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[转]从零开始山寨Caffe·壹:仰望星空与脚踏实地

时间:2017-09-12 18:32:51      阅读:128      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:div   c++编程   微软   接口   时钟   assert   大内存   选择   数据结构   

请以“仰望星空与脚踏实地”作为题目,写一篇不少于800字的文章。除诗歌外,文体不限。

                                  ——2010·北京卷

仰望星空

规范性

Caffe诞生于12年末,如果偏要形容一下这个框架,可以用"须敬如师长"。

这是一份相当规范的代码,这个规范,不应该是BAT规范,那得是Google规范。

很多自称码农的人应该好好学习这份代码,改改自己丑陋的C++编程习惯。

下面列出几条重要的规范准则:

★const

先说说const问题,Google为了增加代码的可读性,明确要求:

不做修改的量(涵盖函数体内、函数参数列表),必须以const标记。

相对的,对于那些改变的量,可选择用mutable标记。

因为mutable关键词不是很常用,所以一般在自设函数中使用。

严格的const不在于担心变量是否被误修改,而在于给代码阅读者一个清晰的思路:

这个值不会改变,这个值肯定要改变。

★引用

"引用"是C/C++设计的一个败笔,因为C/C++默认是深拷贝,这在大内存数据结构操作的时候,

容易让新手程序员写出弱智低能的代码。假设Datum结构A使用了2G内存,令:

Datum B=A;

那么,内存会占用4G空间,而且,我们大概需要几秒的时间去拷贝A的2G内存。

这个几秒看起来不是很成问题,但是在多线程编程中,两个异步线程共享数据:

如果你不用引用会怎么样?

很有趣,这个复制再赋值的操作会被CPU中断,变成无效指令。

这在Caffe的多线程I/O设计架构中,是个关键点。

另外,对于基本数据类型(char/int/float/double),引用是没用必要的。

但是,string、vector<int>等容器,引用就相当有必要了。

★const引用

const引用最常见于函数参数列表,用于传递常、大数据结构量。

与此相对的,如果你要修改一个大数据结构量,应当在参数列表中传入指针,而不是引用。

传入引用来修改是C规范,传入指针来修改是C++规范,Caffe严格遵照C++规范,这点要明确。

★常成员函数

常成员函数,在OO里通常容易被新手忽略掉。(Java就没那么复杂),通常写作:

void xxx() const,目的是:

const标记住传入成员函数的this指针。

常成员函数其实不是必要的,但是在一定情况下,就会变成必要的。

这个情况相当有趣,而且在Caffe中也经常发生:

void xxx(const Blob& blob){
  blob.count();
}

如果我们遵照Google的编程规范,用const引用锁定传入的Blob。

那么,blob.count()这个成员函数的调用就会被编译器的语义分析为:成员变量不可修改。

如果你的代码写成这样,那就会被编译器拦下,错误信息为:this指针不一致。

class Blob{
public:
    int count() {}  //错误
    int count() const {}  //正确
};

★public、private、protected

OO的封装性是比较难定位的一个规范,成员变量及成员函数如何访问权限是个问题。

Caffe严格遵照标准的OO封装概念:方法是public,变量是private或者是protected。

区别private和protected就一句话:

private成员变量或是函数,不可能被继承。通常只用在本Class独有,而派生类不直使用的函数/变量上。

比如im2col和col2im,这两个为卷积做Patch预变换的函数。

protected和private的成员函数和成员变量都不可能从外部被访问,应当在public里专门设置访问接口。

并且接口根据需要,恰当使用const标记,避免越权访问。

有趣的是,如果这么做,会增加相当多的代码量,而且都是一些复制粘贴的废品代码。

为了避免这种情况,Google开发了Protocol Buffer,将数据结构大部分访问接口自动生成,且独立安排。

这样,在主体代码里,我们不会因为数据的访问接口的规范,而导致阅读代码十分头疼(想想那一扫下来的废代码)。

独立性

如果你研究过Word2Vec的源码,应该就知道,为什么Word2Vec必须跑在Linux下。。

因为Mikolov同学在写代码的时候,用了POSIX OS的API函数pThread,来实现内核级线程。

这为跨平台带来麻烦,一份优秀的跨平台代码,必须具有相当出色的平台独立性。

在这点上,Caffe使用了C++最强大的Boost库,来避免对OS API函数的使用。

 

Boost库,又称为C++三千佳丽的后宫,内涵1W+头文件,完整编译完大小达3.3G,相当庞大。

它的代码来自世界上顶级的C++开发者,是C++最忠实的第三方库,并且是ISO C++新规范的唯一来源。

Boost在Caffe中的主要作用是提供OS独立的内核级线程。

当然,已经于C++11中被列入规范的boost::shared_ptr其实也算。

还有一个十分精彩的boost::thread_specific_ptr,也在Caffe中起到了核心作用。

 

不足之处也有,而且其中一处还成了Bug,那就是API函数之一的open。

linux的open默认是以二进制打开的,而Windows则是以文本形式打开的。

移植到Windows时,需要补上 O_BINARY作为flag。

异构性

大家都知道Caffe能跑GPU,一个关键点是:

它是在何处,又是怎么进行CPU与GPU分离的?

技术分享

这个模型实际上应当算是CUDA标准模型。

由于内存显存不能跨着访问(一个在北桥,一个在南桥),又要考虑的CPU和GPU的平衡。

所以,数据的读取、转换不仅要被平摊到CPU上,而且应当设计成多线程,多线程的生产者消费者模型。

并且具有一定的多重缓冲能力,这样保证最大化CPU/GPU的计算力。

在一个机器学习系统当中,我们要珍惜计算设备的每一个时钟周期,切实做到计算力的最大化利用。

设计模式

实际使用的设计模式只有两个。

第一个是MVC,这个其实是迫不得已。

异构编程决定着,数据、视图、控制三大块必须独立开来。

但视图和控制并不是很明显,在设计接口/可视化GUI的时候,将凸显重要性。

 

第二个称为工厂模式,这是一个存在于Java的概念,尽管C++也可以模仿。

具体来说,工厂模式是为了弥补面向对象型编译语言的不足,会被OO的多态所需要。

以Caffe为例:

我们当前有一个基类指针Layer* layer;

在程序运行之前,计算机并不知道这个指针究竟要指向何种派生类。是卷积层?Pooling层?ReLU层?

鬼才知道。一个愚蠢的方法:

if(type==CONV) {....}
else if(type==POOLING) {....}
else if(type==RELU} {.....}
else {ERROR}

看起来,还是可以接受的,但是在软件工程专业看来,这种模式相当得蠢。

工厂模式借鉴了工厂管理产品的经验,将各种类型存在数据库中,需要时,拿出来看看。

这种模式相当得灵活,当然,在Caffe中作用不是很大,仅仅是为了花式好看。

要实现这个模式,你只需要一个关联容器(C++/JAVA),字典容器(Python)。

将string与创建指针绑定即可。

C/C++中有函数指针的说法,如:

typedef boost::shared_ptr< Layer<Dtype> > (*NEW_FUNC)(const LayerParameter& );

经过typdef之后,NEW_FUNC就可以指向函数:

boost::shared_ptr< Layer<Dtype> > xxx(const LayerParameter& x);
NEW_FUNC yyy=boost::shared_ptr< Layer<Dtype> > xxx(const LayerParameter& x);

yyy();  //相当于xxx()
xxx();

需要访问工厂时,我们只需要访问这个代替工厂管理数据库的容器,而不是幼稚地使用if(.....)

序列化与反序列化

如果Caffe不使用Protocol Buffer,那么代码量将扩大一倍。

这不是危言耸听,在传统系统级程序设计中,序列化与反序列化一直是一个码农问题。

尤其是在机器学习系统中,复杂多变的数据结构,给序列化和反序列化带来巨大麻烦。

Protocol Buffer在序列化阶段,是一个高效的编码器,能将数据最小体积序列化。

而在反序列化阶段,它是一个强大的解码器,支持二进制/文本两类数据的解析与结构反序列化。

其中,从文本反序列化意义颇大,这就形成了Caffe著名的文本配置文件prototxt,用于net和solver。

相对灵活的配置方式,尤其适合超大规模神经网络,这点在早期机器学习系统中独领风骚(很多人认为这比图形界面还要方便)。

据说写库狂人都是用宏狂人。

C/C++提供了强大了自定义宏函数(#define),Caffe通过宏,大概减少了1000~2000行代码。

宏函数大致有如下几种:

 

① #define DISABLE_COPY_AND_ASSIGN(classname)

俗称禁止拷贝和赋值宏,如果你熟悉Qt,就会发现,Qt中大部分数据结构都用了这个宏来保护。

这个宏算是最没用的宏,用在了所有Caffe大型数据结构上(Blob、Layer、Net、Solver)

目的是禁止两个大型数据结构直接复制、构造、然后赋值。

实际上,Caffe也没有去编写复制构造函数代码,所以最终还是会被编译器拦下。

前面以及说过了,两个大型数据结构之间的复制会是什么样的下场,这是绝对应该被禁止的。

如果你要使用一个数据结构,请用指针或是引用指向它。

如果你有乱赋值的编程陋习,请及时打上这个宏,避免自己手贱。反之,可以暂时无视它。

当然,从库的完整性角度,这个宏是明智的。

Java/python不需要这个宏,因为Java对大型数据结构,默认是浅拷贝,也就是直接引用。

而Python,这个没有数据类型的奇怪语言,则默认全部是浅拷贝。

 

②#define INSTANTIATE_CLASS(classname)

非常非常非常重要的宏,重要的事说三遍。

由于Caffe采用分离式模板编程方法(据说也是Google倡导的)

模板未类型实例化的定义空间和实例化的定义空间是不同的。

实际上,编译器并不会理睬分离在cpp里的未实例化的定义代码,而是将它放置在一个虚拟的空间。

一旦一段明确类型的代码,访问这段虚拟代码空间,就会被编译器拦截。

如果你想要让模板的声明和定义分离编写,就需要在cpp定义文件里,将定义指定明确的类型,实例化。

这个宏的作用正是如此。(Google编程习惯的宏吧)。

更详细的用法,将在后续文章中详细介绍。

 

③#define INSTANTIATE_LAYER_GPU_FUNCS(classname)

通样是实例化宏,专门写这个宏的原因,是因为NVCC编译器相当傲娇。

打在cpp文件里的INSTANTIATE_CLASS宏,NVCC在编译cu文件时,可不会知道。

所以,你需要在cu文件里,为这些函数再次实例化。

其实也没几个函数,也就是forward_gpu和backward_gpu

 

④#define NOT_IMPLEMENTED

俗称偷懒宏,你要是这段代码不想写了,打个NOT_IMPLEMENTED就行了。

就是宣告:“老子就是不想写这段代码,留空,留空!”

但是注意,宏封装了LOG(FATAL),这是个Assert(断言),会引起CPU硬件中断。

一旦代码空间转到你没写的这段,整个程序就会被终止。

所以,偷懒有度,还是认真写代码吧。

 

⑤#define REGISTER_LAYER_CLASS(type) 

Layer工厂模式用的宏,也就是将这个Layer的信息写到工厂的管理数据库里。

此宏省了不少代码,在使用工厂之前,记得要为每个成品(Layer)打上这个宏。

命名空间

Caffe为了与Boost等库接轨,几乎为所有结构提供了以caffe为关键字的命名空间。

设置命名空间的主要目的是防止Caffe的函数、变量与其他库产生冲突。

在我们的山寨过程中,为了代码的简洁,将忽略全部的命名空间。

命名法

Caffe中普遍采用下划线命名法。

我们对其作出了部分修改,整体采用两种命名法:

①针对变量而言: 采用下划线命名法

②针对函数而言:采用驼峰命名法

脚踏实地

编程手册

Caffe几乎是C++ Primer 第五版的鲜活例子,如果你需要读懂它,经常翻一翻C++ Primer是一个不错的主意。

(另:不要阅读C++ Primer Plus,它的作者仅仅是一个普通教师,

而C++ Primer作者则包含C++协发明者、ISO C++委员会的人,是权威圣经)

耐心阅读和模仿代码

注意你接触的是一个系统级程序,Windows还是全球5000位微软工程师开发的。

系统级程序相当庞大和复杂,切记不要心浮气躁,不要以套库的心理去学习。

更不要认为,看看高层代码就可以了,这简直是噩梦,最后你会发现你根本读不懂。

来一个响亮的名字

为自己的工程取个名字是一件有趣的事,本项目默认名为:Dragon。

因为深度神经网络活像一头蠢龙。

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