update DataParallel in slowfast (PaddlePaddle#5298)

* update DP in slowfast and refine nextvlad doc

* refine doc

Author: huangjun12

PaddleCV/video/models/nextvlad/README.md

@@ -12,7 +12,7 @@
 
 
 ## 算法介绍
-NeXtVLAD模型是第二届Youtube-8M视频理解竞赛中效果最好的单模型，在参数量小于80M的情况下，能得到高于0.87的GAP指标。该模型提供了一种将桢级别的视频特征转化并压缩成特征向量，以适用于大尺寸视频文件的分类的方法。其基本出发点是在NetVLAD模型的基础上，将高维度的特征先进行分组，通过引入attention机制聚合提取时间维度的信息，这样既可以获得较高的准确率，又可以使用更少的参数量。详细内容请参考[NeXtVLAD: An Efficient Neural Network to Aggregate Frame-level Features for Large-scale Video Classification](https://arxiv.org/abs/1811.05014)。
+NeXtVLAD模型是第二届Youtube-8M视频理解竞赛中效果最好的单模型，在参数量小于80M的情况下，能得到高于0.87的GAP指标。该模型提供了一种将帧级别的视频特征转化并压缩成特征向量，以适用于大尺寸视频文件的分类的方法。其基本出发点是在NetVLAD模型的基础上，将高维度的特征先进行分组，通过引入attention机制聚合提取时间维度的信息，这样既可以获得较高的准确率，又可以使用更少的参数量。详细内容请参考[NeXtVLAD: An Efficient Neural Network to Aggregate Frame-level Features for Large-scale Video Classification](https://arxiv.org/abs/1811.05014)。
 
 这里实现了论文中的单模型结构，使用2nd-Youtube-8M的train数据集作为训练集，在val数据集上做测试。
 

dygraph/slowfast/README.md

@@ -68,7 +68,7 @@ SlowFast Overview
 
 ## 数据准备
 
-SlowFast模型的训练数据采用Kinetics400数据集，数据下载及准备请参考[数据说明](../PaddleCV/video/data/dataset/README.md)
+SlowFast模型的训练数据采用Kinetics400数据集，数据下载及准备请参考[数据说明](../PaddleCV/video/data/dataset/README.md)。
 
 
 ## 模型训练

dygraph/slowfast/eval.py

@@ -101,7 +101,8 @@ def test_slowfast(args):
 
         if args.use_data_parallel:
             strategy = fluid.dygraph.parallel.prepare_context()
-            slowfast = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(slowfast, strategy)
+            slowfast = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(
+                slowfast, strategy, find_unused_parameters=False)
 
         #create reader
         test_data = KineticsDataset(mode="test", cfg=test_config)

dygraph/slowfast/predict.py

@@ -110,7 +110,8 @@ def infer_slowfast(args):
 
         if args.use_data_parallel:
             strategy = fluid.dygraph.parallel.prepare_context()
-            slowfast = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(slowfast, strategy)
+            slowfast = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(
+                slowfast, strategy, find_unused_parameters=False)
 
         #create reader
         infer_data = KineticsDataset(mode="infer", cfg=infer_config)

dygraph/slowfast/train.py

@@ -277,8 +277,8 @@ def train(args):
 
         video_model = SlowFast(cfg=train_config, num_classes=400)
         if args.use_data_parallel:
-            video_model = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(video_model,
-                                                              strategy)
+            video_model = fluid.dygraph.parallel.DataParallel(
+                video_model, strategy, find_unused_parameters=False)
 
         bs_denominator = 1
         if args.use_gpu: