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用户常见问题
qiceng edited this page Sep 29, 2021
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39 revisions
这里用于记录iCafe咨询池中沉淀的飞桨用户的提问，示例如下：
- Q：paddle 2.0 是否支持 python2，python3.5 ？
- A：paddle 2.0依然提供了python2，python3.5的官方安装包，但未来的某个版本将不再支持python2，python3.5。（python 官方已停止对python2，python3.5的更新和维护）
- 卡片编号：DLTP-00000
- Q：组网过程中，有些api输入要求lodtensor，有些api输入要求tensor，比如lstm要求lodtensor，但是后面接的softmax_with_cross_entroy要求tensor，这种情况怎么处理呢？
- A：2.0版本后，统一为Tensor，不在区分LodTensor和Tensor的概念。对于老版本API，能够都可以直接传入LodTensor。但需要注意的是，目前很多OP虽然可以接受LodTensor的输入，但是只会当做普通Tensor处理，不会处理lod信息。
- 卡片编号：DLTP-36625
- Q: 如何对模型进行梯度裁剪？
- A: 在Optimizer中设置grad_clip参数值。
- 卡片编号：DLTP-36671
- Q：静态图模型如何拿到某个variable的梯度？
- A：把想要拿到的Variable的梯度名字放到fetch_list里，就可以获取到，一般variable的梯度的名字是variable的名字加上 "@GRAD"。
- 卡片编号：DLTP-36713
- Q：PaddleClas repo下用ResNet50.yaml的配置跑resnet50，如果把batch_size调整到64，其他参数有需要相应做出调整么？另外是否有一版可以跑到精度76.5%以上的配置？
- A：按PaddleClas里的默认配置是可以跑出对应指标的。需要精度更高可以看看ResNet_vd；学习率需要依据batch_size变化的倍数做相应调整的。比如batch_size从32变为64，那么学习率需要变为原来的两倍。
- 卡片编号：DLTP-36763
- Q：在模型定义中使用Sequential会出现模型结构一致但是训练效果不同的问题？
- A：PyTorch-PaddlePaddle API映射表：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/08_api_mapping/pytorch_api_mapping_cn.html
- 卡片编号：DLTP-36787
- Q：paddle存下来的所有模型变量，如何开一个脚本，单独load其中某一个变量，然后修改变量中的值？
- A: load都是通过这个接口：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/load_cn.html#load 可以通过set_value去修改参数：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/Tensor_cn.html#set-value-value
- 卡片编号：DLTP-36850
- Q:paddle 2.x 如何保存模型文件呢？ （paddle 1.x 中的 model 文件）?
- A:参考文档：https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/02_paddle2.0_develop/08_model_save_load_cn.html
- 卡片编号：DLTP-36912
- Q：是否有 einsum 求和api
- A：最新的 develop 分支里已经有了 einsum, 你可以试试最新版本的 paddle https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/tensor/einsum.py
- 卡片编号：DLTP-37239
- Q：添加 profiler 的时候报错如下： /paddle/paddle/fluid/platform/device_tracer.cc:131: error: function dynload::cuptiActivityEnable(CUPTI_ACTIVITY_KIND_MEMCPY) failed with error CUPTI_ERROR_INSUFFICIENT_PRIVILEGES.
- A：docker 不需要 --privileged ，--cap-add SYS_ADMIN 就可以，但是 docker 里面的要是 root 用户才可以，只使用有root权限的账户也不可以
- 卡片编号：DLTP-37279
- Q：Paddle 有多机多卡的教程么？
- A：可以参考Paddle官网的分布式训练教程：https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/1975035 或者分布式技术文档主页：https://fleet-x.readthedocs.io/en/latest/index.html
- 卡片编号：DLTP-37450
- Q：动态图转静态图部署后是否会存在风险？
- A：如果推理阶段没有if for while这些分支，都是sequence的应该没有风险，有控制流的地方可以根据此文档 注意一下
- 卡片编号：DLTP-37434
- Q：请问paddle.hapi.model中的_all_gather函数是不是无法从不同其他卡中获取不同shape的变量，我用这个函数的时候有的卡上有64个样本，有的卡上有32个样本，调用_all_gather函数程序会卡住不动
- A：是的, allgather得确保不同卡的shape相同
- 卡片编号：DLTP-37430
- Q：请问iterabledataset多进程读取，每个进程读取一部分数据，最后一个batch的时候数据不够batch size的进程会卡住不动，这个有没有啥好办法解决
- A：可以丢弃或者补齐数据。另外dataloader有个drop_last的参数 https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/io/DataLoader_cn.html#dataloader
- 卡片编号：DLTP-37398
- Q：如何在同一个优化器中定义不同的参数的优化策略，比如bias的参数weight_decay的值为0.0，非bias的参数weight_decay的值为0.01
- A：AdamW里有apply_decay_param_fun可以筛选，https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/optimizer/AdamW_cn.html#adamw 。 在ParamAttr中也可以设置regularizer，https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/ParamAttr_cn.html#paramattr
- 卡片编号：DLTP-37396
- Q：请问如何在静态图中获得自动计数器的值，将它转化成可以直接使用的float或者numpy等？
- A：直接fetch变量就行了。fetch_list的列表加上warmup_ratio.name https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/api/paddle/static/Executor_cn.html#executor
- 卡片编号：DLTP-37394
- Q：paddle fluid如何自定义优化器，自定义更新模型参数的规则？
- A：可以直接参考SGD Momentum优化器的写法，有accumulator变量先创建，然后插入相应的优化器op。 https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/python/paddle/fluid/optimizer.py#L1334-L1466
- 卡片编号：DLTP-37389
- Q：定位到Dataloader有内存泄漏现象？
- A：2.1.1版本上DataLoader有个线程和内存不能释放的泄漏问题，2.1.2版本已经修复了，可以更新下Paddle版本试下
- 卡片编号：DLTP-37044
- Q：有没有模型编辑/裁剪工具？
- A：split_model.tar.gz可以用这个工具，对预测模型进行分割
- 卡片编号：DLTP-35731