标签：inf 缓存 ++ string access 行修改 运行 rop return
执行器是TF的核心中的核心了，前面做了这么多的准备工作，最后要在这里集大成了，想想还有点小激动。不过笔者在这里先打个预防针，执行器的概念多、结构复杂，想要透彻理解并不容易，为了保持文章的易读性，我们也是尽量对细枝末节做了舍弃，以求反应执行器的核心本质，但无奈执行器涉及到的内容实在太多，因此本篇的篇幅可能会有点长，大家做好准备。
执行器的概念虽然复杂，但宏观上的理解却很简答，给定一张待执行的图，给定它的输入，让它按照计划执行，获得输出就好了。如果读者对之前我们这个系列的内容有所了解，对于执行器的执行过程，应该能有一个大概的印像了。为了计算图能够执行，TF设计了op的概念，设计了实际执行op的kernel，构建了能够表达计算内容的node和graph，对内存、设备给出了专门的管理类，这些结合在一起，为计算图的执行提供了最全面的支持。但具体的执行中，还有非常多的细节需要处理，接下来我们将分两节进行介绍，第一节介绍executor.h头文件，它给出了执行器提供的对外接口，第二部分介绍executor.cc源文件，它给出了执行器的执行原理。
这一节将给出执行器对外的API，在查看具体的结构之前，我们先看一下执行器是如何被应用的。
Graph* graph = ...;//构建图
Executor* executor;
NewSimpleExecutor(my_device, graph, &executor);//生成执行器
Rendezvous* rendezvous = NewNaiveRendezvous();//构建通信通道
rendezvous->Send("input", some_input_tensor);//提供输入
executor->Run({ExecutorOpts, rendezvous, nullptr});
rendezvous->Recv("output",&output_tensor);//获得输出过程非常的简单易懂，TF通过抽象给我们提供了易用的外部API，但这种易用性是以底层复杂的内部结构作为支持的，接下来我们就看一下，对外API方面TF都做了哪些工作
首先，当然是执行器本身。执行器本身提供的接口很简单，如下：
class Executor {
public:
typedef std::function<void(const Status&)> DoneCallback;
virtual void RunAsync(const Args& args, DoneCallback done) = 0;
//RunAsync()函数的同步版本
Status Run(const Args& args){
Status ret;
Notification n;
RunAsync(args, [&ret, &n](const Status& s) {
ret = s;
n.Notify();
});
n.WaitForNotification();
return ret;
}
};执行器本质上应当是异步执行的，这个我们可以理解，因为图计算是一个非常复杂且漫长的过程，异步计算效率更高。但同时执行器也提供了异步计算的同步包装，让用户可以用同步的方式来执行。
执行器接口的简洁性，与执行器的复杂功能之间形成了巨大的反差，以至于我们不得不怀疑，执行器内部是不是隐藏了什么结构，果然，我们发现执行函数的第一个参数是Args，下面来看下它的结构：
struct Args {
int64 step_id = 0;
Rendezvous* rendezvous = nullptr;
StepStatsCollector* stats_collector = nullptr;
FunctionCallFrame* call_frame = nullptr;
CancellationManager* cancellation_manager = nullptr;
SessionState* session_state = nullptr;
TensorStore* tensor_store = nullptr;
ScopedStepContainer* step_container = nullptr;
//如果为真，在设备上调用Sync函数
bool sync_on_finish = false;
typedef std::function<void()> Closure;
typedef std::function<void(Closure)> Runner;
Runner runner = nullptr;
//每当一个节点完成执行的时候，都会调用这个回调函数
typedef std::function<Status(const string& node_name, const int output_slot, const Tensor* tensor, const bool is_ref, OpKernelContext* ctx)> NodeOutputsCallback;
};关于其中的参数，我们给出一些说明：
接下来，TF教我们怎样生成一个本地的执行器，它需要用到下面这个函数：
::tensorflow::Status NewLocalExecutor(const LocalExecutorParams& params, const Graph* graph, Executor** executor);这里面又出现了一个，我们未曾见过的结构，LocalExecutorParams，顾名思义，它是我们生成本地执行器需要的参数，这个类的结构如下：
struct LocalExecutorParams {
Device* device;
FunctionLibraryRuntime* function_library = nullptr;
std::function<Status<const NodeDef&, OpKernel**)> create_kernel;
std::function<void(OpKernel*)> delete_kernel;
Executor::Args::NodeOutputsCallback node_outputs_cb;
};它包含了设备、函数库、kernel构造和删除过程、节点执行完毕的回调函数，后面我们将会看到，在函数的实现里面，是怎样利用这些信息构建执行器的。
在实际的应用中，我们可能需要用到不止一个执行器。为了使多个执行器能并行运行，我们需要对这些同时执行的执行器进行管理和统筹，于是就产生了ExecutorBarrier类。如下：
class ExecutorBarrier {
public:
typedef std::function<void(const Status&)> StatusCallback;
//为num个不同的执行器进行统筹和管理，r是一个共享的数据传输通道，如果任意一个执行器失败，rendezvous仅会崩溃一次。等最后一个执行器执行完毕时，会调用done，并且ExecutorBarrier对象会被删除掉
ExecutorBarrier(size_t num, Rendezvous* r, StatusCallback done);
//返回一个执行器在执行完毕之后必须调用的函数闭包，执行器会使用它们结束时的状态作为执行闭包的参数
StatusCallback Get() {
return std::bind(&ExecutorBarrier::WhenDone, this, std::placeholders::_1);
}
private:
Rendezvous* rendez_ = nullptr;
StatusCallback done_cb_ = nullptr;
mutable mutex mu_;
int pending_ GUARDED_BY(mu_) = 0;//还剩几个执行器没执行完
Status status_ GUARDED_BY(mu_);
void WhenDone(const Status& s){
//...
}
};这一节我们将探讨执行器的实现。本来我想像前面一样，倒序介绍，这样读者更容易理解。但一则这个堆栈包含的信息量有点大，是否是一个更好的介绍方法还不好说，二则后面的核心实现比较复杂，前面的结构反而容易理解，因此我们就按照源文件的先后顺序介绍了，等笔者找到更好的呈现方式，再来修改这里的顺序。
在图构建的时候，为了方便操作，提供更多的功能呢，我们把很多结构设计的比较复杂，比如graph, node等，但在执行的时候，一则这些复杂的结构我们不一定用得上，二则它们的存在也会影响执行效率，因此TF就设计了很多对之前复杂结构的简化，比如我们这一节将要介绍的EdgeInfo和NodeItem，以及下一节将要介绍的GraphView。
首先我们来看下EdgeInfo：
struct EdgeInfo {
int dst_id;
int output_slot:31;
bool is_last:1;
int input_slot;
};显然，它表示的是计算图中的边，包含了目的节点（dst_id），目的节点的端口号（output_slot），源节点的端口号（input_slot），之所以没有包含源节点，我们猜测是因为这个结构体就是被包含在源节点内部的。
另外，is_last表示，这条边对应的是不是目的节点的最后一个端口。
最后，int output_slot:31这个结构，表示接下来的这四个字节（int）共32个bit，output_slot仅占其中的31个，而接下来的这个bool is_last:1则占了最后一个bit位，这种定义方式是c++11之后才有的，可以更高效的利用存储空间。
接下来我们看一下NodeItem这个结构，它表示计算图中的一个节点：
struct NodeItem {
const Node * node = nullptr;//表示一个计算图中的节点
OpKernel* kernel = nullptr;//这个节点对应的OpKernel
bool kernel_is_expensize:1;
bool kernel_is_async:1;
bool is_merge:1;
bool is_enter:1;
bool is_exit:1;
bool is_exit:1;
bool is_control_trigger:1;
bool is_sink:1;
bool is_enter_exit_or_next_iter:1;
int num_inputs;
int num_outputs;
int input_start = 0;//输入的起始索引
size_t num_output_edges;//输出边的数量
PendingCounts::Handle pending_id;
const EdgeInfo* output_edge_list() const { return output_edge_base(); }
const EdgeInfo& output_edge(int i);
DataType input_type(int i);
DataType output_type(int i);
const AllocatorAttributes* output_attrs();
private:
char* var();
EdgeInfo output_edge_base();
AllocatorAttributes* output_attr_base();
uint8* input_type_base();
uint8* output_type_base();
}可见，NodeItem提供了对于计算图节点的静态信息的非常详细的描述。
刚才也提到了，为了执行的效率，执行器对一些基础结构进行了简化，剔除了不必要的信息，例如，对于计算图来说，由于在执行过程中，不需要对图结构进行更改，因此原来的Graph类中很多修改图的接口都没用了，所以TF提供了一个不可改变的视图，用来使图的执行更加高效。
下面我们来看下这个类的接口和数据：
class GraphView {
public:
GraphView(): space_(nullptr) {}
void Initialize(const Graph* g);//GraphView初始化
Status SetAllocAttrs(const Graph* g, const Device* device);
NodeItem* node(size_t id) const;//返回指定的节点信息
private:
char* InitializeNode(char* ptr, const Node* n);//初始化节点信息
size_t NodeItemBytes(const Node* n);
int32 num_nodes_ = 0;
uint32* node_offsets_ = nullptr;//节点的偏置，node_offsets_[id]保存了节点id在space_中的偏移量
char* space_;//保存了指向NodeItem对象的存储地址的指针
};所以，从数据上来说就很清楚了，GraphView之所以是Graph的一个不可改变的视图，是因为它分配了一块内存空间，然后把图中所有节点的信息（NodeItem）都依次存入这个空间中，并提供了对空间中信息进行检索的接口，但是，没有提供对这些信息进行修改的接口，所以，我们仍然能够访问到Graph中的任何静态信息，但是无法对其进行修改。
刚才我们已经看到，Executor类只是一个基类，真正的执行器实现，需要看它的子类，TF提供了一个实现类ExecutorImpl，它的结构仍然比较简单：
class ExecutorImpl : public Executor {
public:
ExecutorImpl(const LocalExecutorParams& p, const Graph* g) : params_(p), graph_(g), gview_(){
CHECK(p.create_kernel != nullptr);
CHECK(p.delete_kernel != nullptr);
}
~ExecutorImpl() override {
for(int i=0;i<graph_->num_node_ids();i++){
NodeItem* item = gview_.node(i);
if(item != nullptr){
params_.delete_kernel(item->kernel);
}
}
for(auto fiter : frame_info_){
delete fiter.second;
}
delete graph_;
}
Status Initialize();
//处理当前图中的每一个节点，尝试分析出它们在分配内存时的内存分配属性
Status SetAllocAttrs();
void RunAsync(const Args& args, DoneCallback done) override;
private:
//构建控制流信息
static Status BuildControlFlowInfo(const Graph* graph, ControlFlowInfo* cf_info);
//初始化待执行计数信息
void InitializePending(const Graph* graph, const ControlFlowInfo& cf_info);
//确认每一个FrameInfo都已准备好
FrameInfo* EnsureFrameInfo(const string& fname){
auto slot = &frame_info_[fname];
if(*slot == nullptr){
*slot = new FrameInfo;
}
return *slot;
}
//被当前的对象拥有
LocalExecutorParams params_;
const Graph* graph_;
GraphView gview_;
//对于params_的缓存
bool device_record_tensor_accesses_ = false;
//没有任何输入边的根节点，它们应当组成初始预备队列
std::vector<const Node*> root_nodes_;
//从帧名称到帧信息的映射
gtl::FlatMap<string, FrameInfo*> frame_info_;
};为了说明细节，我们特意给出了部分函数的实现方式，对于其中的重点进行如下说明：
另外，这个类中也包含了我们之前没有见过的两种结构，ControlFlowInfo和FrameInfo，下面依次介绍它们的结构：
struct ControlFlowInfo {
gtl::FlatSet<string> unique_frame_names;
std::vector<string> frame_names;
};
struct FrameInfo {
//帧的输入数量
int input_count;
//帧的各节点输入张量数量的总和
int total_inputs;
//决定了在我们最终创建的pending_counts数据结构中，接下来将要被分配内存的位置
PendingCounts::Layout pending_counts_layout;
//每个帧都包含了它自己的PendingCounts信息，只为了当前帧中的节点
PendingCounts* pending_counts;
//帧中的节点，仅在调试时使用
std::vector<const Node*>* nodes;
};ControlFlowInfo只包含了帧的名称，只不过提供了set和vector两种方式，set是为了更方便的查找某个帧的名称是否被包含在内。而FrameInfo则包含了帧的详细信息，主要是输入数量，以及未完成的节点计数等信息。
接下来是一些函数的具体实现，本来不应该纠结与细节，但这些内容对于理解执行器相关类的执行原理非常重要，因此这里给出直观解释，并不详解代码。感兴趣的读者可以去阅读源码。
//GraphView类相关
//对于其包含的每个NodeItem，调用其析构函数，并且删除相关指针对应的内存
GraphView::~GraphView();
//计算某个Node对应的NodeItem所需要的内存大小
size_t GraphView::NodeItemBytes(cost Node *n);
//初始化节点
char* GraphView::InitializeNode(char* ptr, const Node* n);
//初始化GraphView，主要是初始化了node_offsets_和space_两个指针
void GraphView::Initialize(const Graph* g);
//设置内存分配的属性
Status GraphView::SetAllocAttrs(const Graph* g, const Device* device);
//ExecutorImpl类相关
//初始化执行器，首先初始化GraphView，然后构建帧的信息，预处理图中每个节点以便为op创造OpKernel，最后初始化PendingCounts信息
Status ExecutorImpl::Initialize();tensorflow源码解析之common_runtime-executor-上
标签：inf 缓存 ++ string access 行修改 运行 rop return
原文地址：https://www.cnblogs.com/jicanghai/p/9572213.html
