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# 依赖组件（Utils）
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依赖SDK，该部分用于对框架全局经常复用的模块和sdk进行整理，并根据功能相关性进行聚合。
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## 总览
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1. 参数sdk(scepter.utils.config)
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2. 路径sdk(scepter.utils.directory)
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3. torch分布式sdk(scepter.utils.distribute)
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4. 模型导出sdk(scepter.utils.export_model)
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5. 文件系统sdk(scepter.utils.file_system)
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6. 日志sdk(scepter.utils.logger)
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7. 视频处理sdk(scepter.utils.video_reader)，文档参考(video_reader.md)
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8. 模块注册sdk(scepter.utils.registry)
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9. 数据sdk(scepter.utils.data)
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10. 模型sdk(scepter.utils.model)
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11. 采样器sdk(scepter.utils.sampler)
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12. 探针器sdk(scepter.utils.probe)
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<hr/>
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## 1. 参数sdk(scepter.modules.utils.config)
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### 基础用法
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```python
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from scepter.utils.config import Config
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# 从一个dict对象 初始化 Config对象
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fs_cfg = Config(load=False, cfg_dict={"NAME": "LocalFs"})
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print(fs_cfg.NAME)
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# 从一个json文件中初始化 Config对象
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import json
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json.dump({"NAME": "LocalFs"}, open("examples.json", "w"))
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fs_cfg = Config(load=True, cfg_file="examples.json")
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print(fs_cfg.NAME)
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# 从一个yaml文件中初始化 Config对象
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import yaml
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yaml.dump({"NAME": "LocalFs"}, open("examples.yaml", "w"))
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fs_cfg = Config(load=True, cfg_file="examples.yaml")
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print(fs_cfg.NAME)
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# 从 argparse 对象中初始化 Config对象，该模式下cfg的参数为必需参数，否则会报错。
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import argparse
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parser = argparse.ArgumentParser(
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description="Argparser for Cate process:\n"
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)
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parser.add_argument(
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"--stage",
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dest="stage",
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help="Running stage!",
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default="train"
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)
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fs_cfg = Config(load=True, parser_ins=parser)
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print(fs_cfg.args)
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```
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<hr/>
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### <font color="#0FB0E4">function **__init__**</font>
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( cfg_dict: dict = {}, load = True, cfg_file = None, logger = None, parser_ins: argparse.ArgumentParser = None )
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**Parameters**
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- **cfg_dict** —— 包含参数的dict，默认为{}。
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- **load** —— 为True时说明需要从文件或argparse中载入参数。
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- **cfg_file** —— 支持从json文件或者yaml文件中载入参数。
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- **logger** —— 日志示例，如果为None，则会默认初始化一个stdio的日志实例。
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- **parser_ins** —— argparse实例，默认有cfg参数，用于传入参数文件。
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-- parser_ins 默认会加入系统参数，说明如下：
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- cfg(--cfg) 用于指定参数文件位置
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- local_rank(--local_rank) torchrun默认读取参数，默认为0，可不管
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- launcher(-l) 启动代码的方式，默认为spawn，可选值为 torchrun
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- data_online(-d) 设置全局下载数据不落盘，在pai集群上应设置该值
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- share_storage(-s) 设置全局下载数据是否共享文件系统，如nas。当设置时，说明文件系统不同节点互通，此时只需在rank=0时下载即可；当不设置时，说明
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是在不同的节点进行数据下载，此时应该只在device_id=0时下载。
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### <font color="#0FB0E4">function **dict_to_yaml**</font>
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( module_name: str, name: str, json_config: dict, set_name: bool = False )
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**Parameters**
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- **module_name** —— 模块名称，用于在模版开始说明是哪个模块的模版。
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- **name** —— Name字段的默认名称。
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- **json_config** —— 参数说明，需要满足{}(表示依赖一个子模块), []（依赖多个子模块）, {"value":"", "description":""} （叶子参数值）。
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- **set_name** —— 是否设置Name字段。
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**Returns**
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- **str** —— 模版文本
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## 2. 路径sdk(scepter.modules.utils.directory)
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一些常用的路径函数
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### 基础用法
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```python
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from scepter.utils.directory import osp_path
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# 根据路径前缀进行自动化路径拼接
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prefix = "xxxx"
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data_file = "example_videos/1.mp4"
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# 输出为 xxxx/example_videos/1.mp4
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print(osp_path(prefix, data_file))
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# 输出也为 xxxx/example_videos/1.mp4
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data_file = "xxxx/example_videos/1.mp4"
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print(osp_path(prefix, data_file))
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from scepter.utils.directory import get_relative_folder
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# 根据路径获取指定层级的文件夹路径
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# 默认最后一级 xxxx/example_videos/
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print(get_relative_folder(data_file))
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# 倒数第二级 xxxx/
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print(get_relative_folder(data_file, keep_index=-2))
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from scepter.utils.directory import get_md5
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# 获取文本/路径的md5码 34a447fb46d0b786a3999c9dad01d470
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print(get_md5(data_file))
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```
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<hr/>
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### <font color="#0FB0E4">function **osp_path**</font>
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( prefix: str, data_file: str ) -> str
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根据路径前缀进行自动化路径拼接
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**Parameters**
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- **prefix** —— 路径前缀。
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- **data_file** —— 文件路径。
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**Returns**
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- **str** —— 拼接以后的路径
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### <font color="#0FB0E4">function **get_relative_folder**</font>
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( abs_path: str, keep_index: int = -1 ) -> str
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根据路径获取指定层级的文件夹路径
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**Parameters**
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- **abs_path** —— 文件路径。
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- **keep_index** —— 保留层级，-1代表倒数第一级，-2 为倒数第二级。
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**Returns**
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- **str** —— 解析以后的路径
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### <font color="#0FB0E4">function **get_md5**</font>
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( ori_str: str) -> str
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根据字符串/路径获取md5码
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**Parameters**
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- **ori_str** —— 文件路径或字符串。
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**Returns**
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- **str** —— md5码
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## 3. torch分布式sdk(scepter.modules.utils.distribute)
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torch分布式初始化sdk，使用该sdk，可以让用户不要关注torch的分布式初始化的实现。
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### 基础用法
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```python
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from scepter.utils.distribute import we
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from scepter.utils.config import Config
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cfg = Config(cfg_dict={}, load=False)
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def fn():
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pass
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print(we)
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# 启动任务
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we.init_env(cfg, fn, logger=None)
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```
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<hr/>
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### <font color="#0FB0E4">class **Workenv**</font>
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这是一个用于统一管理运行环境的类，通常不需要使用该类做初始化，在scepter.modules.utils.distribute
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中会初始化一个全局的实例we，用于管理一些关键性的标志变量。
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- 关于we的一些参数，具体说明如下：
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- initialized 标记是否初始化torch的process group，默认为False。
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- is_distributed 标记当前是否为分布式运行，默认为False。
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||
- sync_bn 标记是否使用sync_bn，默认为False。
|
||
- rank 标记当前process的rank，默认为0。
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||
- world_size 标记当前所有的进程数，默认为1。
|
||
- device_id 标记当前使用的设备ID，默认为0。
|
||
- device_count 标记当前环境下的所有设备数，默认为1。
|
||
- use_pl 标记当前环境是否使用pytorch_lighting引擎，默认为False
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||
- launcher 标记当前环境的启动方式，默认为spawn。
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||
- data_online 标记当前环境下io部分的数据是否落盘，默认为False。
|
||
- share_storage 标记当前环境下不同节点是否使用相同的文件系统，如nas，默认为False。
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### <font color="#0FB0E4">function **we.init_env**</font>
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||
( config: scepter.modules.utils.config.Config, fn: function, logger: logging.Logger = None )
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作为启动任何任务的执行入口。
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**Parameters**
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- **config** —— 传入的参数实例。
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- **fn** —— 需要执行的函数。
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- **logger** —— 标准的日志实例。
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### <font color="#0FB0E4">function **we.get_env**</font>
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() -> dict
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获取we的所有类内参数，以dict的形式存储。
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### <font color="#0FB0E4">function **we.set_env**</font>
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(we_env: dict)
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||
重新设置we的所有类内参数，以dict的形式作为输入。
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**Parameters**
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- **we_env** —— dict，每个key代表一个类内变量。
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### <font color="#0FB0E4">function **get_dist_info**</font>
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() -> int, int
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获取环境的rank/world size，这个是直接通过torch的方法来获取的，一般用于当初始化环境的方式
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不是we.init_env的时候使用。
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**Returns**
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- **rank** —— 当前进程的rank值，默认为0
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- **world_size** —— 当前环境的总进程数， 当单进程时为1。
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### <font color="#0FB0E4">function **gather_data**</font>
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(data: [list, dict, tensor, object] ) -> data
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||
通过scepter.distributed.all_gather将任意实例收集起来，并在rank=0进程合并为一个汇总后的实例。
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**Parameters**
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||
- **data** —— 支持dict/list，其中元素支持任意实例或者tensor。
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**Returns**
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||
- **data** —— 一个和输入data相同结构的汇总过的数据。
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### <font color="#0FB0E4">function **gather_list**</font>
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||
(data: [list] ) -> data
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||
通过scepter.distributed.all_gather将任意实例收集起来，并在rank=0进程合并为一个汇总后的实例。
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||
**Parameters**
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- **data** —— 支持list，其中元素支持任意实例或者tensor。
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||
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||
**Returns**
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||
- **data** —— 一个和输入data相同结构的汇总过的数据。
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||
### <font color="#0FB0E4">function **gather_picklable**</font>
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(data: [object] ) -> data
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||
通过scepter.distributed.all_gather将任意实例收集起来，并在rank=0进程合并为一个汇总后的实例。
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**Parameters**
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- **data** —— 为一个可序列化的实例。
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||
**Returns**
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||
- **data** —— 一个和输入data相同结构的汇总过的数据。
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### <font color="#0FB0E4">function **broadcast**</font>
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(tensor: **torch.Tensor**, src: **str**, group: **list** )
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为torch.distributed.broadcast的优化版本，自动确认是否为分布式环境。
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**Parameters**
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- **tensor** —— 需要广播的tensor。
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- **src** —— 需要广播的源设备。
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- **group** —— 需要广播的组。
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||
**Returns**
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- **data** —— 一个和输入data相同结构的汇总过的数据。
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* 其他函数如barrier、all_reduce、 reduce、send、recv、isend、irecv、scatter也做了此操作。
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### <font color="#0FB0E4">function **gather_gpu_tensors**</font>
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(tensor: torch.Tensor ) -> tensor: torch.Tensor
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通过torch.distributed.all_gather将gpu tensor收集起来，并在rank=0合并并转到cpu上。
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因为涉及到clone，因此有可能造成额外的显存浪费。
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||
**Parameters**
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- **tensor** —— 输入的gpu上的tensor。
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||
**Returns**
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- **tensor** —— 输出的在进程rank=0上的cpu的tensor。
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## 4. 模型导出sdk(scepter.utils.export_model)
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||
用于模型导出为torchscript/Onnx格式的api。
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### 基础用法
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```python
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||
from scepter.utils.export_model import save_develop_model_multi_io
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||
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||
save_develop_model_multi_io(
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||
model,
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||
input_size,
|
||
input_type,
|
||
input_name,
|
||
output_name,
|
||
limit,
|
||
save_onnx_path=None,
|
||
save_pt_path=None
|
||
)
|
||
```
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||
<hr/>
|
||
|
||
### <font color="#0FB0E4">function **save_develop_model_multi_io**</font>
|
||
(model: torch.nn.Module, input_size: list, input_type: list, input_name: list,
|
||
output_name: list, limit: list, save_onnx_path: str = None, save_pt_path: str = None) -> pt_module, onnx_module
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||
支持多输入多输出的模型导入和导出
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||
**Parameters**
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||
- **model** —— 待导出的模型实例
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- **input_size** —— 为一个list，每个元组包含数据的shape信息，如[[1, 3, 224, 224]]。
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||
- **input_type** —— 为一个list，每个元组包含数据的type信息，与input_size一一对应，可选值为（"float32"，
|
||
"float16"，"int8"，"int16"，"int32"，"int64"）。如["float32"]。
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||
- **input_name** —— 为一个list，为onnx的每个输入变量命名，如["image"]，与上述input_size、
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||
input_type 一一对应。
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||
- **output_name** —— 为一个list，为onnx的每个输出变量命名，如["output"]
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||
- **limit** —— 为一个list，每个元祖定义了该输入的上下届，如[[-1, 1]]，代表了image的输入张量在-1~1之间。
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||
- **save_onnx_path** —— 不为None时，会导出onnx模型，存储在该位置。
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||
- **save_pt_path** —— 不为None时，会导出torchscript模型，存储在该位置。
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||
**Returns**
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||
- **tensor** —— 输出的在进程rank=0上的cpu的tensor。
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## 5. 文件系统sdk(scepter.utils.file_system)
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参考[file_clients](file_clients.md)
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## 6. 日志sdk(scepter.utils.logger)
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用于实例化一个标准的日志实例，用于打印信息。
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### 基础用法
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```python
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from scepter.utils.logger import get_logger, init_logger
|
||
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||
std_logger = get_logger(name="std_torch")
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||
init_logger(std_logger, log_file="", dist_launcher="pytorch")
|
||
```
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||
<hr/>
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||
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||
### <font color="#0FB0E4">function **get_logger**</font>
|
||
(name: str) -> logger
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||
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||
获取日志实例。
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||
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||
**Parameters**
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||
- **name** —— 日志前缀，每次打印会首先打印该前缀。
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||
**Returns**
|
||
- **logger** —— 返回一个logging实例。
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||
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||
### <font color="#0FB0E4">function **init_logger**</font>
|
||
(in_logger: logger, log_file: str) -> logger
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||
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||
二次初始化日志实例，可以为该实例分配一个文件落盘。
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|
||
**Parameters**
|
||
- **in_logger** —— 已有的日志实例。
|
||
- **log_file** —— 希望存储的文件位置。
|
||
- **dist_launcher** —— 已经不重要了，deprecated
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||
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||
### <font color="#0FB0E4">function **as_time**</font>
|
||
(s: int) -> str
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||
时间s转换为标准的xxx days xxx hours xxx mins xxx secs
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||
**Parameters**
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||
- **s** —— 代表秒数s。
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||
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||
**Returns**
|
||
- **str** —— 格式化的输出。
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||
|
||
### <font color="#0FB0E4">function **time_since**</font>
|
||
(since: int, percent: float) -> str
|
||
|
||
根据当前用时和百分比计算距离结束的时间。
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **since** —— 代表当前已经用的时间。
|
||
- **percent** —— 代表当前已经执行的百分比。
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **str** —— 格式化的输出。
|
||
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||
## 7. 视频处理sdk(scepter.utils.video_reader)
|
||
用于处理视频读取的api。
|
||
|
||
### 基础用法
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||
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||
```python
|
||
from scepter.utils.video_reader.frame_sampler import do_frame_sample
|
||
from scepter.utils.video_reader.video_reader import (
|
||
VideoReaderWrapper, EasyVideoReader, FramesReaderWrapper
|
||
)
|
||
```
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||
<hr/>
|
||
|
||
### <font color="#0FB0E4">function **do_frame_sample**</font>
|
||
(sampling_type: str, vid_len: int, vid_fps: int, num_frames: int, kwargs) -> list
|
||
|
||
获取针对于视频的帧采样器。
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **sampling_type** —— 采样器类型，目前支持的UniformSampler（均匀采样器）、IntervalSampler（等间隔采样器）、SegmentSampler（切片采样器）。
|
||
- **vid_len** —— 视频长度。
|
||
- **vid_fps** —— 视频的帧率。
|
||
- **num_frames** —— 视频包含的帧数。
|
||
- **kwargs** —— 对应采样器的需要参数，需要参考对应采样器的源码。
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **list** —— 采样帧结果。
|
||
|
||
### <font color="#0FB0E4">class **VideoReaderWrapper**</font>
|
||
读取视频的标准类，底层解码器为decord
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **VideoReaderWrapper.__init__**</font>
|
||
(video_path: str)
|
||
|
||
初始化视频实例
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **video_path** —— 视频链接。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **VideoReaderWrapper.len**</font>
|
||
() -> int
|
||
|
||
获取视频帧总数。
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **int** —— 视频帧数。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **VideoReaderWrapper.fps**</font>
|
||
() -> float
|
||
|
||
获取视频帧率
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **float** —— 视频帧率。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **VideoReaderWrapper.duration**</font>
|
||
() -> float
|
||
|
||
获取视频时长
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **float** —— 视频时长。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **VideoReaderWrapper.sample_frames**</font>
|
||
(decode_list: torch.Tensor) -> torch.Tensor
|
||
|
||
根据帧号，获取帧数据
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **decode_list** —— 采样帧号列表。
|
||
**Returns**
|
||
- **tensor** —— 数据张量。
|
||
|
||
### <font color="#0FB0E4">class **FramesReaderWrapper**</font>
|
||
给定解完帧的文件夹，按顺序读取帧数据
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **FramesReaderWrapper.__init__**</font>
|
||
(frame_dir: str, extract_fps: float, suffix: str)
|
||
|
||
初始化视频实例
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **frame_dir** —— 帧文件夹。
|
||
- **extract_fps** —— 提取帧的fps。
|
||
- **suffix** —— 帧文件的后缀，默认为jpg。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **FramesReaderWrapper.len**</font>
|
||
() -> int
|
||
|
||
获取视频帧总数。
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **int** —— 视频帧数。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **FramesReaderWrapper.fps**</font>
|
||
() -> float
|
||
|
||
获取视频帧率
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **float** —— 视频帧率。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **FramesReaderWrapper.duration**</font>
|
||
() -> float
|
||
|
||
获取视频时长
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **float** —— 视频时长。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **FramesReaderWrapper.sample_frames**</font>
|
||
(decode_list: torch.Tensor) -> torch.Tensor
|
||
|
||
根据帧号，获取帧数据
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||
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||
**Parameters**
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||
- **decode_list** —— 采样帧号列表。
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||
**Returns**
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||
- **tensor** —— 数据张量。
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||
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||
### <font color="#0FB0E4">class **EasyVideoReader**</font>
|
||
用于长视频读取、采样和预处理的类。
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||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **EasyVideoReader.__init__**</font>
|
||
(video_path: str, num_frames: int, clip_duration: Union[float, Fraction, str],
|
||
overlap: Union[float, Fraction, str] = Fraction(0), transforms: Optional[Callable] = None)
|
||
|
||
初始化视频实例
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||
|
||
**Parameters**
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||
- **video_path** —— 视频链接。
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||
- **num_frames** —— 视频帧数。
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||
- **clip_duration** —— 单片段长度。
|
||
- **overlap** —— 片段间重合比例。
|
||
- **transforms** —— 预处理算子。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **EasyVideoReader.__iter__**</font>
|
||
() -> int
|
||
|
||
迭代器
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||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **EasyVideoReader.__next__**</font>
|
||
() -> float
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||
|
||
迭代器，每迭代一次，返回一个片段的tensor。
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **tensor** —— 视频片段的tensor。
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## 8. 模块注册sdk(scepter.utils.registry)
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用于管理各种注册的类。
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### 基础用法
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```python
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from scepter.utils.registry import Registry
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from scepter.utils.config import Config
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||
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MODELS = Registry('MODELS')
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||
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||
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||
@MODELS.register_class()
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||
class ResNet(object):
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pass
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||
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||
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||
config = Config(load=False, cfg_dict={"NAME": "ResNet"})
|
||
resnet = MODELS.build(config)
|
||
```
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||
<hr/>
|
||
|
||
### <font color="#0FB0E4">class **Registry**</font>
|
||
注册器
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||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **Registry.__init__**</font>
|
||
(name: str, build_func: function = None, common_para: Config = None, allow_types: tuple = ("class", "function"))
|
||
|
||
初始化注册模块实例
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||
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||
**Parameters**
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||
- **name** —— 模块名。
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||
- **build_func** —— build模块的时候调用的function。
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||
- **common_para** —— 该模块下的公共参数。
|
||
- **allow_types** —— 该模块允许注册的类或者函数，默认都允许注册。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **Registry.build**</font>
|
||
(cfg: Config, logger: logger = None, kwargs) -> cls_obj
|
||
|
||
build目标类的实例
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **cls_obj** —— 特定类的实例。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **Registry.register_class**</font>
|
||
(name: str)
|
||
|
||
注册一个类
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||
|
||
**Returns**
|
||
- **name** —— 注册名称。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **Registry.register_function**</font>
|
||
(name: str)
|
||
|
||
注册一个函数
|
||
|
||
**Returns**
|
||
- **name** —— 注册名称。
|
||
|
||
## 9. 数据sdk(scepter.utils.data)
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||
用于数据在设备间转移
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||
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||
### 基础用法
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||
```python
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||
import torch
|
||
from scepter.utils.data import transfer_data_to_numpy, transfer_data_to_cpu, transfer_data_to_cuda
|
||
|
||
data = {"a": torch.Tensor([0])}
|
||
transfer_data_to_numpy(data)
|
||
transfer_data_to_cpu(data)
|
||
transfer_data_to_cuda(data)
|
||
```
|
||
<hr/>
|
||
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **transfer_data_to_numpy**</font>
|
||
(data: list/dict of torch.Tensor) -> (data: list/dict of numpy.ndarray)
|
||
|
||
将数据转移到numpy
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **data** —— torch.Tensor并以list/dict形式存储。
|
||
**Returns**
|
||
- **data** —— numpy.ndarray并与输入一致的形式存储。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **transfer_data_to_cpu**</font>
|
||
(data: list/dict of torch.Tensor(cuda)) -> (data: list/dict of torch.Tensor(cpu))
|
||
|
||
将gpu数据转移到cpu
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **data** —— torch.Tensor[CUDA]并以list/dict形式存储。
|
||
**Returns**
|
||
- **data** —— torch.Tensor[CPU]并与输入一致的形式存储。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **transfer_data_to_cuda**</font>
|
||
(data: list/dict of torch.Tensor(cpu)) -> (data: list/dict of torch.Tensor(cuda))
|
||
|
||
将cpu数据转移到gpu
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **data** —— torch.Tensor[CPU]并以list/dict形式存储。
|
||
**Returns**
|
||
- **data** —— torch.Tensor[CUDA]并与输入一致的形式存储。
|
||
|
||
## 10. 模型sdk(torch.utils.model)
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||
用于对模型进行加载、评估等操作
|
||
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||
### 基础用法
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||
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||
```python
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||
import torch
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||
from scepter.utils.model import move_model_to_cpu, load_pretrained,
|
||
count_params, init_weights
|
||
```
|
||
<hr/>
|
||
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **move_model_to_cpu**</font>
|
||
(params: list/dict of torch.Tensor[cuda]) -> (data: torch.Tensor[cpu])
|
||
|
||
将参数数据从gpu转移到cpu上。
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **params** —— torch.Tensor[cuda]并以OrderedDict形式存储。
|
||
**Returns**
|
||
- **params** —— torch.Tensor[cpu]并与输入一致的形式存储。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **load_pretrained**</font>
|
||
(model: torch.nn.Module, path: str, map_location="cpu", logger=None,
|
||
sub_level=None)
|
||
|
||
加载参数到模型。
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||
|
||
**Parameters**
|
||
- **model** —— torch.nn.Module模型实例。
|
||
- **path** —— 预训练模型参数。
|
||
- **map_location** —— cpu/cuda。
|
||
- **logger** —— 标准日志实例。
|
||
- **sub_level** —— 比如ddp时需要索引子层级。
|
||
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **count_params**</font>
|
||
(model: torch.nn.Module) -> (float)
|
||
|
||
统计模型的总参数。
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **model** —— torch.nn.Module模型实例。
|
||
**Returns**
|
||
- **float** —— 模型参数量（浮点数个数）。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **init_weights**</font>
|
||
(model: torch.nn.Module)
|
||
|
||
对模型模块进行参数初始化。
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **module** —— torch.nn.Module模型实例。
|
||
|
||
## 11. 采样器sdk(scepter.utils.sampler)
|
||
采样器比较具有通用性，大多数情况下不会进行定制开发，这里提供了几类常用的sampler采样器。
|
||
|
||
### 基础用法
|
||
|
||
```python
|
||
import torch
|
||
from scepter.utils.sampler import MultiFoldDistributedSampler,
|
||
EvalDistributedSampler, MultiLevelBatchSampler, MixtureOfSamplers
|
||
```
|
||
<hr/>
|
||
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">class **MultiFoldDistributedSampler**</font>
|
||
|
||
多fold采样器，支持在一个epoch中重复多轮数据
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MultiFoldDistributedSampler.__init__**</font>
|
||
|
||
( dataset: torch.data.dataset, num_folds=1, num_replicas=None, rank=None, shuffle=True)
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
|
||
- **dataset** —— torch.data.dataset类实例
|
||
- **num_folds** —— int，表示数据重复的轮数。
|
||
- **num_replicas** —— 表示数据分割的片数，一般和world-size保持一致。
|
||
- **rank** —— rank表示当前进程号。
|
||
- **shuffle** —— 数据是否要打乱。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MultiFoldDistributedSampler.__iter__**</font>
|
||
()
|
||
|
||
迭代器，每迭代一次得到一个样本的index
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MultiFoldDistributedSampler.set_epoch**</font>
|
||
(epoch: int)
|
||
|
||
设置当前的epoch
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
|
||
- **epoch** —— 当前的epoch。
|
||
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">class **EvalDistributedSampler**</font>
|
||
|
||
用于测试时的采样器，当不用padding模式的时候，会发现最后一个rank的数据会少于其他rank。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **EvalDistributedSampler.__init__**</font>
|
||
|
||
( dataset: torch.data.dataset, num_replicas: Optional[int] =None, rank: Optional[int] =None, padding： bool =False)
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
|
||
- **dataset** —— torch.data.dataset类实例
|
||
- **num_replicas** —— 表示数据分割的片数，一般和world-size保持一致。
|
||
- **rank** —— rank表示当前进程号。
|
||
- **padding** —— 数据是否需要padding，如果padding则能保证最后一个rank和其他rank数据量一致。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **EvalDistributedSampler.__iter__**</font>
|
||
()
|
||
|
||
迭代器，每迭代一次得到一个样本的index
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **EvalDistributedSampler.set_epoch**</font>
|
||
(epoch: int)
|
||
|
||
设置当前的epoch
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
|
||
- **epoch** —— 当前的epoch。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">class **MultiLevelBatchSampler**</font>
|
||
|
||
用于大规模数据的多级索引的sampler
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MultiLevelBatchSampler.__init__**</font>
|
||
|
||
(index_file: str, batch_size: int, rank: int =0, seed: int = 8888)
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
|
||
- **index_file** —— 多级数据索引的索引文件。
|
||
- **batch_size** —— 一个batch的大小。
|
||
- **rank** —— rank表示当前进程号。
|
||
- **seed** —— 随机采样的seed，在data.registry中获取全局seed。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MultiLevelBatchSampler.__iter__**</font>
|
||
()
|
||
|
||
迭代器，每迭代一次得到一个样本的index
|
||
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">class **MixtureOfSamplers**</font>
|
||
|
||
用于大规模数据的多级索引的sampler
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MixtureOfSamplers.__init__**</font>
|
||
|
||
(samplers: list(sampler), probabilities: list(float), rank: int =0, seed: int = 8888)
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
|
||
- **samplers** —— 采样器列表，用于混合采样器。
|
||
- **probabilities** —— 每个采样器的概率。
|
||
- **rank** —— rank表示当前进程号。
|
||
- **seed** —— 随机采样的seed，在data.registry中获取全局seed。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **MixtureOfSamplers.__iter__**</font>
|
||
()
|
||
|
||
迭代器，每迭代一次得到一个样本的index
|
||
|
||
## 12. 探针器sdk(scepter.utils.probe)
|
||
用于探针各个组件的变量统计
|
||
|
||
### 基础用法
|
||
|
||
```python
|
||
import numpy as np
|
||
from scepter.model.base_model import BaseModel
|
||
from scepter.utils.config import Config
|
||
from scepter.utils.file_system import FS
|
||
from scepter.utils.probe import ProbeData
|
||
|
||
|
||
class TestModel(BaseModel):
|
||
def forward(self, data):
|
||
self.register_probe(data)
|
||
# 测试ProbeData示例 + view_distribute
|
||
self.register_probe(
|
||
{"data_key_dist": ProbeData(data["data_key"], view_distribute=True),
|
||
"data_folder": ProbeData(data["data_folder"], view_distribute=True)}
|
||
)
|
||
|
||
|
||
class TestModel2(BaseModel):
|
||
def __init__(self, cfg, logger=None):
|
||
super().__init__(cfg, logger=logger)
|
||
self.test_model = TestModel(cfg, logger=logger)
|
||
|
||
def forward(self, data):
|
||
# 测试list of str done
|
||
# 测试dict of str done
|
||
# 测试dict of number done
|
||
# 测试list of number done
|
||
# 测试number done
|
||
# 测试str done
|
||
# 测试np.array done
|
||
# 测试list of np.ndarray 必须手动建立ProbeData done
|
||
# 测试2D 图 必须手动建立ProbeData
|
||
# 测试3D 图 必须手动建立ProbeData
|
||
# 测试3D 多个2维图 必须手动建立ProbeData
|
||
# 测试3D list 图 必须手动建立ProbeData
|
||
# 测试4D Array 图 done
|
||
# 测试4D Array 图 save_html
|
||
# 测试4D List 图 save_html
|
||
self.register_probe(data)
|
||
self.register_probe({
|
||
"test_np_list": ProbeData([np.zeros([40, 40, 3]).astype(dtype=np.int8) for _ in range(5)]),
|
||
"test_2d_img": ProbeData(np.zeros([40, 40]).astype(dtype=np.uint8), is_image=True),
|
||
"test_3d_n2d_img": ProbeData(np.zeros([10, 40, 40]).astype(dtype=np.uint8), is_image=True),
|
||
"test_3d_img": ProbeData(np.zeros([40, 40, 3]).astype(dtype=np.uint8), is_image=True),
|
||
"test_list_3d_img": ProbeData([np.zeros([40, 40, 3]).astype(dtype=np.uint8) for _ in range(5)],
|
||
is_image=True),
|
||
"test_4d_img": ProbeData(np.zeros([10, 40, 40, 3]).astype(dtype=np.uint8), is_image=True),
|
||
"test_4d_img_html": ProbeData(np.zeros([10, 40, 40, 3]).astype(dtype=np.uint8), is_image=True,
|
||
build_html=True, build_label="4d_data"),
|
||
"test_4d_img_list_html": ProbeData([np.zeros([10, 40, 40, 3]).astype(dtype=np.uint8) for _ in range(5)],
|
||
is_image=True,
|
||
build_html=True, build_label=[f"4d_data_{i}" for i in range(5)]),
|
||
})
|
||
# 测试嵌套类型
|
||
self.test_model(data)
|
||
|
||
|
||
cfg = Config(cfg_file="./config/general_config.yaml")
|
||
if cfg.have("FILE_SYSTEMS"):
|
||
for file_sys in cfg.FILE_SYSTEMS:
|
||
fs_prefix = FS.init_fs_client(file_sys)
|
||
else:
|
||
fs_prefix = FS.init_fs_client(cfg)
|
||
|
||
_model = TestModel2(cfg)
|
||
|
||
data = {
|
||
"data_key": [1, 1],
|
||
"data_folder": {"mj": 1., "mj_square": 2.},
|
||
"timestamp": 1,
|
||
"valid_str": "right",
|
||
"test_np": np.zeros([40, 40, 3]).astype(dtype=np.int8)
|
||
}
|
||
_model(data)
|
||
probe = _model.probe_data()
|
||
for key in probe:
|
||
print(key, probe[key].to_log(prefix=f"xxx/dev_easytorch/{key}"))
|
||
```
|
||
<hr/>
|
||
|
||
配合Hook使用如下（其中PROB_INTERVAL探针存储间隔，即调用probe_data()的次数）：
|
||
|
||
```yaml
|
||
-
|
||
NAME: ProbeDataHook
|
||
PROB_INTERVAL: 100
|
||
```
|
||
#### <font color="#0FB0E4">class **ProbeData**</font>
|
||
|
||
探针数据的实例。
|
||
|
||
#### <font color="#0FB0E4">function **ProbeData.__init__**</font>
|
||
|
||
(data, is_image = False, build_html = False, build_label = None, view_distribute = False)
|
||
|
||
**Parameters**
|
||
- **data** —— 传入的探针数据，目前支持str、Number、list、dict、tensor。
|
||
- **is_image** —— 是否要存为图像。
|
||
- **build_html** —— 是否存为html。
|
||
- **build_label** —— 填入保存html的label html。
|
||
- **view_distribute** —— 针对一些值统计频率。
|