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. unicode家族

    定义 如果把各种文字编码形容为各地的方言,那么Unicode就是世界各国合作开发的一种语言. Unicode 只是一个符号集,它只规定了符号的二进制代码,却没有规定这个二进制代码应该如何存储. UTF ...

  2. c语言中数组的定义和java中数组定义的一些区别

    感谢原文:https://blog.csdn.net/gzwdz778/article/details/79799408 一维情况下: c中,数组的声明需要给出数组的维数,比如: int arr[5] ...

  3. C语言中的单引号和双引号的区别

    首先肯定地说,二者是有区别的,不是说用谁都一样. 1.实质区别,代表的含义不同 'A'代表的是一个整数,而且这个整数对应的是编译器所采用的字符集中的字符序列对应的数值.所以'A'跟ASCII中的65意 ...

  4. python继承关系中,类属性的修改

    class Grandfather(object): mylist = [] def __init__(self): pass class Father(Grandfather): pass Gran ...

  5. iOS应用性能调优--初级---王朋

    目录 我要给出的建议将分为三个不同的等级: 入门级. 中级和进阶级: 入门级(这是些你一定会经常用在你app开发中的建议) 1. 用ARC管理内存 2. 在正确的地方使用reuseIdentifier ...

  6. Python编程知识

    继承->重写 class A(object): def __init__(self): print("super(B,self).__init__():运行A:init") ...

  7. 编译安装haproxy

    一.安装lua环境 1.1 安装依赖包 [root@centos7 ~]# yum install gcc readline-devel 1.2 下线lua源码包并解压 [root@centos7 ~ ...

  8. opencv笔记-GFTTDetector

    在 "光流跟踪" 中,使用了 Harris 角点作为 LK 光流跟踪输入点.角点定义为在两个方向上均有较大梯度变化的小区域,使用自相关函数描述. 自相关函数为为图像平移前后某一个区 ...

  9. 书写高质量sql的一些建议

    It's better to light a candle than to curse the darkness 老生常谈的不要使用select * 如果硬要使用select *,那么就请忍受一下以下 ...

  10. 我们一起来学Shell - shell的循环控制

    文章目录 Shell 循环之 for 语句 Shell 循环之 while 语句 Shell 循环之 until 语句 Shell 循环控制 break指令 continue 指令 exit 指令 s ...