大家好，我是刘明，明志科技创始人，华为昇思MindSpore布道师。
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shuffle性能优化
shuffle操作主要是对有序的数据集或者进行过repeat的数据集进行混洗，MindSpore专门为用户提供了shuffle函数，它是基于内存缓存实现的，其中设定的buffer_size参数越大，混洗程度越大，但内存空间、时间消耗也会更大。该接口支持用户在整个pipeline的任何时候都可以对数据进行混洗，具体内容请参考shuffle处理。
但是因为它是基于内存缓存方式实现，该方式的性能不如直接在数据集加载操作中设置shuffle=True（默认值：True）参数直接对数据进行混洗。
shuffle方案选择参考如下：
shuffle性能优化建议如下：
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直接使用数据集加载接口中的shuffle=True参数进行数据的混洗；
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如果使用的是shuffle函数，当混洗效果无法满足需求，可通过调大buffer_size参数的值来优化混洗效果；当机器内存占用率过高时，可通过调小buffer_size参数的值来降低内存占用率。
基于以上的shuffle方案建议，本次体验分别使用数据集加载操作Cifar10Dataset类的shuffle参数和shuffle函数进行数据的混洗，代码演示如下：
- 使用数据集加载接口Cifar10Dataset类加载CIFAR-10数据集，这里使用的是CIFAR-10二进制格式的数据集，并且设置shuffle参数为True来进行数据混洗，最后对数据创建了字典迭代器，并通过迭代器读取了一条数据记录。
cifar10_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train"
# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path, shuffle=True)
# create a dictionary iterator and read a data record through the iterator
print(next(cifar10_dataset.create_dict_iterator()))
- 使用shuffle函数进行数据混洗，参数buffer_size设置为3，数据采用GeneratorDataset类自定义生成。
def generator_func():
for i in range(5):
yield (np.array([i, i+1, i+2, i+3, i+4]),)
ds1 = ds.GeneratorDataset(source=generator_func, column_names=["data"])
print("before shuffle:")
for data in ds1.create_dict_iterator():
print(data["data"])
ds2 = ds1.shuffle(buffer_size=3)
print("after shuffle:")
for data in ds2.create_dict_iterator():
print(data["data"])
数据增强性能优化
在训练任务中，尤其是当数据集比较小的时候，用户可以使用数据增强的方法来预处理图片，达到丰富数据集的目的。MindSpore为用户提供了多种数据增强操作，其中包括：
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Vision类数据增强操作，主要基于C++实现，见Vision数据增强。
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NLP类数据增强操作，主要基于C++实现，见NLP数据增强。
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Audio类数据增强操作，主要基于C++实现，见Audio数据增强。
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并且用户可根据特定的需求，自定义Python数据增强函数（Python实现）。
数据增强操作选择参考：
数据增强性能优化建议如下：
- 优先使用MindSpore提供的数据增强操作，能获得更好的性能，如果性能仍无法满足需求，可采取如下方式进行优化：
- 多线程优化
增大map接口的参数num_parallel_workers（默认值：8）来取得更好的性能。
- 融合算子优化
在当前CPU占用率比较高时（如：单机多卡训练），使用融合操作（将两个或多个操作的功能聚合到一个操作中）来降低CPU占用会获得更好性能，可以通过配置环境变量export OPTIMIZE=true来使其生效。融合示例如下：
- Compose优化
在当前CPU占用率比较高时（如：单机多卡训练），通过一个map操作接收多个增强操作（会按照顺序应用这些操作）来降低CPU降低竞争以取得更好性能。示例如下：
- 如果用户使用自定义Python函数进行数据增强，当性能仍无法满足需求，则可采取多进程/多线程并发方案，参考如下，但如果还是无法提升性能，就需要对自定义的Python函数进行优化。
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增大map接口的参数num_parallel_workers（默认值：8）来提升并发度；
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将map接口的参数python_multiprocessing设置为True/False(默认值)来启动多进程模式/多线程模式，多进程模式适用于cpu计算密集型任务，多线程适用于IO密集型任务；
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如果有Using shared memory queue, but rowsize is larger than allocated memory …日志提示，那么将map接口的参数max_rowsize（默认值：6M）按日志提示进行增大来提升进程间数据传递的效率。
基于以上的数据增强性能优化建议，本次体验分别使用实现在C++层的数据增强操作和自定义Python函数进行数据增强，演示代码如下所示：
- 使用实现在C++层的数据增强操作，采用多线程优化方案，开启了4个线程并发完成任务，并且采用了融合算子优化方案，框架中使用RandomResizedCrop融合类替代RandomResize类和RandomCrop类。
import mindspore.dataset.vision as vision
import matplotlib.pyplot as plt
cifar10_path = "./datasets/cifar-10-batches-bin/train"
# create Cifar10Dataset for reading data
cifar10_dataset = ds.Cifar10Dataset(cifar10_path, num_parallel_workers=4)
transforms = vision.RandomResizedCrop((800, 800))
# apply the transform to the dataset through dataset.map()
cifar10_dataset = cifar10_dataset.map(operations=transforms, input_columns="image", num_parallel_workers=4)
data = next(cifar10_dataset.create_dict_iterator())
plt.imshow(data["image"].asnumpy())
plt.show()
- 使用自定义Python函数进行数据增强，数据增强时采用多进程优化方案，开启了4个进程并发完成任务。
def generator_func():
for i in range(5):
yield (np.array([i, i+1, i+2, i+3, i+4]),)
ds3 = ds.GeneratorDataset(source=generator_func, column_names=["data"])
print("before map:")
for data in ds3.create_dict_iterator():
print(data["data"])
def preprocess(x):
return (x**2,)
ds4 = ds3.map(operations=preprocess, input_columns="data", python_multiprocessing=True, num_parallel_workers=4)
print("after map:")
for data in ds4.create_dict_iterator():
print(data["data"])
batch操作性能优化
在数据处理的最后阶段，会使用batch操作将多条数据组织成一个batch，然后再传递给网络用于训练。对于batch操作的性能优化建议如下：
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如果仅配置了batch_size和drop_remainder，且batch_size比较大时，建议增大num_parallel_workers（默认值：8）来取得更好的性能；
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如果使用了per_batch_map功能，那么建议配置如下：
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增大参数num_parallel_workers（默认值：8）来提升并发度；
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将参数python_multiprocessing设置为True/False(默认值)来启动多进程模式/多线程模式，多进程模式适用于cpu计算密集型任务，多线程适用于IO密集型任务；
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如果有Using shared memory queue, but rowsize is larger than allocated memory …日志提示，那么将batch接口的参数max_rowsize（默认值：6M）按日志提示进行增大来提升进程间数据传递的效率。
