, 2, 0, 1] +values = [1, 2, 3, 4, 5] +dense_shape = [3, 4] +csr = paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, dense_shape) +print(csr) +``` + +## 3. 创建稀疏张量的相关参数详解 +在 PaddlePaddle 的稀疏张量创建API中，参数的设计允许用户灵活地定义和操作稀疏数据结构。对于两种类型的稀疏张量创建函数，参数主要涉及初始化数据的类型和结构，其中： + +### 共通参数 + +对于 `sparse_coo_tensor` 和 `sparse_csr_tensor` 函数，存在一些共通的参数，这些参数允许用户指定如何构建和处理稀疏张量： + +1. **indices, crows, cols (list|tuple|ndarray|Tensor)**： + - 对于 COO 格式，`indices` 参数是一个二维数组，每列代表一个非零元素的坐标。 + - 对于 CSR 格式，`crows` 和 `cols` 分别表示行索引的开始和非零元素的列索引。 + - 这些参数可以是 Python 的 list 或 tuple，也可以是 NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。 + +2. **values (list|tuple|ndarray|Tensor)**： + - 表示非零元素的实际数值。 + - 类似于索引参数，这可以是 list、tuple、NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。 + +3. **shape (list|tuple, 可选)**： + - 定义稀疏张量的形状，如果未提供，则会根据 indices 或 crows 和 cols 的最大值自动推断。 + - 必须是一个整数列表或元组，指定张量在每个维度的大小。 + +4. **dtype (str|np.dtype, 可选)**： + - 指定张量元素的数据类型，如 'float32', 'int64' 等。 + - 如果未指定，则从 `values` 的数据类型自动推断。 + +5. **place (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace|str, 可选)**： + - 决定张量的存储设备，例如 CPU 或 GPU。 + - 如果未指定，则使用当前环境的默认设备。 + +6. **stop_gradient (bool, 可选)**： + - 指示是否对该张量进行梯度计算。 + - 在大多数深度学习应用中，非模型权重的张量通常设置为 `True` 以提高计算效率。 + +### 特定于格式的参数细节 + +除了上述共通参数外，COO 和 CSR 格式因其数据结构的不同而在参数应用上有所区别。 + +**COO 格式** +- `indices` 用于直接指定每个非零元素的多维坐标。 +- 主要用于数据的随机访问和转换操作，适用于那些非零元素分布相对均匀的场景。 + +**CSR 格式** +- `crows` 表示每一行的起始非零元素索引，而 `cols` 存储这些非零元素的列索引。 +- CSR 格式优化了行的连续访问，非常适合矩阵乘法和其他行优先操作。 + +--- + +通过这些参数的灵活使用，PaddlePaddle 允许开发者以高效且灵活的方式处理大规模稀疏数据集，从而在保持性能的同时减少内存消耗。 + + +## 4. 稀疏与稠密 Tensor 互转 + +PaddlePaddle 提供了一套简单易用的接口，使得稀疏张量的使用与传统的稠密张量操作体验高度一致，从而降低了学习成本并便于开发者快速上手。这种设计允许在同一个模型中灵活地使用稠密和稀疏数据结构，而且可以无缝地在它们之间转换，这对于处理大规模数据集尤其重要，例如在深度学习、图像处理和自然语言处理等领域。 + +PaddlePaddle 支持通过几个简单的 API，如 `Tensor.to_dense()`, `Tensor.to_sparse_coo()`, 和 `Tensor.to_sparse_csr()` 来实现稀疏与稠密之间的转换，这些操作保证了数据处理的灵活性和效率。 + +![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/533b7f3ce74845b5ad1c57dd44280d0a.png) + +代码示例：稠密到稀疏的转换 + +```python +import paddle + +# 创建一个稠密的 Tensor +dense = paddle.to_tensor([[0, 1, 0, 2], + [0, 0, 3, 4]], dtype='float32') + +# 将稠密 Tensor 转换为 COO 格式的稀疏 Tensor +coo = dense.to_sparse_coo(sparse_dim=2) +print(coo) +# 输出： +# Tensor(shape=[2, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, +# indices=[[0, 0, 1, 1], +# [1, 3, 2, 3]], +# values=[1., 2., 3., 4.]) + +# 将稠密 Tensor 转换为 CSR 格式的稀疏 Tensor +csr = dense.to_sparse_csr() +print(csr) +# 输出： +# Tensor(shape=[2, 4], dtype=paddle.float32, place=Place(gpu:0), stop_gradient=True, +# crows=[0, 2, 4], +# cols=[1, 3, 2, 3], +# values=[1., 2., 3., 4.]) +``` + +这些转换非常直观，仅需要简单的一步操作就可以完成，使得稀疏和稠密格式之间的交互变得无缝而高效。 + +# 三、Paddle稀疏神经网络层支持 + +## 1. 稀疏神经网络层 + +PaddlePaddle 在 `paddle.sparse.nn` 模块中提供了专门针对稀疏数据设计的神经网络层，这些层包括： + +1. **稀疏卷积层**: + - `SubmConv3D`: 用于处理3D数据的稀疏子矩阵卷积层。它可以在3D体积数据中有效地进行卷积操作，而不需要将整个数据转换为密集格式。 + - 这些层专为稀疏数据优化，减少了对零值的计算和存储，从而提高了性能和效率。 + +2. **批归一化层**: + - `BatchNorm3D`: 用于3D数据的批归一化层，支持与稀疏卷积层配合使用。 + +3. **激活函数**: + - 如 `ReLU`，支持在稀疏数据路径中使用，与常规的激活函数使用方法相同。 + +下面以稀疏 ResNet为例，说明Paddle对稀疏神经网络层的支持。 +## 2. 为什么要使用稀疏 ResNet + +在处理点云数据、图像识别或自然语言处理任务时，输入数据通常具有很高的维度和稀疏性。例如，3D点云数据往往是非结构化的，大部分体积内没有有效信息（即大部分体积是空的）。使用传统的密集（dense）卷积网络处理这类数据会带来两个主要问题： +1. **效率低下**：对于大量的空白区域依然进行计算，消耗计算资源。 +2. **存储浪费**：需要为大量的零值分配存储资源。 + +稀疏 ResNet 解决了这些问题，通过仅在非零数据点上进行操作，从而大幅提高了计算和存储效率。 + +## 3. 如何创建Paddle的稀疏 ResNet + +在 PaddlePaddle 中，稀疏 ResNet 可以通过 `paddle.sparse` 模块中的稀疏卷积层（如 `SubmConv3D`）来实现。这些层专门设计用来处理稀疏数据。稀疏卷积层接受包含非零元素坐标和值的稀疏张量，并只在这些非零元素上执行卷积运算。通过构建包含这些稀疏卷积层的网络（如 ResNet 结构中的基础块），可以高效处理稀疏数据。 + +创建稀疏 ResNet 主要涉及以下几个步骤： +1. 创建稀疏张量：首先需要从稀疏数据（即大部分值为零的数据）中创建稀疏张量。这通常涉及指定非零数据点的坐标和相应的值。 +2. 定义稀疏网络结构：设计一个网络结构，它应该包含适用于处理稀疏数据的特殊卷积层（如 Paddle 的 SubmConv3D）。这些层特别优化了内存和计算资源，只在数据非零的地方进行计算。 +3. 前向传播：将稀疏张量输入到网络中，执行前向传播，网络会在内部处理稀疏数据，并输出结果。 +4. 训练和评估：就像使用常规神经网络一样，定义损失函数和优化器，然后在训练数据上训练网络，最后在验证数据上评估网络的性能。 +## 4. 稀疏 ResNet的关键组件 +PaddlePaddle 的稀疏模块 `paddle.sparse` 提供了对稀疏数据操作的支持，这包括稀疏张量的创建、转换和计算功能。对于深度学习模型，尤其是在需要处理大量稀疏数据的应用场景（如点云处理、文本数据和推荐系统）中，使用稀疏技术可以显著提升计算效率和资源使用效率。 + +1. **稀疏张量（Sparse Tensor）**: + - 稀疏张量是一种特殊的数据结构，主要用于有效存储和处理大部分元素为零的数据。 + - 在 PaddlePaddle 中，可以使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor` 来创建稀疏张量，这需要提供非零元素的坐标和值。 + +2. **稀疏卷积（Sparse Convolution）**: + - 与常规卷积操作不同，稀疏卷积专门针对稀疏数据进行优化。 + - PaddlePaddle 提供 `SubMConv` 类进行稀疏卷积，该类支持包括3D在内的多种稀疏卷积操作。可以使用如 `sparse_nn.SubmConv3D` 这样的层来实现稀疏卷积层。 + +3. **构建稀疏 ResNet 模型**: + - 基于 PaddlePaddle 的稀疏模块，可以创建类似于常规 ResNet 的模型架构，但使用的是稀疏卷积层替换传统的密集卷积层。 + - 每个稀疏卷积层后通常跟随一个批归一化层和ReLU激活函数，形成一个基础的稀疏残差块。 + + +在 PaddlePaddle 中，稀疏 ResNet 的实现和使用与传统的稠密网络相似，这得益于 PaddlePaddle 稀疏模块的设计，使得调用体验与稠密高度一致，非常容易上手。通过利用稀疏技术，可以有效处理大规模稀疏数据集，提高计算效率和降低存储需求，这在处理现代大数据应用时显得尤为重要。 + +## 5. 示例代码 + + +```python +import paddle +from paddle import sparse +from paddle.sparse import nn as sparse_nn + +# 定义3D稀疏卷积块 +def sparse_conv_block(in_channels, out_channels, stride=1, padding=1, key=None): + block = paddle.nn.Sequential( + sparse_nn.SubmConv3D(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=padding, bias_attr=False, key=key), + sparse_nn.BatchNorm3D(out_channels), + sparse_nn.ReLU() + ) + return block + +# 定义一个简单的稀疏3D ResNet模型 +class SparseResNet(paddle.nn.Layer): + def __init__(self, in_channels): + super(SparseResNet, self).__init__() + self.layer1 = sparse_conv_block(in_channels, 16, key='layer1') + self.layer2 = sparse_conv_block(16, 32, stride=2, key='layer2') + self.layer3 = sparse_conv_block(32, 64, stride=2, key='layer3') + + def forward(self, x): + x = self.layer1(x) + x = self.layer2(x) + x = self.layer3(x) + return x + +# 假设输入数据 +batch_size = 1 +channels = 1 +depth = 100 +height = 100 +width = 100 + +# 创建稀疏张量的坐标和值 +coords = paddle.to_tensor([[0, 0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0, 0], [0, 1, 2, 1, 1], [0, 2, 2, 1, 2], [0, 1, 2, 2, 0]], dtype='int64') # 5D坐标 (batch, channel, depth, height, width) +values = paddle.to_tensor([1.0, 1.5, 2.0, 3.0, 3.5], dtype='float32') # 每个值对应一个坐标 +shape = paddle.to_tensor([batch_size, channels, depth, height, width], dtype='int64') # 5D形状 + +# 创建稀疏张量 +x = sparse.sparse_coo_tensor(coords, values, shape) + +# 实例化模型 +model + +``` +输出： + +![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9b6669da0c6f4a28bd3b7f768c62edf8.png) + + +```python +SparseResNet( + (layer1): Sequential( + (0): SubmConv3D(3, 16, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC) + (1): BatchNorm(num_features=16, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC) + (2): ReLU() + (3): SubmConv3D(16, 16, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC) + (4): BatchNorm(num_features=16, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC) + (5): ReLU() + ) + (layer2): Sequential( + (0): SubmConv3D(16, 32, kernel_size=[3, 3, 3], stride=[2, 2, 2], padding=1, data_format=NDHWC) + (1): BatchNorm(num_features=32, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC) + (2): ReLU() + (3): SubmConv3D(32, 32, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC) + (4): BatchNorm(num_features=32, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC) + (5): ReLU() + ) + (layer3): Sequential( + (0): SubmConv3D(32, 64, kernel_size=[3, 3, 3], stride=[2, 2, 2], padding=1, data_format=NDHWC) + (1): BatchNorm(num_features=64, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC) + (2): ReLU() + (3): SubmConv3D(64, 64, kernel_size=[3, 3, 3], padding=1, data_format=NDHWC) + (4): BatchNorm(num_features=64, momentum=0.9, epsilon=1e-05, data_format=NDHWC) + (5): ReLU() + ) +) +``` + +# 四、Paddle 的稀疏调用体验与稠密的一致性 + +PaddlePaddle 的设计目标之一是提供一致的用户体验，无论是处理稀疏数据还是稠密数据。这意味着即便是在处理包含大量零值的数据集时，开发者也可以利用熟悉的接口和模式来构建和训练模型。 + +## 1. API设计的一致性 + +PaddlePaddle 的稀疏模块提供了与常规稠密操作相似的API接口，使得开发者无需学习新的API就能处理稀疏数据。例如： + +- **稀疏卷积层**：稀疏模块中的 `SubmConv3D` 直接对应于常规卷积操作中的 `Conv3D`。它们的参数非常相似，如 `in_channels`, `out_channels`, `stride`, `padding` 等。 +- **批归一化和激活函数**：稀疏模块同样提供了批归一化和激活函数，如 `BatchNorm3D` 和 `ReLU`，其用法与常规模块中的相同。 + +## 2. 集成度：训练和推理的处理流程 + +无论是稀疏还是稠密模型，PaddlePaddle 中的训练和推理流程保持一致。稀疏操作可以与PaddlePaddle的其他特性（如自动微分和优化器）无缝集成，使得构建和训练稀疏模型与常规模型几乎无异。 + +1. **定义模型**：无论选择稀疏还是稠密模型，模型定义的方式都是相似的，使用 `paddle.nn.Layer` 类来构建网络层。 +2. **编译模型**：使用 `paddle.Model` 对象来包装定义好的网络，然后编译，包括设置优化器、损失函数和评估指标。 +3. **训练和评估**：通过调用 `.fit` 和 `.evaluate` 方法来进行训练和评估，这与处理稠密数据的流程完全一致。 + + + +# 五、Paddle3D应用实例解读：稀疏 ResNet + +代码来源：[Paddle3D的sparse_resnet.py](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle3D/blob/develop/paddle3d/models/middle_encoders/sparse_resnet.py) + +## 代码注释 + +这段代码定义了一个基于 PaddlePaddle 的稀疏3D残差网络（SparseResNet3D），主要用于处理3D点云数据，如自动驾驶系统中的激光雷达扫描数据。它通过稀疏卷积层对体素化（voxelized）的点云数据进行特征提取和处理。 + +> """该符号内代码注释为新增""" +### 导入所需库和模块 + +```python +import numpy as np +import paddle +from paddle import sparse +from paddle.sparse import nn +from paddle3d.apis import manager +from paddle3d.models.layers import param_init +``` + +这些库包括numpy用于数学运算，paddle及其稀疏模块用于深度学习操作，以及paddle3d的API和模型层初始化。 + +### 定义卷积函数 + +```python +def conv3x3(in_out_channels, out_out_channels, stride=1, indice_key=None, bias_attr=True): + """3x3 convolution with padding, specifically for SubM sparse 3D convolution.""" + return nn.SubmConv3D( + in_out_channels, out_out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=1, bias_attr=bias_attr, key=indice_key) + +def conv1x1(in_out_channels, out_out_channels, stride=1, indice_key=None, bias_attr=True): + """1x1 convolution, also for SubM sparse 3D convolution.""" + return nn.SubmConv3D( + in_out_channels, out_out_channels, kernel_size=1, stride=stride, padding=1, bias_attr=bias_attr, key=indice_key) +``` + +`conv3x3` 和 `conv1x1` 是用于创建3D稀疏卷积层的帮助函数，它们使用了PaddlePaddle的`SubmConv3D`，这是一种专门处理稀疏数据的3D卷积。 + +### 定义稀疏基础块类 + +```python +class SparseBasicBlock(paddle.nn.Layer): + """ A basic building block for constructing sparse 3D ResNet with two convolutional layers.""" + + expansion = 1 + + def __init__(self, in_channels, out_channels, stride=1, downsample=None, indice_key=None): + super(SparseBasicBlock, self).__init__() + + self.conv1 = conv3x3(in_channels, out_channels, stride, indice_key, True) + self.bn1 = nn.BatchNorm(out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.01) + self.relu = nn.ReLU() + self.conv2 = conv3x3(out_channels, out_channels, indice_key=indice_key, bias_attr=True) + self.bn2 = nn.BatchNorm(out_channels, epsilon=1e-3, momentum=0.01) + self.downsample = downsample + self.stride = stride + + def forward(self, x): + identity = x + + out = self.conv1(x) + out = self.bn1(out) + out = self.relu(out) + out = self.conv2(out) + out = self.bn2(out) + + if self.downsample is not None: + identity = self.downsample(x) + + out = sparse.add(out, identity) + out = self.relu(out) + return out +``` + +`SparseBasicBlock`是SparseResNet3D的核心模块，包括两个稀疏卷积层、批归一化和ReLU激活函数，以及可选的下采样，用于残差连接。 + +### 定义SparseResNet3D网络 + +```python +@manager.MIDDLE_ENCODERS.add_component +class SparseResNet3D(paddle.nn.Layer): + """ The main Sparse 3D ResNet class, designed for processing voxelized point cloud data.""" + + def __init__(self, in_channels, voxel_size, point_cloud_range): + super(SparseResNet3D, self).__init__() + + # Initial conv layer + self.conv_input = paddle.nn.Sequential( + nn.SubmConv3D(in_channels, 16, 3, bias_attr=False, key='res0'), + nn.BatchNorm(16), nn.ReLU()) + + # Subsequent layers with increasing channel depth and decreasing spatial dimensions + self.conv1 = paddle.nn.Sequential( + SparseBasicBlock(16, 16, indice_key='res0'), + SparseBasicBlock(16, 16, indice_key='res0'),) + + self.conv2 = paddle.nn.Sequential( + nn.Conv3D(16, 32, 3, 2, padding=1, bias_attr=False), # downsample + nn.BatchNorm(32), nn.ReLU(), + SparseBasicBlock(32, 32, indice_key='res1'), + SparseBasicBlock(32, 32, indice_key='res1'),) + + self.conv3 = paddle.nn.Sequential( + nn.Conv3D(32, 64, 3, 2, padding=1, bias_attr=False), # downsample + nn.BatchNorm(64), nn.ReLU(), + SparseBasicBlock(64, 64, indice_key='res2'), + SparseBasicBlock(64, 64, indice_key='res2'),) + + self.conv4 = paddle.nn.Sequential( + nn.Conv3D(64, 128, 3, 2, padding=[0, 1, 1], bias_attr=False), # downsample + nn.BatchNorm(128), nn.ReLU(), + SparseBasicBlock(128, 128, indice_key='res3'), + SparseBasicBlock(128, 128, indice_key='res3'),) + + # Extra conv layer to further process features + self.extra_conv = paddle.nn.Sequential( + nn.Conv3D(128, 128, (3, 1, 1), (2, 1, 1), bias_attr=False), # Adjust the spatial dimensions + nn.BatchNorm(128), nn.ReLU(),) + + # Calculate the grid size for the 3D data based on the provided voxel size and point cloud range + point_cloud_range = np.array(point_cloud_range, dtype=np.float32) + voxel_size = np.array(voxel_size, dtype=np.float32) + grid_size = (point_cloud_range[3:] - point_cloud_range[:3]) / voxel_size + grid_size = np.round(grid_size).astype(np.int64) + self.sparse_shape = np.array(grid_size[::-1]) + [1, 0, 0] + self.in_channels = in_channels + self.init_weight() + + def init_weight(self): + """ Initialize weights for convolutional layers and batch normalization layers.""" + for layer in self.sublayers(): + if isinstance(layer, (nn.Conv3D, nn.SubmConv3D)): + param_init.reset_parameters(layer) + if isinstance(layer, nn.BatchNorm): + param_init.constant_init(layer.weight, value=1) + param_init.constant_init(layer.bias, value=0) + + def forward(self, voxel_features, coors, batch_size): + """ The forward pass for processing input voxel features and coordinates.""" + # Setup the sparse tensor with the specified shape and input features + shape = [batch_size] + list(self.sparse_shape) + [self.in_channels] + sp_x = sparse.sparse_coo_tensor( + coors.transpose((1, 0)), + voxel_features, + shape=shape, + stop_gradient=False) + + # Pass the sparse tensor through the sequential layers + x = self.conv_input(sp_x) + x_conv1 = self.conv1(x) + x_conv2 = self.conv2(x_conv1) + x_conv3 = self.conv3(x_conv2) + x_conv4 = self.conv4(x_conv3) + + # Final extra convolutional processing + out = self.extra_conv(x_conv4) + + # Convert the output back to a dense tensor and adjust dimensions for further processing + out = out.to_dense() + out = paddle.transpose(out, perm=[0, 4, 1, 2, 3]) + N, C, D, H, W = out.shape + out = paddle.reshape(out, shape=[N, C * D, H, W]) + return out +``` + +此类中定义了一系列卷积层和残差块，用于逐步处理和提取输入点云数据的特征。网络通过逐层降采样来增加特征深度并减小空间维度，最终输出密集的特征张量，适合后续的处理或学习任务。 + + +# 六、小结 + +PaddlePaddle 不仅支持自定义稀疏神经网络结构，也可以通过提供的API轻松地实现已有的经典结构，如ResNet、VGG等。对于这些经典网络，通过替换标准的卷积层为相应的稀疏卷积层，可以使其适应稀疏数据的处理，从而拓展其应用到新的领域，如3D点云处理。 + +总的来说，PaddlePaddle 在提供稀疏计算支持的同时，确保了开发体验的一致性和直观性，使得开发者可以无缝地在稀疏和稠密数据操作之间切换，同时保证高效的数据处理。 + +# 七、参考文献 +1. [官网paddle.sparse 目录](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/develop/api/paddle/sparse/Overview_cn.html) +2. [飞桨框架v2.3 API最新升级！对科学计算、概率分布和稀疏Tensor等提供更全面支持！](https://www.paddlepaddle.org.cn/support/news?action=detail&id=2987) + + From 38c56ec52eb650261516feb2e77752e7decb3740 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Fri, 10 May 2024 19:23:41 +0800 Subject: [PATCH 06/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.6=E3=80=91=E7=A8=80=E7=96=8FResNet=E7=9A=84=E5=AD=A6?= =?UTF-8?q?=E4=B9=A0=E5=BF=83=E5=BE=97.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 3 ++- 1 file changed, 2 insertions(+), 1 deletion(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" index 6c545149a..2c020bf3b 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -11,7 +11,7 @@ ## 1. COO（Coordinate Format） 在 COO 格式中，只记录非零元素的位置和值。这种格式由三个主要组件组成：`indices`、`values` 和 `shape`。`indices` 是一个二维数组，其中的每一列代表一个非零元素的坐标；`values` 存储对应的非零元素值；`shape` 则描述了张量的维度。 -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/20a1ea94840d4741997b241ee6f89948.png) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/6ea1fbe9-9b9b-4b01-b60d-a474103212db) ## 2. CSR（Compressed Sparse Row Format） @@ -20,6 +20,7 @@ CSR 格式是一种更为紧凑的稀疏表示，专为快速的行访问和矩 ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c5b958755ace496d95409f2ec00eb3ae.png) + # 二、Paddle稀疏张量支持 From 39ed97b806723d9af42d1324503da60c2e382e1f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Mon, 13 May 2024 15:30:09 +0800 Subject: [PATCH 07/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.6=E3=80=91=E7=A8=80=E7=96=8FResNet=E7=9A=84=E5=AD=A6?= =?UTF-8?q?=E4=B9=A0=E5=BF=83=E5=BE=97.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...55\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 15 ++++++++++----- 1 file changed, 10 insertions(+), 5 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" index 2c020bf3b..f86a67775 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -11,13 +11,15 @@ ## 1. COO（Coordinate Format） 在 COO 格式中，只记录非零元素的位置和值。这种格式由三个主要组件组成：`indices`、`values` 和 `shape`。`indices` 是一个二维数组，其中的每一列代表一个非零元素的坐标；`values` 存储对应的非零元素值；`shape` 则描述了张量的维度。 -![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/6ea1fbe9-9b9b-4b01-b60d-a474103212db) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/ceaf67fc-be65-4ab5-84f9-a7c27cda7f52) + ## 2. CSR（Compressed Sparse Row Format） CSR 格式是一种更为紧凑的稀疏表示，专为快速的行访问和矩阵乘法运算优化。在 CSR 中，通过三个数组 `crows`、`cols` 和 `values` 来表示稀疏矩阵。`crows` 存储每一行第一个非零元素的索引，`cols` 存储非零元素的列索引，而 `values` 则直接存储这些非零元素的值。 -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/c5b958755ace496d95409f2ec00eb3ae.png) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/1621e8b8-f776-49ba-88e5-be3dd7c8804a) + @@ -37,7 +39,8 @@ PaddlePaddle 支持多种类型的稀疏张量，主要包括： PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。 -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/6a79578e9fbb4f98b5cc4e83cac580ff.png) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/d1981488-25c2-45b7-927a-2147f12415d9) + @@ -130,7 +133,8 @@ PaddlePaddle 提供了一套简单易用的接口，使得稀疏张量的使用 PaddlePaddle 支持通过几个简单的 API，如 `Tensor.to_dense()`, `Tensor.to_sparse_coo()`, 和 `Tensor.to_sparse_csr()` 来实现稀疏与稠密之间的转换，这些操作保证了数据处理的灵活性和效率。 -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/533b7f3ce74845b5ad1c57dd44280d0a.png) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/39d01114-11f3-49d6-affa-0ad716b5c5b5) + 代码示例：稠密到稀疏的转换 @@ -266,7 +270,8 @@ model ``` 输出： -![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/9b6669da0c6f4a28bd3b7f768c62edf8.png) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/b2b9d3e8-b460-4555-b3cd-82a7bd61ef65) + ```python From 57e8a7691abf8f3e8870b1974f8618f6f6d488ca Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Mon, 13 May 2024 15:45:39 +0800 Subject: [PATCH 08/13] Add files via upload --- rfcs/Article/images/coo.png | Bin 0 -> 171365 bytes rfcs/Article/images/csr.png | Bin 0 -> 125638 bytes 2 files changed, 0 insertions(+), 0 deletions(-) create mode 100644 rfcs/Article/images/coo.png create mode 100644 rfcs/Article/images/csr.png diff --git a/rfcs/Article/images/coo.png b/rfcs/Article/images/coo.png new file mode 100644 index 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COO（Coordinate Format） 在 COO 格式中，只记录非零元素的位置和值。这种格式由三个主要组件组成：`indices`、`values` 和 `shape`。`indices` 是一个二维数组，其中的每一列代表一个非零元素的坐标；`values` 存储对应的非零元素值；`shape` 则描述了张量的维度。 -![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/ceaf67fc-be65-4ab5-84f9-a7c27cda7f52) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/blob/resnet/rfcs/Article/images/coo.png) ## 2. CSR（Compressed Sparse Row Format） CSR 格式是一种更为紧凑的稀疏表示，专为快速的行访问和矩阵乘法运算优化。在 CSR 中，通过三个数组 `crows`、`cols` 和 `values` 来表示稀疏矩阵。`crows` 存储每一行第一个非零元素的索引，`cols` 存储非零元素的列索引，而 `values` 则直接存储这些非零元素的值。 -![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/1621e8b8-f776-49ba-88e5-be3dd7c8804a) +![image](https://github.com/lightrain-a/community/blob/resnet/rfcs/Article/images/csr.png) @@ -39,7 +39,7 @@ PaddlePaddle 支持多种类型的稀疏张量，主要包括： PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。 -![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/d1981488-25c2-45b7-927a-2147f12415d9) + @@ -133,7 +133,6 @@ PaddlePaddle 提供了一套简单易用的接口，使得稀疏张量的使用 PaddlePaddle 支持通过几个简单的 API，如 `Tensor.to_dense()`, `Tensor.to_sparse_coo()`, 和 `Tensor.to_sparse_csr()` 来实现稀疏与稠密之间的转换，这些操作保证了数据处理的灵活性和效率。 -![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/39d01114-11f3-49d6-affa-0ad716b5c5b5) 代码示例：稠密到稀疏的转换 @@ -270,8 +269,6 @@ model ``` 输出： -![image](https://github.com/lightrain-a/community/assets/164860023/b2b9d3e8-b460-4555-b3cd-82a7bd61ef65) - ```python From 13159911f7da3866bd36508ff77f881e88813c1a Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Mon, 13 May 2024 16:11:47 +0800 Subject: [PATCH 10/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.6=E3=80=91=E7=A8=80=E7=96=8FResNet=E7=9A=84=E5=AD=A6?= =?UTF-8?q?=E4=B9=A0=E5=BF=83=E5=BE=97.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...46\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 82 +++++++++++++++---- 1 file changed, 66 insertions(+), 16 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" index 3f28be106..4937d097f 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -31,22 +31,37 @@ PaddlePaddle 支持多种类型的稀疏张量，主要包括： 1. **COO格式（Coordinate List）**: - 这是一种常用的稀疏表示格式，其中非零元素通过其坐标列表进行存储。 - 使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)` 可以创建 COO 格式的稀疏张量，其中 `indices` 是一个二维整数张量，指示非零元素的坐标；`values` 是一个张量，包含与 `indices` 对应的值；`shape` 是一个定义张量形状的整数列表或张量。 + +2. **CSR格式（Compressed Sparse Row）**: + - 这是另一种常用的稀疏表示格式，主要用于优化行访问的性能，其中非零元素通过行的压缩方式进行存储。 + - 使用 `paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crow_indices, col_indices, values, shape)` 可以创建 CSR 格式的稀疏张量，其中 `crow_indices` 是一个一维整数张量，指示每一行的起始非零元素在 `values` 中的位置；`col_indices` 是一个一维整数张量，指示每个非零元素的列索引；`values` 是一个张量，包含所有非零元素的值；`shape` 是一个定义张量形状的整数列表或张量。 -2. **转换功能**: - - 稀疏张量可以转换为密集张量，反之亦然。使用 `to_dense()` 方法可以将稀疏张量转换为标准的密集张量；使用 `to_sparse_coo()` 方法可以将密集张量转换为 COO 格式的稀疏张量。 +3. **转换功能**: + - 稀疏张量可以转换为密集张量，反之亦然。使用 `to_dense()` 方法可以将稀疏张量转换为标准的密集张量；使用 `to_sparse_coo()`、`to_sparse_csr()` 方法可以将密集张量转换为 COO 格式、CSR格式 的稀疏张量。 +在PaddlePaddle中，COO格式和CSR格式都是用来存储和处理稀疏张量的方法，但它们在结构和应用场景上有所不同。了解这两种格式的区别以及它们各自的适用情况可以帮助你更有效地使用稀疏数据。 +**COO格式和CSR格式的选择建议**： -PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。 +- 如果你的应用主要涉及稀疏矩阵的构建和逐项添加数据，COO格式会更简单且直接。 +- 如果你的应用需要高效的行操作或频繁进行矩阵乘法，特别是在稀疏矩阵较大的情况下，CSR格式是更好的选择。 +选择哪种格式应基于你的具体应用需求，如操作类型、数据规模和性能要求。在PaddlePaddle中，你可以根据需要轻松地在两种格式之间转换，以适应不同的计算需求。 +PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。 +## 1. 创建 COO 格式的 SparseTensor +**结构特点**: +- COO格式通过一个坐标列表存储非零元素的位置和相应的值。 +- 它使用三个数组：一个数组存储行索引，一个存储列索引，第三个存储元素值。 +**适用场景**: +- **数据添加频繁**：当稀疏矩阵需要频繁添加新的非零元素时，COO格式是较好的选择，因为它允许直接添加数据而不需重新构造整个数据结构。 +- **简单结构**：适合于那些结构简单的矩阵，特别是在非零元素分布较为随机时。 -## 1. 创建 COO 格式的 SparseTensor -PaddlePaddle 使用 `sparse_coo_tensor` 函数来创建 COO 格式的稀疏张量。这个函数需要 `indices`、`values` 以及可选的 `shape` 参数来指定张量的形状。 +PaddlePaddle 使用 `sparse_coo_tensor` 函数来创建 COO 格式的稀疏张量。这个函数需要 `indices`、`values` 以及可选的 `dense_shape` 参数来指定张量的形状。 示例代码： @@ -61,9 +76,31 @@ coo = paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, dense_shape) print(coo) ``` +输出： +```python +Tensor(shape=[3, 3], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, + indices=[[0, 1, 2], + [1, 2, 0]], + values=[1., 2., 3.]) +``` + + +在这个例子中，indices定义了非零元素的位置，其中每个子数组的两个数字分别代表行和列的坐标。这种方式直接揭示了每个值在张量中的具体位置。values提供了相应的值，与indices中的坐标一一对应。dense_shape是一个可选参数，指定了张量的整体形状，即它的行数和列数。 + +COO格式的这种表示方式适用于数据稀疏但结构简单的情况，非常适合在需要频繁添加新元素或者修改已有元素时使用。由于它简单地列出了所有非零元素的坐标和值，因此在构建和更新稀疏张量时具有高度的灵活性和效率。 + ## 2. 创建 CSR 格式的 SparseTensor -为了创建 CSR 格式的稀疏张量，PaddlePaddle 提供了 `sparse_csr_tensor` 函数。此函数接受 `crows`、`cols`、`values` 和 `shape` 作为参数，以定义稀疏张量的结构。 +**结构特点**: +- CSR格式通过行来压缩存储，使用三个数组：行指针数组、列索引数组、以及非零元素值数组。 +- 行指针数组的大小比实际行数多一个，用于表示每行的起始位置和结束位置。 + +**适用场景**: +- **行操作优化**：当需要高效地进行行相关的操作（如行切片、行求和）时，CSR格式提供更优的性能。 +- **矩阵乘法**：对于稀疏矩阵与稀疏或密集矩阵的乘法运算，CSR格式通常会提供更好的性能。 +- **大规模数据处理**：在处理大规模稀疏数据时，CSR格式因其压缩特性而节省内存。 + +为了创建 CSR 格式的稀疏张量，PaddlePaddle 提供了 `sparse_csr_tensor` 函数。此函数接受 `crows`、`cols`、`values` 和 `dense_shape` 作为参数，以定义稀疏张量的结构。 示例代码： @@ -78,6 +115,19 @@ csr = paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, dense_shape) print(csr) ``` +输出： +```python +Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, + crows=[0, 2, 3, 5], + cols=[1, 3, 2, 0, 1], + values=[1, 2, 3, 4, 5]) +``` + +在这个例子中，`crows`定义了每一行非零元素开始的位置在`values`数组中的索引，这有助于快速定位行的起始点和终点。`cols`则指示了非零元素在各自行中的列位置，`values`提供了相应的值。`dense_shape`指定了张量的整体形状，即行数和列数。 + +这种CSR格式的表示方式适用于数据稀疏且行访问频繁的场景。它通过压缩行索引来减少内存使用，优化了对稀疏矩阵行的操作，使得行级操作更加高效。在处理行密集型操作（如行切片或行求和）时特别有用，也适合于稀疏矩阵的乘法等计算密集任务。 + + ## 3. 创建稀疏张量的相关参数详解 在 PaddlePaddle 的稀疏张量创建API中，参数的设计允许用户灵活地定义和操作稀疏数据结构。对于两种类型的稀疏张量创建函数，参数主要涉及初始化数据的类型和结构，其中： @@ -85,28 +135,23 @@ print(csr) 对于 `sparse_coo_tensor` 和 `sparse_csr_tensor` 函数，存在一些共通的参数，这些参数允许用户指定如何构建和处理稀疏张量： -1. **indices, crows, cols (list|tuple|ndarray|Tensor)**： - - 对于 COO 格式，`indices` 参数是一个二维数组，每列代表一个非零元素的坐标。 - - 对于 CSR 格式，`crows` 和 `cols` 分别表示行索引的开始和非零元素的列索引。 - - 这些参数可以是 Python 的 list 或 tuple，也可以是 NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。 - -2. **values (list|tuple|ndarray|Tensor)**： +1. **values (list|tuple|ndarray|Tensor)**： - 表示非零元素的实际数值。 - 类似于索引参数，这可以是 list、tuple、NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。 -3. **shape (list|tuple, 可选)**： +2. **shape (list|tuple, 可选)**： - 定义稀疏张量的形状，如果未提供，则会根据 indices 或 crows 和 cols 的最大值自动推断。 - 必须是一个整数列表或元组，指定张量在每个维度的大小。 -4. **dtype (str|np.dtype, 可选)**： +3. **dtype (str|np.dtype, 可选)**： - 指定张量元素的数据类型，如 'float32', 'int64' 等。 - 如果未指定，则从 `values` 的数据类型自动推断。 -5. **place (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace|str, 可选)**： +4. **place (CPUPlace|CUDAPinnedPlace|CUDAPlace|str, 可选)**： - 决定张量的存储设备，例如 CPU 或 GPU。 - 如果未指定，则使用当前环境的默认设备。 -6. **stop_gradient (bool, 可选)**： +5. **stop_gradient (bool, 可选)**： - 指示是否对该张量进行梯度计算。 - 在大多数深度学习应用中，非模型权重的张量通常设置为 `True` 以提高计算效率。 @@ -114,6 +159,11 @@ print(csr) 除了上述共通参数外，COO 和 CSR 格式因其数据结构的不同而在参数应用上有所区别。 +**indices, crows, cols (list|tuple|ndarray|Tensor)**： + - 对于 COO 格式，`indices` 参数是一个二维数组，每列代表一个非零元素的坐标。 + - 对于 CSR 格式，`crows` 和 `cols` 分别表示行索引的开始和非零元素的列索引。 + - 这些参数可以是 Python 的 list 或 tuple，也可以是 NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。 + **COO 格式** - `indices` 用于直接指定每个非零元素的多维坐标。 - 主要用于数据的随机访问和转换操作，适用于那些非零元素分布相对均匀的场景。 From f694f0717a1434b54d187ead315d41a2f928a032 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Mon, 13 May 2024 16:24:56 +0800 Subject: [PATCH 11/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.6=E3=80=91=E7=A8=80=E7=96=8FResNet=E7=9A=84=E5=AD=A6?= =?UTF-8?q?=E4=B9=A0=E5=BF=83=E5=BE=97.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...46\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 22 ++++++++++++++----- 1 file changed, 16 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" index 4937d097f..f2fc0f1d1 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -219,19 +219,29 @@ print(csr) ## 1. 稀疏神经网络层 -PaddlePaddle 在 `paddle.sparse.nn` 模块中提供了专门针对稀疏数据设计的神经网络层，这些层包括： +在PaddlePaddle的`paddle.sparse.nn`模块中，提供了一系列专门为稀疏数据设计的神经网络层，这些层针对稀疏数据的特点进行了优化，以减少对零值的计算和存储需求，提高处理效率。 + +这些神经网络层主要包括： 1. **稀疏卷积层**: - - `SubmConv3D`: 用于处理3D数据的稀疏子矩阵卷积层。它可以在3D体积数据中有效地进行卷积操作，而不需要将整个数据转换为密集格式。 - - 这些层专为稀疏数据优化，减少了对零值的计算和存储，从而提高了性能和效率。 + - `paddle.sparse.nn.Conv3D`：标准的三维卷积层，支持在稀疏数据上的操作，适用于处理体积大的三维数据。 + - `paddle.sparse.nn.SubmConv3D`：子流形三维卷积层，用于处理3D数据的稀疏子矩阵卷积层。该层允许在3D体积数据中有效地进行卷积操作，无需将整个数据转换为密集格式，特别适用于医学影像和三维扫描等领域。 2. **批归一化层**: - - `BatchNorm3D`: 用于3D数据的批归一化层，支持与稀疏卷积层配合使用。 + - `paddle.sparse.nn.BatchNorm3D`：批归一化层，专为三维数据设计，可以与稀疏卷积层结合使用，以优化稀疏数据的特征归一化过程。 + +3. **池化层**: + - `paddle.sparse.nn.MaxPool3D`：三维最大池化层，用于在稀疏三维数据上执行池化操作，有助于降低数据的维度和提高模型的抽象能力。 -3. **激活函数**: - - 如 `ReLU`，支持在稀疏数据路径中使用，与常规的激活函数使用方法相同。 +4. **激活层**: + - `paddle.sparse.nn.ReLU`、`paddle.sparse.nn.ReLU6`：标准ReLU和ReLU6激活函数，支持在稀疏数据路径中使用，与常规的激活函数使用方法相同，但针对稀疏数据进行了优化。 + - `paddle.sparse.nn.LeakyReLU`：LeakyReLU激活层，为包含小负斜率的ReLU变体，适用于在稀疏数据中增强模型的非线性处理能力。 + - `paddle.sparse.nn.Softmax`：Softmax激活层，适用于稀疏数据路径，使用方法与常规密集数据的Softmax相同，但特别针对稀疏数据进行了优化，常用于处理多分类问题。 +这些层的集成和应用使得PaddlePaddle在处理含有大量零值的稀疏数据集时表现出更好的性能，特别是在深度学习和神经网络的应用中，如稀疏版本的ResNet等复杂模型。 + 下面以稀疏 ResNet为例，说明Paddle对稀疏神经网络层的支持。 + ## 2. 为什么要使用稀疏 ResNet 在处理点云数据、图像识别或自然语言处理任务时，输入数据通常具有很高的维度和稀疏性。例如，3D点云数据往往是非结构化的，大部分体积内没有有效信息（即大部分体积是空的）。使用传统的密集（dense）卷积网络处理这类数据会带来两个主要问题： From ef8f92fffd5e718e2f7fbd266c1cc5d1548210fc Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Mon, 13 May 2024 16:38:56 +0800 Subject: [PATCH 12/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.6=E3=80=91=E7=A8=80=E7=96=8FResNet=E7=9A=84=E5=AD=A6?= =?UTF-8?q?=E4=B9=A0=E5=BF=83=E5=BE=97.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...46\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 75 ++++++++++++++++++- 1 file changed, 71 insertions(+), 4 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" index f2fc0f1d1..359187fb0 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -279,7 +279,6 @@ PaddlePaddle 的稀疏模块 `paddle.sparse` 提供了对稀疏数据操作的 ## 5. 示例代码 - ```python import paddle from paddle import sparse @@ -289,7 +288,6 @@ from paddle.sparse import nn as sparse_nn def sparse_conv_block(in_channels, out_channels, stride=1, padding=1, key=None): block = paddle.nn.Sequential( sparse_nn.SubmConv3D(in_channels, out_channels, kernel_size=3, stride=stride, padding=padding, bias_attr=False, key=key), - sparse_nn.BatchNorm3D(out_channels), sparse_nn.ReLU() ) return block @@ -324,10 +322,16 @@ shape = paddle.to_tensor([batch_size, channels, depth, height, width], dtype='in x = sparse.sparse_coo_tensor(coords, values, shape) # 实例化模型 -model +model = SparseResNet(channels) + +# 使用模型进行预测 +output = model(x) +print(output) + ``` -输出： + +模型打印结果： @@ -360,6 +364,69 @@ SparseResNet( ) ``` +输出： +```python +Tensor(shape=[1, 1, 100, 100, 64], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=False, + indices=[[0, 0, 0, 0], + [0, 0, 0, 0], + [0, 1, 1, 2], + [0, 1, 2, 2]], + values=[[0. , 0. , 0.08977110, 0. , 0. , + 0. , 0. , 0.16325581, 0. , 0. , + 0.08592274, 0. , 0. , 0. , 0.07656589, + 0. , 0.11471142, 0.01767202, 0.09576824, 0. , + 0.06328346, 0. , 0. , 0. , 0. , + 0. , 0.11039102, 0. , 0.02612690, 0. , + 0. , 0. , 0.36811280, 0.27737468, 0.14172454, + 0.08146347, 0. , 0. , 0.00239664, 0.13383773, + 0.05405550, 0.15424284, 0. , 0.01066782, 0. , + 0. , 0. , 0. , 0.02590318, 0.08370880, + 0. , 0. , 0. , 0.24637662, 0.09807874, + 0.16659400, 0. , 0. , 0.07821499, 0. , + 0.01074675, 0.00031681, 0. , 0. ], + [0. , 0.06284240, 0.13784820, 0.20940723, 0. , + 0. , 0.05285437, 0.15515041, 0.10529537, 0. , + 0.04321828, 0. , 0. , 0.14670819, 0.26492512, + 0. , 0.14278989, 0.11353996, 0.06671846, 0.14850950, + 0.05322032, 0.03145349, 0.13015728, 0. , 0. , + 0. , 0.05160457, 0. , 0.16703124, 0.24384394, + 0.00744244, 0. , 0. , 0.04347976, 0. , + 0. , 0. , 0. , 0.22055462, 0. , + 0. , 0.22349600, 0.07226329, 0.14150156, 0. , + 0.15833184, 0.03316063, 0. , 0. , 0.02844941, + 0. , 0.31135687, 0. , 0.08106169, 0. , + 0.31946257, 0.16892034, 0. , 0. , 0. , + 0.02278935, 0.13871309, 0. , 0.04356173], + [0.07027701, 0. , 0.24222264, 0.08168820, 0.10877223, + 0.32733595, 0.05810408, 0.23713312, 0.08619954, 0. , + 0.05535959, 0. , 0.28626207, 0.20127529, 0. , + 0.21020988, 0. , 0. , 0.24150310, 0.15729634, + 0. , 0.31431541, 0.09939002, 0. , 0. , + 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , + 0. , 0. , 0. , 0. , 0.13229422, + 0. , 0. , 0. , 0.27942199, 0. , + 0.02403279, 0.06105895, 0. , 0. , 0. , + 0. , 0. , 0.20697114, 0. , 0.12839042, + 0. , 0. , 0.15398751, 0. , 0. , + 0. , 0. , 0.21327323, 0.13392673, 0.24080001, + 0.19320847, 0. , 0.09254151, 0. ], + [0.37628198, 0. , 0. , 0. , 0. , + 0.20390727, 0. , 0. , 0.01985047, 0.09249730, + 0.26726574, 0. , 0.21078694, 0.11854289, 0.16678692, + 0.03613931, 0. , 0. , 0.27509823, 0. , + 0.22757295, 0. , 0. , 0. , 0.11123202, + 0.06420810, 0. , 0. , 0.02349779, 0. , + 0. , 0. , 0.02530795, 0.16113043, 0. , + 0.16980153, 0. , 0.02904471, 0.19772613, 0.02743972, + 0.24667305, 0.06938203, 0. , 0.24336687, 0. , + 0. , 0.08654289, 0. , 0. , 0.10054247, + 0.12824626, 0.38880903, 0. , 0. , 0.23209766, + 0. , 0. , 0. , 0.24539268, 0.17324814, + 0. , 0. , 0. , 0. ]]) +``` + + + # 四、Paddle 的稀疏调用体验与稠密的一致性 PaddlePaddle 的设计目标之一是提供一致的用户体验，无论是处理稀疏数据还是稠密数据。这意味着即便是在处理包含大量零值的数据集时，开发者也可以利用熟悉的接口和模式来构建和训练模型。 From db11bbe6acb0a31b3d81a2b020eb74132ece6e2f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: lightrain-a <164860023+lightrain-a@users.noreply.github.com> Date: Tue, 14 May 2024 19:44:40 +0800 Subject: [PATCH 13/13] =?UTF-8?q?Update=20=E3=80=90Hackathon=206th=20Artic?= =?UTF-8?q?le=20No.6=E3=80=91=E7=A8=80=E7=96=8FResNet=E7=9A=84=E5=AD=A6?= =?UTF-8?q?=E4=B9=A0=E5=BF=83=E5=BE=97.md?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- ...46\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" | 208 ++++++------------ 1 file changed, 65 insertions(+), 143 deletions(-) diff --git "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" index 359187fb0..03d362b4a 100644 --- "a/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" +++ "b/rfcs/Article/\343\200\220Hackathon 6th Article No.6\343\200\221\347\250\200\347\226\217ResNet\347\232\204\345\255\246\344\271\240\345\277\203\345\276\227.md" @@ -25,33 +25,14 @@ CSR 格式是一种更为紧凑的稀疏表示，专为快速的行访问和矩 # 二、Paddle稀疏张量支持 - -PaddlePaddle 支持多种类型的稀疏张量，主要包括： - -1. **COO格式（Coordinate List）**: - - 这是一种常用的稀疏表示格式，其中非零元素通过其坐标列表进行存储。 - - 使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)` 可以创建 COO 格式的稀疏张量，其中 `indices` 是一个二维整数张量，指示非零元素的坐标；`values` 是一个张量，包含与 `indices` 对应的值；`shape` 是一个定义张量形状的整数列表或张量。 - -2. **CSR格式（Compressed Sparse Row）**: - - 这是另一种常用的稀疏表示格式，主要用于优化行访问的性能，其中非零元素通过行的压缩方式进行存储。 - - 使用 `paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crow_indices, col_indices, values, shape)` 可以创建 CSR 格式的稀疏张量，其中 `crow_indices` 是一个一维整数张量，指示每一行的起始非零元素在 `values` 中的位置；`col_indices` 是一个一维整数张量，指示每个非零元素的列索引；`values` 是一个张量，包含所有非零元素的值；`shape` 是一个定义张量形状的整数列表或张量。 - -3. **转换功能**: - - 稀疏张量可以转换为密集张量，反之亦然。使用 `to_dense()` 方法可以将稀疏张量转换为标准的密集张量；使用 `to_sparse_coo()`、`to_sparse_csr()` 方法可以将密集张量转换为 COO 格式、CSR格式 的稀疏张量。 - -在PaddlePaddle中，COO格式和CSR格式都是用来存储和处理稀疏张量的方法，但它们在结构和应用场景上有所不同。了解这两种格式的区别以及它们各自的适用情况可以帮助你更有效地使用稀疏数据。 - -**COO格式和CSR格式的选择建议**： - -- 如果你的应用主要涉及稀疏矩阵的构建和逐项添加数据，COO格式会更简单且直接。 -- 如果你的应用需要高效的行操作或频繁进行矩阵乘法，特别是在稀疏矩阵较大的情况下，CSR格式是更好的选择。 - -选择哪种格式应基于你的具体应用需求，如操作类型、数据规模和性能要求。在PaddlePaddle中，你可以根据需要轻松地在两种格式之间转换，以适应不同的计算需求。 - PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀疏张量。以下是使用 PaddlePaddle 创建和操作这些张量的具体方法。 ## 1. 创建 COO 格式的 SparseTensor +**COO格式（Coordinate List）**: +- 这是一种常用的稀疏表示格式，其中非零元素通过其坐标列表进行存储。 +- 使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor(indices, values, shape)` 可以创建 COO 格式的稀疏张量，其中 `indices` 是一个二维整数张量，指示非零元素的坐标；`values` 是一个张量，包含与 `indices` 对应的值；`shape` 是一个定义张量形状的整数列表或张量。 + **结构特点**: - COO格式通过一个坐标列表存储非零元素的位置和相应的值。 - 它使用三个数组：一个数组存储行索引，一个存储列索引，第三个存储元素值。 @@ -60,11 +41,8 @@ PaddlePaddle 提供了完整的支持来创建和操作 COO 和 CSR 格式的稀 - **数据添加频繁**：当稀疏矩阵需要频繁添加新的非零元素时，COO格式是较好的选择，因为它允许直接添加数据而不需重新构造整个数据结构。 - **简单结构**：适合于那些结构简单的矩阵，特别是在非零元素分布较为随机时。 - -PaddlePaddle 使用 `sparse_coo_tensor` 函数来创建 COO 格式的稀疏张量。这个函数需要 `indices`、`values` 以及可选的 `dense_shape` 参数来指定张量的形状。 - - -示例代码： +**示例代码**： +PaddlePaddle 使用 `sparse_coo_tensor` 函数来创建 COO 格式的稀疏张量。 ```python import paddle @@ -85,12 +63,14 @@ Tensor(shape=[3, 3], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True, ``` -在这个例子中，indices定义了非零元素的位置，其中每个子数组的两个数字分别代表行和列的坐标。这种方式直接揭示了每个值在张量中的具体位置。values提供了相应的值，与indices中的坐标一一对应。dense_shape是一个可选参数，指定了张量的整体形状，即它的行数和列数。 - -COO格式的这种表示方式适用于数据稀疏但结构简单的情况，非常适合在需要频繁添加新元素或者修改已有元素时使用。由于它简单地列出了所有非零元素的坐标和值，因此在构建和更新稀疏张量时具有高度的灵活性和效率。 +在这个例子中，indices定义了非零元素的位置，其中每个子数组的两个数字分别代表行和列的坐标。 ## 2. 创建 CSR 格式的 SparseTensor +**CSR格式（Compressed Sparse Row）**: +- 这是另一种常用的稀疏表示格式，主要用于优化行访问的性能，其中非零元素通过行的压缩方式进行存储。 +- 使用 `paddle.sparse.sparse_csr_tensor(crows, cols, values, dense_shape)` 可以创建 CSR 格式的稀疏张量，其中`crows`定义了每一行非零元素开始的位置在`values`数组中的索引，这有助于快速定位行的起始点和终点。`cols`则指示了非零元素在各自行中的列位置，`values`提供了相应的值。`dense_shape`指定了张量的整体形状，即行数和列数。 + **结构特点**: - CSR格式通过行来压缩存储，使用三个数组：行指针数组、列索引数组、以及非零元素值数组。 - 行指针数组的大小比实际行数多一个，用于表示每行的起始位置和结束位置。 @@ -100,9 +80,8 @@ COO格式的这种表示方式适用于数据稀疏但结构简单的情况， - **矩阵乘法**：对于稀疏矩阵与稀疏或密集矩阵的乘法运算，CSR格式通常会提供更好的性能。 - **大规模数据处理**：在处理大规模稀疏数据时，CSR格式因其压缩特性而节省内存。 -为了创建 CSR 格式的稀疏张量，PaddlePaddle 提供了 `sparse_csr_tensor` 函数。此函数接受 `crows`、`cols`、`values` 和 `dense_shape` 作为参数，以定义稀疏张量的结构。 - -示例代码： +**示例代码**： +为了创建 CSR 格式的稀疏张量，PaddlePaddle 提供了 `sparse_csr_tensor` 函数。 ```python import paddle @@ -123,7 +102,7 @@ Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, values=[1, 2, 3, 4, 5]) ``` -在这个例子中，`crows`定义了每一行非零元素开始的位置在`values`数组中的索引，这有助于快速定位行的起始点和终点。`cols`则指示了非零元素在各自行中的列位置，`values`提供了相应的值。`dense_shape`指定了张量的整体形状，即行数和列数。 +在这个例子中，`crows`定义了每一行非零元素开始的位置在`values`数组中的索引，这有助于快速定位行的起始点和终点。 这种CSR格式的表示方式适用于数据稀疏且行访问频繁的场景。它通过压缩行索引来减少内存使用，优化了对稀疏矩阵行的操作，使得行级操作更加高效。在处理行密集型操作（如行切片或行求和）时特别有用，也适合于稀疏矩阵的乘法等计算密集任务。 @@ -160,30 +139,27 @@ Tensor(shape=[3, 4], dtype=paddle.int64, place=Place(cpu), stop_gradient=True, 除了上述共通参数外，COO 和 CSR 格式因其数据结构的不同而在参数应用上有所区别。 **indices, crows, cols (list|tuple|ndarray|Tensor)**： - - 对于 COO 格式，`indices` 参数是一个二维数组，每列代表一个非零元素的坐标。 - - 对于 CSR 格式，`crows` 和 `cols` 分别表示行索引的开始和非零元素的列索引。 + - 对于 COO 格式，`indices` 参数是一个二维数组，用于直接指定每个非零元素的多维坐标。主要用于数据的随机访问和转换操作，适用于那些非零元素分布相对均匀的场景。 + - 对于 CSR 格式，`crows` 表示每一行的起始非零元素索引，而 `cols` 存储这些非零元素的列索引。CSR 格式优化了行的连续访问，非常适合矩阵乘法和其他行优先操作。 - 这些参数可以是 Python 的 list 或 tuple，也可以是 NumPy ndarray 或 Paddle Tensor。 -**COO 格式** -- `indices` 用于直接指定每个非零元素的多维坐标。 -- 主要用于数据的随机访问和转换操作，适用于那些非零元素分布相对均匀的场景。 - -**CSR 格式** -- `crows` 表示每一行的起始非零元素索引，而 `cols` 存储这些非零元素的列索引。 -- CSR 格式优化了行的连续访问，非常适合矩阵乘法和其他行优先操作。 --- 通过这些参数的灵活使用，PaddlePaddle 允许开发者以高效且灵活的方式处理大规模稀疏数据集，从而在保持性能的同时减少内存消耗。 +## 4. COO格式和CSR格式的选择建议 -## 4. 稀疏与稠密 Tensor 互转 +- 如果你的应用主要涉及稀疏矩阵的构建和逐项添加数据，COO格式会更简单且直接。 +- 如果你的应用需要高效的行操作或频繁进行矩阵乘法，特别是在稀疏矩阵较大的情况下，CSR格式是更好的选择。 -PaddlePaddle 提供了一套简单易用的接口，使得稀疏张量的使用与传统的稠密张量操作体验高度一致，从而降低了学习成本并便于开发者快速上手。这种设计允许在同一个模型中灵活地使用稠密和稀疏数据结构，而且可以无缝地在它们之间转换，这对于处理大规模数据集尤其重要，例如在深度学习、图像处理和自然语言处理等领域。 +选择哪种格式应基于你的具体应用需求，如操作类型、数据规模和性能要求。在PaddlePaddle中，你可以根据需要轻松地在两种格式之间转换，以适应不同的计算需求。 -PaddlePaddle 支持通过几个简单的 API，如 `Tensor.to_dense()`, `Tensor.to_sparse_coo()`, 和 `Tensor.to_sparse_csr()` 来实现稀疏与稠密之间的转换，这些操作保证了数据处理的灵活性和效率。 +## 5. 稀疏与稠密 Tensor 互转 +PaddlePaddle 提供了一套简单易用的接口，使得稀疏张量的使用与传统的稠密张量操作体验高度一致，从而降低了学习成本并便于开发者快速上手。这种设计允许在同一个模型中灵活地使用稠密和稀疏数据结构，而且可以无缝地在它们之间转换，这对于处理大规模数据集尤其重要，例如在深度学习、图像处理和自然语言处理等领域。 +PaddlePaddle 支持通过几个简单的 API，实现稀疏与稠密之间的转换，这些操作保证了数据处理的灵活性和效率。如 `Tensor.to_dense()`可以将稀疏张量转换为标准的密集张量, `Tensor.to_sparse_coo()`, 和 `Tensor.to_sparse_csr()` 可以将密集张量转换为 COO 格式、CSR格式 的稀疏张量。 代码示例：稠密到稀疏的转换 @@ -215,34 +191,30 @@ print(csr) 这些转换非常直观，仅需要简单的一步操作就可以完成，使得稀疏和稠密格式之间的交互变得无缝而高效。 -# 三、Paddle稀疏神经网络层支持 +# 三、Paddle稀疏的设计优势 -## 1. 稀疏神经网络层 +PaddlePaddle 的设计目标之一是提供一致的用户体验，无论是处理稀疏数据还是稠密数据。这意味着即便是在处理包含大量零值的数据集时，开发者也可以利用熟悉的接口和模式来构建和训练模型。 -在PaddlePaddle的`paddle.sparse.nn`模块中，提供了一系列专门为稀疏数据设计的神经网络层，这些层针对稀疏数据的特点进行了优化，以减少对零值的计算和存储需求，提高处理效率。 +## 1. API设计的一致性 -这些神经网络层主要包括： +PaddlePaddle 的稀疏模块提供了与常规稠密操作相似的API接口，使得开发者无需学习新的API就能处理稀疏数据。例如： -1. **稀疏卷积层**: - - `paddle.sparse.nn.Conv3D`：标准的三维卷积层，支持在稀疏数据上的操作，适用于处理体积大的三维数据。 - - `paddle.sparse.nn.SubmConv3D`：子流形三维卷积层，用于处理3D数据的稀疏子矩阵卷积层。该层允许在3D体积数据中有效地进行卷积操作，无需将整个数据转换为密集格式，特别适用于医学影像和三维扫描等领域。 +- **稀疏卷积层**：稀疏模块中的 `SubmConv3D` 直接对应于常规卷积操作中的 `Conv3D`。它们的参数非常相似，如 `in_channels`, `out_channels`, `stride`, `padding` 等。 +- **批归一化和激活函数**：稀疏模块同样提供了批归一化和激活函数，如 `BatchNorm3D` 和 `ReLU`，其用法与常规模块中的相同。 -2. **批归一化层**: - - `paddle.sparse.nn.BatchNorm3D`：批归一化层，专为三维数据设计，可以与稀疏卷积层结合使用，以优化稀疏数据的特征归一化过程。 +## 2. 集成度：训练和推理的处理流程 -3. **池化层**: - - `paddle.sparse.nn.MaxPool3D`：三维最大池化层，用于在稀疏三维数据上执行池化操作，有助于降低数据的维度和提高模型的抽象能力。 +无论是稀疏还是稠密模型，PaddlePaddle 中的训练和推理流程保持一致。稀疏操作可以与PaddlePaddle的其他特性（如自动微分和优化器）无缝集成，使得构建和训练稀疏模型与常规模型几乎无异。 + +1. **定义模型**：无论选择稀疏还是稠密模型，模型定义的方式都是相似的，使用 `paddle.nn.Layer` 类来构建网络层。 +2. **编译模型**：使用 `paddle.Model` 对象来包装定义好的网络，然后编译，包括设置优化器、损失函数和评估指标。 +3. **训练和评估**：通过调用 `.fit` 和 `.evaluate` 方法来进行训练和评估，这与处理稠密数据的流程完全一致。 -4. **激活层**: - - `paddle.sparse.nn.ReLU`、`paddle.sparse.nn.ReLU6`：标准ReLU和ReLU6激活函数，支持在稀疏数据路径中使用，与常规的激活函数使用方法相同，但针对稀疏数据进行了优化。 - - `paddle.sparse.nn.LeakyReLU`：LeakyReLU激活层，为包含小负斜率的ReLU变体，适用于在稀疏数据中增强模型的非线性处理能力。 - - `paddle.sparse.nn.Softmax`：Softmax激活层，适用于稀疏数据路径，使用方法与常规密集数据的Softmax相同，但特别针对稀疏数据进行了优化，常用于处理多分类问题。 -这些层的集成和应用使得PaddlePaddle在处理含有大量零值的稀疏数据集时表现出更好的性能，特别是在深度学习和神经网络的应用中，如稀疏版本的ResNet等复杂模型。 - -下面以稀疏 ResNet为例，说明Paddle对稀疏神经网络层的支持。 -## 2. 为什么要使用稀疏 ResNet +# 四、Paddle稀疏神经网络层支持 + +## 1. 稀疏 ResNet 的应用场景 在处理点云数据、图像识别或自然语言处理任务时，输入数据通常具有很高的维度和稀疏性。例如，3D点云数据往往是非结构化的，大部分体积内没有有效信息（即大部分体积是空的）。使用传统的密集（dense）卷积网络处理这类数据会带来两个主要问题： 1. **效率低下**：对于大量的空白区域依然进行计算，消耗计算资源。 @@ -250,8 +222,8 @@ print(csr) 稀疏 ResNet 解决了这些问题，通过仅在非零数据点上进行操作，从而大幅提高了计算和存储效率。 -## 3. 如何创建Paddle的稀疏 ResNet +## 2. 构建稀疏 ResNet 模型 在 PaddlePaddle 中，稀疏 ResNet 可以通过 `paddle.sparse` 模块中的稀疏卷积层（如 `SubmConv3D`）来实现。这些层专门设计用来处理稀疏数据。稀疏卷积层接受包含非零元素坐标和值的稀疏张量，并只在这些非零元素上执行卷积运算。通过构建包含这些稀疏卷积层的网络（如 ResNet 结构中的基础块），可以高效处理稀疏数据。 创建稀疏 ResNet 主要涉及以下几个步骤： @@ -259,25 +231,36 @@ print(csr) 2. 定义稀疏网络结构：设计一个网络结构，它应该包含适用于处理稀疏数据的特殊卷积层（如 Paddle 的 SubmConv3D）。这些层特别优化了内存和计算资源，只在数据非零的地方进行计算。 3. 前向传播：将稀疏张量输入到网络中，执行前向传播，网络会在内部处理稀疏数据，并输出结果。 4. 训练和评估：就像使用常规神经网络一样，定义损失函数和优化器，然后在训练数据上训练网络，最后在验证数据上评估网络的性能。 -## 4. 稀疏 ResNet的关键组件 -PaddlePaddle 的稀疏模块 `paddle.sparse` 提供了对稀疏数据操作的支持，这包括稀疏张量的创建、转换和计算功能。对于深度学习模型，尤其是在需要处理大量稀疏数据的应用场景（如点云处理、文本数据和推荐系统）中，使用稀疏技术可以显著提升计算效率和资源使用效率。 + +## 3. 稀疏 ResNet的关键组件 + +PaddlePaddle 的 `paddle.sparse` 模块提供了对稀疏数据操作的支持，包括稀疏张量的创建、转换和计算功能。这些神经网络层针对稀疏数据的特点进行了优化，以减少对零值的计算和存储需求，提高处理效率。 1. **稀疏张量（Sparse Tensor）**: - - 稀疏张量是一种特殊的数据结构，主要用于有效存储和处理大部分元素为零的数据。 - - 在 PaddlePaddle 中，可以使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor` 来创建稀疏张量，这需要提供非零元素的坐标和值。 +- 稀疏张量是一种特殊的数据结构，主要用于有效存储和处理大部分元素为零的数据。 +- 在 PaddlePaddle 中，可以使用 `paddle.sparse.sparse_coo_tensor` 来创建稀疏张量，这需要提供非零元素的坐标和值。 + +2. **稀疏卷积层（Sparse Convolution）**: +- `paddle.sparse.nn.Conv3D`：标准的三维卷积层，支持在稀疏数据上的操作，适用于处理体积大的三维数据。 +- `paddle.sparse.nn.SubmConv3D`：子流形三维卷积层，用于处理3D数据的稀疏子矩阵卷积层。该层允许在3D体积数据中有效地进行卷积操作，无需将整个数据转换为密集格式，特别适用于医学影像和三维扫描等领域。 -2. **稀疏卷积（Sparse Convolution）**: - - 与常规卷积操作不同，稀疏卷积专门针对稀疏数据进行优化。 - - PaddlePaddle 提供 `SubMConv` 类进行稀疏卷积，该类支持包括3D在内的多种稀疏卷积操作。可以使用如 `sparse_nn.SubmConv3D` 这样的层来实现稀疏卷积层。 +3. **批归一化层（Batch Normalization）** +- `paddle.sparse.nn.BatchNorm3D`：批归一化层，专为三维数据设计，可以与稀疏卷积层结合使用，以优化稀疏数据的特征归一化过程。 -3. **构建稀疏 ResNet 模型**: - - 基于 PaddlePaddle 的稀疏模块，可以创建类似于常规 ResNet 的模型架构，但使用的是稀疏卷积层替换传统的密集卷积层。 - - 每个稀疏卷积层后通常跟随一个批归一化层和ReLU激活函数，形成一个基础的稀疏残差块。 +4. **池化层（Pooling Layers）** +- `paddle.sparse.nn.MaxPool3D`：三维最大池化层，用于在稀疏三维数据上执行池化操作，有助于降低数据的维度和提高模型的抽象能力。 +5. **激活层（Activation Layers）** +- `paddle.sparse.nn.ReLU`、`paddle.sparse.nn.ReLU6`：标准ReLU和ReLU6激活函数，支持在稀疏数据路径中使用，与常规的激活函数使用方法相同，但针对稀疏数据进行了优化。 +- `paddle.sparse.nn.LeakyReLU`：LeakyReLU激活层，为包含小负斜率的ReLU变体，适用于在稀疏数据中增强模型的非线性处理能力。 +- `paddle.sparse.nn.Softmax`：Softmax激活层，适用于稀疏数据路径，使用方法与常规密集数据的Softmax相同，但特别针对稀疏数据进行了优化，常用于处理多分类问题。 + + +## 4. 构建稀疏 ResNet 模型的示例代码 在 PaddlePaddle 中，稀疏 ResNet 的实现和使用与传统的稠密网络相似，这得益于 PaddlePaddle 稀疏模块的设计，使得调用体验与稠密高度一致，非常容易上手。通过利用稀疏技术，可以有效处理大规模稀疏数据集，提高计算效率和降低存储需求，这在处理现代大数据应用时显得尤为重要。 -## 5. 示例代码 +下面以稀疏 ResNet为例，说明Paddle对稀疏神经网络层的支持： ```python import paddle @@ -374,77 +357,14 @@ Tensor(shape=[1, 1, 100, 100, 64], dtype=paddle.float32, place=Place(cpu), stop_ values=[[0. , 0. , 0.08977110, 0. , 0. , 0. , 0. , 0.16325581, 0. , 0. , 0.08592274, 0. , 0. , 0. , 0.07656589, - 0. , 0.11471142, 0.01767202, 0.09576824, 0. , - 0.06328346, 0. , 0. , 0. , 0. , - 0. , 0.11039102, 0. , 0.02612690, 0. , - 0. , 0. , 0.36811280, 0.27737468, 0.14172454, - 0.08146347, 0. , 0. , 0.00239664, 0.13383773, - 0.05405550, 0.15424284, 0. , 0.01066782, 0. , - 0. , 0. , 0. , 0.02590318, 0.08370880, - 0. , 0. , 0. , 0.24637662, 0.09807874, - 0.16659400, 0. , 0. , 0.07821499, 0. , - 0.01074675, 0.00031681, 0. , 0. ], - [0. , 0.06284240, 0.13784820, 0.20940723, 0. , - 0. , 0.05285437, 0.15515041, 0.10529537, 0. , - 0.04321828, 0. , 0. , 0.14670819, 0.26492512, - 0. , 0.14278989, 0.11353996, 0.06671846, 0.14850950, - 0.05322032, 0.03145349, 0.13015728, 0. , 0. , - 0. , 0.05160457, 0. , 0.16703124, 0.24384394, - 0.00744244, 0. , 0. , 0.04347976, 0. , - 0. , 0. , 0. , 0.22055462, 0. , - 0. , 0.22349600, 0.07226329, 0.14150156, 0. , - 0.15833184, 0.03316063, 0. , 0. , 0.02844941, - 0. , 0.31135687, 0. , 0.08106169, 0. , - 0.31946257, 0.16892034, 0. , 0. , 0. , - 0.02278935, 0.13871309, 0. , 0.04356173], - [0.07027701, 0. , 0.24222264, 0.08168820, 0.10877223, - 0.32733595, 0.05810408, 0.23713312, 0.08619954, 0. , - 0.05535959, 0. , 0.28626207, 0.20127529, 0. , - 0.21020988, 0. , 0. , 0.24150310, 0.15729634, - 0. , 0.31431541, 0.09939002, 0. , 0. , - 0. , 0. , 0. , 0. , 0. , - 0. , 0. , 0. , 0. , 0.13229422, - 0. , 0. , 0. , 0.27942199, 0. , - 0.02403279, 0.06105895, 0. , 0. , 0. , - 0. , 0. , 0.20697114, 0. , 0.12839042, - 0. , 0. , 0.15398751, 0. , 0. , - 0. , 0. , 0.21327323, 0.13392673, 0.24080001, - 0.19320847, 0. , 0.09254151, 0. ], - [0.37628198, 0. , 0. , 0. , 0. , - 0.20390727, 0. , 0. , 0.01985047, 0.09249730, - 0.26726574, 0. , 0.21078694, 0.11854289, 0.16678692, - 0.03613931, 0. , 0. , 0.27509823, 0. , - 0.22757295, 0. , 0. , 0. , 0.11123202, - 0.06420810, 0. , 0. , 0.02349779, 0. , - 0. , 0. , 0.02530795, 0.16113043, 0. , - 0.16980153, 0. , 0.02904471, 0.19772613, 0.02743972, - 0.24667305, 0.06938203, 0. , 0.24336687, 0. , - 0. , 0.08654289, 0. , 0. , 0.10054247, + …… 0.12824626, 0.38880903, 0. , 0. , 0.23209766, 0. , 0. , 0. , 0.24539268, 0.17324814, 0. , 0. , 0. , 0. ]]) ``` - -# 四、Paddle 的稀疏调用体验与稠密的一致性 - -PaddlePaddle 的设计目标之一是提供一致的用户体验，无论是处理稀疏数据还是稠密数据。这意味着即便是在处理包含大量零值的数据集时，开发者也可以利用熟悉的接口和模式来构建和训练模型。 - -## 1. API设计的一致性 - -PaddlePaddle 的稀疏模块提供了与常规稠密操作相似的API接口，使得开发者无需学习新的API就能处理稀疏数据。例如： - -- **稀疏卷积层**：稀疏模块中的 `SubmConv3D` 直接对应于常规卷积操作中的 `Conv3D`。它们的参数非常相似，如 `in_channels`, `out_channels`, `stride`, `padding` 等。 -- **批归一化和激活函数**：稀疏模块同样提供了批归一化和激活函数，如 `BatchNorm3D` 和 `ReLU`，其用法与常规模块中的相同。 - -## 2. 集成度：训练和推理的处理流程 - -无论是稀疏还是稠密模型，PaddlePaddle 中的训练和推理流程保持一致。稀疏操作可以与PaddlePaddle的其他特性（如自动微分和优化器）无缝集成，使得构建和训练稀疏模型与常规模型几乎无异。 - -1. **定义模型**：无论选择稀疏还是稠密模型，模型定义的方式都是相似的，使用 `paddle.nn.Layer` 类来构建网络层。 -2. **编译模型**：使用 `paddle.Model` 对象来包装定义好的网络，然后编译，包括设置优化器、损失函数和评估指标。 -3. **训练和评估**：通过调用 `.fit` 和 `.evaluate` 方法来进行训练和评估，这与处理稠密数据的流程完全一致。 +PaddlePaddle 的稀疏模块可以创建类似于常规 ResNet 的模型架构，但使用的是稀疏卷积层替换传统的密集卷积层。每个稀疏卷积层后通常跟随一个批归一化层和 ReLU 激活函数，形成一个基础的稀疏残差块。 @@ -457,6 +377,8 @@ PaddlePaddle 的稀疏模块提供了与常规稠密操作相似的API接口， 这段代码定义了一个基于 PaddlePaddle 的稀疏3D残差网络（SparseResNet3D），主要用于处理3D点云数据，如自动驾驶系统中的激光雷达扫描数据。它通过稀疏卷积层对体素化（voxelized）的点云数据进行特征提取和处理。 > """该符号内代码注释为新增""" + + ### 导入所需库和模块 ```python