Dive into TensorFlow系列（2）- 解析TF核心抽象op算子

TF计算图从逻辑层来讲，由op与tensor构成。op是项点代表计算单元，tensor是边代表op之间流动的数据内容，两者配合以数据流图的形式来表达计算图。那么op对应的物理层实现是什么？TF中有哪些op，以及各自的适用场景是什么？op到底是如何运行的？接下来让我们一起探索和回答这些问题。

一、初识op

1.1 op定义

op代表计算图中的节点，是tf.Operation对象，代表一个计算单元。用户在创建模型和训练代码时，会创建一系列op及其依赖关系，并将这些op和依赖添加到tf.Graph对象中（一般为默认图）。比如：tf.matmul()就是一个op，它有两个输入tensor和一个输出tensor。

1.2 op分类

op的分类一般有多个视角，比如按是否内置划分、按工作类型划分。

按是否内置划分，一般分为：内置op和自定义op（见“二、自定义op”部分介绍）。

按工作类型划分，一般分为：常见数学op、数组op、矩阵op、有状态op、神经网络op、检查点op、队列与同步op、控制流op。TF白皮书对内置op的分类总结如下：

1.3 op与kernel

op一般都有名称且代表一个抽象的计算过程。op可以设置若干属性，但这些属性必须在编译期提供或推理得到，因为它们用来实例化一个节点对象从而执行真正的计算。属性的经典用法就是拿来支持类型多态，比如两个浮点张量的矩阵乘法与两个整型张量的矩阵乘法。

kernel是op在指定设备类型（CPU/GPU）上的具体实现。TF二进制库通过注册机制定义了一系列op及对应的kernel实现，用户可以提供额外的op定义与kernel实现进行扩充。一般来说，一个op对应多个kernel实现。

接下来让我们一起用矩阵乘法MatMul算子的相关代码来理解op与kernel的关系（此处不必纠结代码细节，只需体会op与kernel关系即可）：

	

		
		

		

			
			
// 首先给出op注册的定义。其中输入输出支持泛型，其合法类型在Attr中进行枚举。
// 代码位置 tensorflow1.15.5\tensorflow\core\ops\math_ops.cc
REGISTER_OP("MatMul")
    .Input("a: T")
    .Input("b: T")
    .Output("product: T")
    .Attr("transpose_a: bool = false")
    .Attr("transpose_b: bool = false")
    .Attr(
        "T: {bfloat16, half, float, double, int32, int64, complex64, "
        "complex128}")
    .SetShapeFn(shape_inference::MatMulShape);

// MatMul的实现，采用类模板机制
// 代码位置 tensorflow1.15.5\tensorflow\core\kernels\matmul_op.cc
template <typename Device, typename T, bool USE_CUBLAS>
class MatMulOp : public OpKernel {
  public:
    explicit MatMulOp(OpKernelConstruction* ctx)
      : OpKernel(ctx), algorithms_set_already_(false) {
      OP_REQUIRES_OK(ctx, ctx->GetAttr("transpose_a", &transpose_a_));
      OP_REQUIRES_OK(ctx, ctx->GetAttr("transpose_b", &transpose_b_));

      LaunchMatMul<Device, T, USE_CUBLAS>::GetBlasGemmAlgorithm(
        ctx, &algorithms_, &algorithms_set_already_);
      use_autotune_ = MatmulAutotuneEnable();
    }
  // 省略了很多代码...
  private:
    std::vector<int64> algorithms_;
    bool algorithms_set_already_;
    bool use_autotune_;
    bool transpose_a_;
    bool transpose_b_;
};

// MatMul的op定义与kernel实现绑定处理
// 代码位置 tensorflow1.15.5\tensorflow\core\kernels\matmul_op.cc
#define REGISTER_CPU_EIGEN(T) /*cpu与eigen组合对应实现*/ \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER( \
      Name("MatMul").Device(DEVICE_CPU).TypeConstraint<T>("T").Label("eigen"), \
      MatMulOp<CPUDevice, T, false /* cublas, ignored for CPU */>);

#define REGISTER_CPU(T) /*cpu对应实现(eigen与非eigen)*/ \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER( \
      Name("MatMul").Device(DEVICE_CPU).TypeConstraint<T>("T"), \
      MatMulOp<CPUDevice, T, false /* cublas, ignored for CPU */>); \
  REGISTER_CPU_EIGEN(T);

#define REGISTER_GPU(T) /*gpu对应实现(cublas与非cublas)*/ \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER( \
      Name("MatMul").Device(DEVICE_GPU).TypeConstraint<T>("T"), \
      MatMulOp<GPUDevice, T, true /* cublas, true by default */>); \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("MatMul") \
                              .Device(DEVICE_GPU) \
                              .TypeConstraint<T>("T") \
                              .Label("cublas"), \
                          MatMulOp<GPUDevice, T, true /* cublas */>)

		

	

二、自定义op

用户编写的模型训练代码一般由TF原生的op算子及其依赖关系组成，但有时候我们定义的计算逻辑在TF中没有相应的op实现。根据TensorFlow官网的建议，我们应当先组合python op算子或python函数进行尝试。完成尝试之后再决定要不要自定义op。

2.1 自定义op场景

一般来说，需要自定义op的场景有如下3个：

?用TF原生op组合来表达新计算逻辑的过程比较复杂或不可能

?用TF原生op组合来表达新计算逻辑，其计算性能较低

?在新版编译器中也较难实现op融合的计算逻辑需要我们手动实现融合

在此举个例子方便大家理解。假如我们要实现一个新计算实逻：中位数池化（median pooling），过程中要在滑动窗口不断求得中位数。检索TF文档没有发现对应op，因此我们先考虑用TF python op组合来实现它，果然通过ExtractImagePatches and TopK就可以实现这个功能。经测试前述组合方案并不是计算和存储高效的，因此我们就有必要将median pooling在一个op中进行高效实现。

2.2 自定义op流程

自定义op一般遵循5个基本步骤：

1.注册op，具体包括：指定名称、输入/输出声明、形状函数。

2.定义kernel（即op的实现）并与op绑定。一个op有多个kernel实现，具体由输入输出类型、硬件（CPU、GPU）决定。

3.创建python包装器，一般由op注册机制自动完成。

4.编写op的梯度计算函数（可选项）。

5.测试op，通过python测试较为方便，当然也可通过C++进行测试。

接下来我们就以官网{BANNED}最佳简单的ZeroOut同步式自定义op（继承OpKernel）为例，结合代码来讲述上述5个步骤。下面先给出步骤1和步骤2用C++实现的代码（官方推荐用bazel编译so文件）：

	

		
		

		

			
			
// 步骤1：注册op
REGISTER_OP("ZeroOut")
.Input("to_zero: int32")
.Output("zeroed: int32")
.SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) {
    c->set_output(0, c->input(0)); //c

		

	
步骤3加载上述so文件（自动完成前后端op映射）；步骤4是可选项，此处不需要；步骤5基于python api测试op功能。相应代码如下：

	

		
		

		

			
			
import tensorflow as tf
zero_out_module = tf.load_op_library('./zero_out.so') # 加载so文件生成python module
with tf.Session(''):
  zero_out_module.zero_out([[1, 2], [3, 4]]).eval()

# Prints
array([[1, 0], [0, 0]], dtype=int32)

		

	

2.3 高级话题

关于op的技术话题还有很多，我们在此简述一些要点：

1.如果实现了一个多线程CPU kernel，则可以利用work_sharder.h中的Shard函数。

2.大多数op以同步方式工作，只需继承OpKernel改写Compute()方法，且此方法必须线程安全。

3.如果一个op因为其它op的运行而阻塞，则这个op可以采用异步方式工作，继承AsyncOpKernel改写ComputeAsync()方法，且此方法必须线程安全。异步op{BANNED}最佳经典的例子就是跨设备通信send/recv pair中的RecvOp。

4.如果要为op配置一些静态属性，可使用Attr，它有一套特有的支持类型。典型应用是支持泛型。

5.实现GPU kernel有两部分内容：OpKernel和CUDA kernel，相应的加载代码。

6.编译自定义op，首先要配置头文件搜索路径与库文件搜索路径，接着指定编译和链接选项，{BANNED}最佳后还要确保ABI兼容性。

7.Resource（资源）代表相同设备上op共享的内容，比如：张量值、kv存储表、队列、读取器、网络连接等。代表资源的类必须继承ResourceBase，然后注册ResourceHandleOp生成资源句柄，普通op以resouce类型的Input进行引入。

三、op工作原理

3.1 op运行框架

整体来看，op与kernel都有其结构描述与统一的注册管理中心。而OpDefBuilder有两个包装类OpDefBuilderWrapper和OpDefBuilderReceiver，前者支持op构建的链式语法，后者接受op构建结果并进行注册。众所周知，op是编译期概念，而kernel是运行期概念，在AI编译器的后端处理流程中会进行op的算子选择，此过程会基于一系列策略为op匹配{BANNED}最佳合适的kernel实现。

?

??

3.2 若干技术细节

首先，我们来看一下大家在使用TensorFlow过程中经常碰到的libtensorflow_framework.so。按照tf1.15.5/tensorflow/BUILD中的描述，libtensorflow_framework.so定义了op和kernel的注册机制而不涉及具体实现。

	

		
		

		

			
			
// rootdir=tensorflow1.15.5
// ${rootdir}/tensorflow/BUILD
/*
# A shared object which includes registration mechanisms for ops and
# kernels. Does not include the implementations of any ops or kernels. Instead,
# the library which loads libtensorflow_framework.so
# (e.g. _pywrap_tensorflow_internal.so for Python, libtensorflow.so for the C
# API) is responsible for registering ops with libtensorflow_framework.so. In
# addition to this core set of ops, user libraries which are loaded (via
# TF_LoadLibrary/tf.load_op_library) register their ops and kernels with this
# shared object directly.
*/
tf_cc_shared_object(
    name = "tensorflow_framework",
    framework_so = [],
    linkopts = select({
        "//tensorflow:macos": [],
        "//tensorflow:windows": [],
        "//tensorflow:freebsd": [
            "-Wl,--version-script,$(location //tensorflow:tf_framework_version_script.lds)",
            "-lexecinfo",
        ],
        "//conditions:default": [
            "-Wl,--version-script,$(location //tensorflow:tf_framework_version_script.lds)",
        ],
    }),
    linkstatic = 1,
    per_os_targets = True,
    soversion = VERSION,
    visibility = ["//visibility:public"],
    deps = [
        "//tensorflow/cc/saved_model:loader_lite_impl",
        "//tensorflow/core:core_cpu_impl",
        "//tensorflow/core:framework_internal_impl", /* 展开此target进行查看 */
        "//tensorflow/core:gpu_runtime_impl",
        "//tensorflow/core/grappler/optimizers:custom_graph_optimizer_registry_impl",
        "//tensorflow/core:lib_internal_impl",
        "//tensorflow/stream_executor:stream_executor_impl",
        "//tensorflow:tf_framework_version_script.lds",
    ] + tf_additional_binary_deps(),
)

// ${rootdir}/tensorflow/core/BUILD
tf_cuda_library(
    name = "framework_internal_impl",
    srcs = FRAMEWORK_INTERNAL_PRIVATE_HEADERS + glob( // 可以查看FRAMEWORK_INTERNAL_PRIVATE_HEADERS内容
        [
            "example/**/*.cc",
            "framework/**/*.cc",
            "util/**/*.cc",
            "graph/edgeset.cc",
            "graph/graph.cc",
            "graph/graph_def_builder.cc",
            "graph/node_builder.cc",
            "graph/tensor_id.cc",
            "graph/while_context.h",
            "graph/while_context.cc",
        ],
    // 省略了诸多代码
)

// FRAMEWORK_INTERNAL_PRIVATE_HEADERS的内容
FRAMEWORK_INTERNAL_PRIVATE_HEADERS = [
    "graph/edgeset.h",
    "graph/graph.h",
    "graph/graph_def_builder.h",
    "graph/node_builder.h",
    "graph/tensor_id.h",
] + glob(
    [
        "example/**/*.h",
        "framework/**/*.h", // 这里就是重点，查看${rootdir}/tensorflow/core/framework/op.h和opkernel.h
        "util/**/*.h",
    ]
)

// 先来看op.h
#define REGISTER_OP(name) REGISTER_OP_UNIQ_HELPER(__COUNTER__, name)
#define REGISTER_OP_UNIQ_HELPER(ctr, name) REGISTER_OP_UNIQ(ctr, name)
#define REGISTER_OP_UNIQ(ctr, name) \
  static ::tensorflow::register_op::OpDefBuilderReceiver register_op##ctr    \
      TF_ATTRIBUTE_UNUSED = \
          ::tensorflow::register_op::OpDefBuilderWrapper<SHOULD_REGISTER_OP( \
              name)>(name)

// 再来看看opkernel.h
#define REGISTER_KERNEL_BUILDER(kernel_builder, ...) \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER_UNIQ_HELPER(__COUNTER__, kernel_builder, __VA_ARGS__)

#define REGISTER_KERNEL_BUILDER_UNIQ_HELPER(ctr, kernel_builder, ...) \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER_UNIQ(ctr, kernel_builder, __VA_ARGS__)

#define REGISTER_KERNEL_BUILDER_UNIQ(ctr, kernel_builder, ...) \
  constexpr bool should_register_##ctr##__flag = \
      SHOULD_REGISTER_OP_KERNEL(#__VA_ARGS__); \
  static ::tensorflow::kernel_factory::OpKernelRegistrar              \
      registrar__body__##ctr##__object( \
          should_register_##ctr##__flag                               \
              ? ::tensorflow::register_kernel::kernel_builder.Build() \
              : nullptr, \
          #__VA_ARGS__, \
          [](::tensorflow::OpKernelConstruction* context) \
              -> ::tensorflow::OpKernel* {                            \
            return new __VA_ARGS__(context); \
          })

		

	

四、总结

本文为大家系统讲解了TensorFlow的核心抽象op及其kernel实现。需要自定义op的具体场景，以及op的运行框架及若干技术细节。读罢此文，读者应该有如下几点收获：

?TensorFlow中op是编译期概念，kernel是运行期概念，两者各自的定义与注册方式，以及相应的映射逻辑。

?掌握TensorFlow的高阶玩法：自定义op。这将使你之前工作的不可能变为可能，由低效转化为高效。

?掌握op与kernel注册的宏定义来自何方，以及宏定义背后具体的运行框架。

参考资料

1.《TensorFlow: Large-Scale Machine Learning on Heterogeneous Distributed Systems》：

2.Graphs and Sessions：

3.Adding a New Op： ?

4.跨设备通信send/recv： ?

5.OpKernel definition：

6.tensorflow源码解析之framework-resource： https://www.cnblogs.com/jicanghai/p/9535504.html

7.tensorflow源码解析之framework-op： https://www.cnblogs.com/jicanghai/p/9539513.html