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!34206 modify mindspore_parallel
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This commit is contained in:
commit
12f1291d5e
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@ -59,6 +59,9 @@ mindspore
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mindspore.set_ps_context
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mindspore.get_ps_context
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mindspore.reset_ps_context
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mindspore.set_algo_parameters
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mindspore.get_algo_parameters
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mindspore.reset_algo_parameters
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模型
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@ -0,0 +1,22 @@
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mindspore.get_algo_parameters
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.. py:function:: mindspore.get_algo_parameters(attr_key)
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获取算法参数配置属性。
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.. note::
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属性名称为必填项。此接口仅在AUTO_PARALLEL模式下工作。
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**参数:**
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- **attr_key** (str) - 属性的key。key包括"fully_use_devices"、"elementwise_op_strategy_follow"、"enable_algo_approxi"、"algo_approxi_epsilon"、"tensor_slice_align_enable”和"tensor_slice_align_size"。
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**返回:**
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根据key返回属性值。
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**异常:**
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- **ValueError** - 无法识别传入的关键字。
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@ -0,0 +1,18 @@
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mindspore.reset_algo_parameters
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.. py:function:: mindspore.reset_algo_parameters()
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重置算法参数属性。
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.. note::
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此接口仅在AUTO_PARALLEL模式下工作。
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重置后,属性值为:
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- fully_use_devices:True
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- elementwise_op_strategy_follow:False
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- enable_algo_approxi:False
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- algo_approxi_epsilon:0.1
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- tensor_slice_align_enable:False
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- tensor_slice_align_size:16
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@ -1,62 +1,22 @@
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mindspore.parallel
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并行相关功能的接口。
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.. py:function:: mindspore.parallel.set_algo_parameters(**kwargs)
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设置并行策略搜索算法中的参数。有关典型用法,请参见mindspore/tests/ut/python/parallel/test_auto_parallel_resnet.py。
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.. note::
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属性名称为必填项。此接口仅在AUTO_PARALLEL模式下工作。
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**参数:**
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- **fully_use_devices** (bool) - 表示是否仅搜索充分利用所有可用设备的策略。默认值:True。例如,如果有8个可用设备,当该参数设为true时,策略(4, 1)将不包括在ReLU的候选策略中,因为策略(4, 1)仅使用4个设备。
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- **elementwise_op_strategy_follow** (bool) - 表示elementwise算子是否具有与后续算子一样的策略。默认值:False。例如,Add的输出给了ReLU,其中ReLU是elementwise算子。如果该参数设置为true,则算法搜索的策略可以保证这两个算子的策略是一致的,例如,ReLU的策略(8, 1)和Add的策略((8, 1), (8, 1))。
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- **enable_algo_approxi** (bool) - 表示是否在算法中启用近似。默认值:False。由于大型DNN模型的并行搜索策略有较大的解空间,该算法在这种情况下耗时较长。为了缓解这种情况,如果该参数设置为true,则会进行近似丢弃一些候选策略,以便缩小解空间。
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||||
- **algo_approxi_epsilon** (float) - 表示近似算法中使用的epsilon值。默认值:0.1 此值描述了近似程度。例如,一个算子的候选策略数量为S,如果 `enable_algo_approxi` 为true,则剩余策略的大小为min{S, 1/epsilon}。
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||||
- **tensor_slice_align_enable** (bool) - 表示是否检查MatMul的tensor切片的shape。默认值:False 受某些硬件的属性限制,只有shape较大的MatMul内核才能显示出优势。如果该参数为true,则检查MatMul的切片shape以阻断不规则的shape。
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||||
- **tensor_slice_align_size** (int) - 表示MatMul的最小tensor切片的shape,该值必须在[1,1024]范围内。默认值:16。 如果 `tensor_slice_align_enable` 设为true,则MatMul tensor的最后维度的切片大小应该是该值的倍数。
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**异常:**
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- **ValueError** - 无法识别传入的关键字。
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.. py:function:: mindspore.parallel.reset_algo_parameters()
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重置算法参数属性。
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.. note::
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此接口仅在AUTO_PARALLEL模式下工作。
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重置后,属性值为:
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- fully_use_devices:True
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- elementwise_op_strategy_follow:False
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- enable_algo_approxi:False
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- algo_approxi_epsilon:0.1
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- tensor_slice_align_enable:False
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- tensor_slice_align_size:16
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.. py:function:: mindspore.parallel.get_algo_parameters(attr_key)
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获取算法参数配置属性。
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.. note::
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属性名称为必填项。此接口仅在AUTO_PARALLEL模式下工作。
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**参数:**
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- **attr_key** (str) - 属性的key。key包括"fully_use_devices"、"elementwise_op_strategy_follow"、"enable_algo_approxi"、"algo_approxi_epsilon"、"tensor_slice_align_enable”和"tensor_slice_align_size"。
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**返回:**
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根据key返回属性值。
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**异常:**
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- **ValueError** - 无法识别传入的关键字。
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mindspore.set_algo_parameters
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.. py:function:: mindspore.set_algo_parameters(**kwargs)
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设置并行策略搜索算法中的参数。有关典型用法,请参见mindspore/tests/ut/python/parallel/test_auto_parallel_resnet.py。
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.. note::
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属性名称为必填项。此接口仅在AUTO_PARALLEL模式下工作。
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**参数:**
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- **fully_use_devices** (bool) - 表示是否仅搜索充分利用所有可用设备的策略。默认值:True。例如,如果有8个可用设备,当该参数设为true时,策略(4, 1)将不包括在ReLU的候选策略中,因为策略(4, 1)仅使用4个设备。
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- **elementwise_op_strategy_follow** (bool) - 表示elementwise算子是否具有与后续算子一样的策略。默认值:False。例如,Add的输出给了ReLU,其中ReLU是elementwise算子。如果该参数设置为true,则算法搜索的策略可以保证这两个算子的策略是一致的,例如,ReLU的策略(8, 1)和Add的策略((8, 1), (8, 1))。
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- **enable_algo_approxi** (bool) - 表示是否在算法中启用近似。默认值:False。由于大型DNN模型的并行搜索策略有较大的解空间,该算法在这种情况下耗时较长。为了缓解这种情况,如果该参数设置为true,则会进行近似丢弃一些候选策略,以便缩小解空间。
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- **algo_approxi_epsilon** (float) - 表示近似算法中使用的epsilon值。默认值:0.1 此值描述了近似程度。例如,一个算子的候选策略数量为S,如果 `enable_algo_approxi` 为true,则剩余策略的大小为min{S, 1/epsilon}。
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- **tensor_slice_align_enable** (bool) - 表示是否检查MatMul的tensor切片的shape。默认值:False 受某些硬件的属性限制,只有shape较大的MatMul内核才能显示出优势。如果该参数为true,则检查MatMul的切片shape以阻断不规则的shape。
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- **tensor_slice_align_size** (int) - 表示MatMul的最小tensor切片的shape,该值必须在[1,1024]范围内。默认值:16。 如果 `tensor_slice_align_enable` 设为true,则MatMul tensor的最后维度的切片大小应该是该值的倍数。
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**异常:**
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- **ValueError** - 无法识别传入的关键字。
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@ -1,5 +0,0 @@
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mindspore.parallel
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.. automodule:: mindspore.parallel
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:members:
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@ -170,6 +170,9 @@ Context
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mindspore.set_ps_context
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mindspore.get_ps_context
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mindspore.reset_ps_context
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mindspore.set_algo_parameters
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mindspore.get_algo_parameters
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mindspore.reset_algo_parameters
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Model
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