目录

  1. 什么是function
  2. FunctionDef
  3. 函数相关类
  4. 关系图
  5. 涉及的文件
  6. 迭代记录

1. 什么是function

在讲解function的概念之前,我们要先回顾下op。op是规定了输入和输出的操作声明,在研究node的时候我们也看到,NodeDef是包含OpDef的,那么是不是op就只能是节点级别的操作呢?并非如此,操作是可以嵌套的,也就是说,操作A可能内部包含了操作B、C、D。从这个角度理解function就容易了,function其实就是一些大的op。函数的本质是给定输入,经过计算给出输出,这与op的定位相同。对于一些大op,我们可以定义函数与之对应,这些函数内部会包含OpDef,表示这个函数的签名(输入、输出),也会包含一系列NodeDef,用于表示函数内部的运行机制。

2. FunctionDef

有了上面的理解,我们先来看一下FunctionDef的结构:

message FunctionDef {
OpDef signature = 1;
map<string, AttrValue> attr = 5;//函数中的内部参数
repeated NodeDef node_def = 3;
map<string, string> ret = 4;//一个从signature中输出参数名称,到node_def的输出的映射
}
message GradientDef {
string function_name = 1;//原函数名称
string gradient_func = 2;//梯度函数名称
}
message FunctionDefLibrary {
repeated FunctionDef function = 1;
repeated GradientDef gradient = 2;
}

有以下几点需要说明:

  • 正如我们刚才所说的,node_def是一系列节点,这些节点组合在一起形成了函数内部的结构。OpDef中包含了输入输出的名称,在function中我们的输出是被包含在node_def中的,所以需要一个从OpDef中的输出名称到输出所在节点名称和端口号的映射,于是就有了ret;
  • TF支持梯度计算,是因为TF针对每个函数给出了它的梯度函数。梯度函数本身也是一个函数,有输入有输出,为了能将原函数和其梯度函数联系在一起,就有了GradientDef这个结构,这个结构中包含了原函数的名称,也包含了原函数所对应的梯度函数的名称;
  • TF的运行时包含了一个函数定义库,需要使用某个函数时,可以去库里找,因此这个函数定义库包含了多个普通函数,和梯度函数;

3. function related class

3.1 FunctionDefHelper

为了方便对FunctionDef的定义,设计了FunctionDefHelper类,利用它可以方便的定义函数,如下:

FunctionDef my_func = FunctionDefHelper::Create(
"my_func_name",
{"x:T", "y:T"},//每个输入参数用一个字符串表示
{"z:T"},//每个输出用一个字符串表示
{"T: {float, double}"},//每个参数一条字符串
{
{{"o"},"Mul",{"x","y"},{{"T","$T"}}}
},//每个元素对应一个节点,这里仅包含了一个节点
{{"z", "o:z"}}//函数输出到节点输出的映射
);

这个类的实现比较简单,这里我们就不再赘述了。

3.2 FuncionCallFrame

在TF图中,如果要调用一个function,仅知道函数定义是不够的,我们还要为向函数中传递数据,以及从函数中返回数据,提供结构和功能上的支持。还记得OpKernel类的Compute函数吗?每个kernel的计算函数都使用了同样一个接口,实现了不同的运算,秘密就在于函数的输入参数OpKernelContext,它相当于Compute函数调用的上下文,让同样的接口,可以为完全不同的运算提供支持。这也就是FunctionCallFrame存在的意义,它本质上是一个数据中转站,把函数输入数据填入这个结构,在函数计算结束后再把输出数据填入,让函数调用者获取需要的数据。从某种意义上讲,它很像函数调用所在的栈帧,这也就是FunctionCallFrame这个名字的由来:

class FunctionCallFrame {
//...
private:
DataTypeVector arg_types_;
DataTypeVector ret_types_;
gtl::InlinedVector<Tensor, 4> args_;
struct Retval {
bool has_val = false;
Tensor val;
};
gtl::InlinedVector<Retval, 4> rets_;
}

可以看出,这个类的私有数据成员只有输入输出类型、输入输出数值这样四类,本质上就是函数调用的一个中转站。

3.3 FunctionLibraryDefinition

刚才我们在看函数相关proto的时候看到一个结构,FunctionDefLibrary,这两个类要区分清楚。Definition类本质上是一个注册器,提供了函数注册、查找等功能,而Library本质上是一个函数定义的集合,不具备查找功能。下面我们来看一下,类的结构:

class FunctionLibraryDefinition : public OpRegistryInterface {
private:
struct FunctionDefAndOpRegistration {
FunctionDefAndOpRegistration(const FunctionDef& fdef_in);
FunctionDef fdef;
OpRegistrationData op_registration_data;
};
const OpRegistryInterface* const default_registry_;
gtl::FlatMap<string, std::unique_ptr<FunctionDefAndOpRegistration>> function_defs_;
gtl::FlatMap<string, string> func_grad_;
};

这个类给我们提供了一个方便对function进行集中管理的地方。它继承自OpRegistryInterface,因此跟OpRegistry有相似之处。

3.4 FunctionLibraryRuntime

顾名思义,是函数库的运行时类。为函数的执行提供了很多便利的接口。它单纯是包裹在FunctionLibraryDefinition这个类之上的,提供API支持,本身是没有任何数据成员的。我们简单看下它都提供了哪些API:

class FunctionLibraryRuntime {
public:
//...
virtual Status Instantiate(const string& function_name, AttrSlice attrs, Handle* handle) = 0;//用参数实例化一个函数
virtual const FunctionBody* GetFunctionBody(Handle h) = 0;//获取一个已经实例化了的函数的函数体
virtual void Run(const Option& opts, Handle handle, gtl::ArraySlice<Tensor> args, std::vector<Tensor>* rets, DoneCallback done) = 0;//异步的调用一个使用handle标识的函数
virtual Status CreateKernel(const NodeDef& ndef, OpKernel** kernel) = 0;//给定ndef,创造一个kernel
virtual bool IsStateful(const string& function_name) = 0;//该函数是否是带有状态的
virtual Device* device() = 0;//函数运行所在的设备
virtual const FunctionLibraryDefinition* GetFunctionLibraryDefinition() const = 0;
virtual Env* env() = 0;
};

4. 关系图

graph TB
FunctionDefLibrary-.包含.->FunctionDef
FunctionDefLibrary-.包含.->GradientDef
FunctionDefHelper-.辅助构造.->FunctionDef
FunctionCallFrame-.辅助调用.->FunctionDef
OpRegistryInterface-->|派生|FunctionLibraryDefinition
FunctionLibraryDefinition-.包含.->FunctionDef
OpRegistryInterface-->|派生|OpRegistry
FunctionLibraryRuntime-.包裹并管理.->FunctionLibraryDefinition

5. 涉及的文件

  • function

6. 迭代记录

  • v1.0 2018-08-28 文档创建
  • v2.0 2018-09-10 文档重构

github地址

tensorflow源码解析之framework-function的更多相关文章

  1. tensorflow源码解析之framework拾遗

    把framework中剩余的内容,按照文件名进行了简单解析.时间原因写的很仓促,算是占个坑,后面有了新的理解再来补充. allocation_description.proto 一个对单次内存分配结果 ...

  2. tensorflow源码解析系列文章索引

    文章索引 framework解析 resource allocator tensor op node kernel graph device function shape_inference 拾遗 c ...

  3. Tensorflow源码解析1 -- 内核架构和源码结构

    1 主流深度学习框架对比 当今的软件开发基本都是分层化和模块化的,应用层开发会基于框架层.比如开发Linux Driver会基于Linux kernel,开发Android app会基于Android ...

  4. tensorflow源码解析之common_runtime-executor-上

    目录 核心概念 executor.h Executor NewLocalExecutor ExecutorBarrier executor.cc structs GraphView ExecutorI ...

  5. tensorflow源码解析之framework-allocator

    目录 什么是allocator 内存分配器的管理 内存分配追踪 其它结构 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是allocator Allocator是所有内存分配器的基类,它定义了内存分配器需要 ...

  6. tensorflow源码解析之common_runtime-executor-下

    目录 核心概念 executor.h Executor NewLocalExecutor ExecutorBarrier executor.cc structs GraphView ExecutorI ...

  7. tensorflow源码解析之common_runtime拾遗

    把common_runtime中剩余的内容,按照文件名排序进行了简单的解析,时间原因写的很仓促,算是占个坑,后续有了新的理解再来补充. allocator_retry 有时候内存分配不可能一次完成,为 ...

  8. tensorflow源码解析之framework-op

    目录 什么是op op_def定义 op注册 op构建与注册辅助结构 op重写 关系图 涉及的文件 迭代记录 1. 什么是op op和kernel是TF框架中最重要的两个概念,如果一定要做一个类比的话 ...

  9. tensorflow源码解析之distributed_runtime

    本篇主要介绍TF的分布式运行时的基本概念.为了对TF的分布式运行机制有一个大致的了解,我们先结合/tensorflow/core/protobuf中的文件给出对TF分布式集群的初步理解,然后介绍/te ...

  10. Tensorflow源码解析2 -- 前后端连接的桥梁 - Session

    Session概述 1. Session是TensorFlow前后端连接的桥梁.用户利用session使得client能够与master的执行引擎建立连接,并通过session.run()来触发一次计 ...

随机推荐

  1. new操作符具体干了什么呢?

    考察对new关键的深刻认识,是否对前端知识有专研,如果没有专研的人,肯定说创建了一个对象,恭喜你面试官知道你是小菜鸟来的,这次面试基本上没有太大的希望了.一定要对new过程的4个步骤非常清楚,这样才能 ...

  2. 用Java模拟实现对系统文件以目录的拷贝功能

    要用Java对单个文件拷贝的话,其实思路很简单,循环读取被拷贝文件,放入byte数组,然后写入目标文件.当然我们也可以借助现有的类去完成,如InputStream中的transferTo()方法就可以 ...

  3. 测试提高路线图_tester+

    https://mp.weixin.qq.com/s/30ZT0w164Q3iLdPg4R8org

  4. Solution -「多校联训」光影交错

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   一个游戏包含若干次卡牌抽取,每次以 \(p_l\) 的概率得到 \(+1\),\(p_d\) 的概率得到 \(-1\),否则得到 ...

  5. Solution -「ZJOI 2020」「洛谷 P6631」序列

    \(\mathcal{Description}\)   Link.   给定一个长为 \(n\) 的非负整数序列 \(\lang a_n\rang\),你可以进行如下操作: 取 \([l,r]\),将 ...

  6. 浅谈归并排序:合并 K 个升序链表的归并解法

    在面试中遇到了这道题:如何实现多个升序链表的合并.这是 LeetCode 上的一道原题,题目具体如下: 用归并实现合并 K 个升序链表 LeetCode 23. 合并K个升序链表 给你一个链表数组,每 ...

  7. prometheus监控java项目(jvm等):k8s外、k8s内

    前言 虽然可以使用jvisualvm之类的工具监控java项目,但是集群环境下,还是捉襟见肘,下面介绍如何用主流的prometheus来监控java项目. java项目配置 在pom.xml中添加依赖 ...

  8. 使用ensp模拟器中的防火墙(USG6000V)配置NAT(网页版)

    使用ensp模拟器中的防火墙(USG6000V)配置NAT(网页版)一.NAT介绍NAT(Network Address Translation,网络地址转换):简单来说就是将内部私有地址转换成公网地 ...

  9. 大家好 这里是yi术家

    好久没有来打卡了的说,可能你以为我忽然一时的热度刷题,但是事情并不是这样. 我在之前的章节里写到,我觉得每天的打卡有点浪费资源和时间,所以决定一周打一次卡. 可是上周好像也忘了打卡的样子. 这样任性的 ...

  10. 转载 CoreCLR源码探索(七) JIT的工作原理(入门篇)

    转载自:https://www.cnblogs.com/zkweb/p/7687737.html 很多C#的初学者都会有这么一个疑问, .Net程序代码是如何被机器加载执行的? 最简单的解答是, C# ...