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tensorflow源码解析之common_runtime-direct_session

来源:918搏天堂备用网址   发布时间:2019-07-01   点击量:54

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    核心概念direct_session
      direct_session.hdirect_session.cc

1. 核心概念

读过之前文章的读者应该还记得,session是一个执行代理。我们把计算图和输入交给session,由它来调度执行器,执行计算产生结果。TF给我们提供了一个最简单的执行器direction_session。按照当前的理解,我们觉得direction_session的实现应该是非常简单而直接的,毕竟执行器的复杂结构我们在executor那篇已经见到了。但实际上,问题的难点在于,有时候我们只是希望以计算图中某些节点为输入,某些节点为输出,来执行图中的一小部分计算,而不需要执行整张图,另外一个方面,这种对图部分执行的任务,在同一张图上可能同时存在多个。为了应对这种情况,direct_session就衍生出了很多辅助数据。

2. direct_session

2.1 direct_session.h

DirectSession类提供了丰富的数据和接口,以下为了表达简洁,我们略去了部分函数的形参:

class DirectSession : public Session { public: DirectionSession(const SessionOptions& options, const Device* device_mgr, DirectSessionFactory* factory); Status Create(const GraphDef& graph) override; Status Extend(const GraphDef& graph) override; Status Run(...) override;//运行图 Status PRunSetup(...);//部分运行图准备 Status PRun(...);//部分运行图 Status Reset(const std::vector<string>& containers);//清空device_mgr中的containers,如果containers本身就是空的,那么清空默认容器 Status ListDevice(...) override; Status Close() overrides; Status LocalDeviceManager(const DeviceMgr** output) overrides; void ExportCostModels(...); private: Status MaybeInitializeExecutionState(...);//给定graph之后,如果执行器状态没有初始化,则初始化基础的执行器状态 Status GetOrCreateExecutors(...);//对于一组给定的输入和输出,在一个给定的执行器集合中检索,是否存在合适的执行器,如果没有,则创造一个 Status CreateGraphs(...);//给定graph_def_和设备,以及输入和输出,创造多张图,这些新创建的图共享一个公共的函数库flib_def Status ExtendLocked(const GraphDef& graph);//Extend的内部执行类 Status ResourceHandleToInputTensor(...); Status SendPRunInputs(...);//将更多的输入提供给执行器,启动后续的执行 Status RecvPRunOutputs(...);//从执行器中获取更多的输出,它会等待直到输出张量计算完成 Status CheckFetch(...);//检查需求的输出能否根据给定的输入计算出来 Status WaitForNotification(...); Status CheckNotClosed(); const SessionOptions options_; //设备相关的结构 const std::unique_ptr<const DeviceMgr> device_mgr_; std::vector<Device*> devices_; DeviceSet device_set_; string session_handle_; bool graph_created_ GUARDED_BY(graph_def_lock_) = false; mutex graph_def_lock_; GraphDef graph_def_ GUARDED_BY(graph_def_lock_); std::vector<std::pair<thread::ThreadPool*, bool>> thread_pools_;//被用来执行op的线程池,用一个布尔值来标志,是否拥有这个线程池 Status init_error_; bool sync_on_finish_ = true;//如果为真,阻塞线程直到设备已经完成了某个步骤内的所有队列中的操作 void SchedClosure(thread::ThreadPool* pool, std::function<void()> c);//在线程池中调度c mutex executor_lock_;//保护执行器 std::unordered_map<string, std::shared_ptr<ExecutorsAndkeys>> executor_ GUARDED_BY(executor_lock_);//由签名映射到它的执行器,签名包括了部分执行图的输入和输出,由这两个就能唯一确定一个部分执行图 std::unordered_map<string, std::shared_ptr<RunState>> partial_runs_ GUARDED_BY(executor_lock_);//从签名到部分执行状态,每一个部分执行都会有一个专门保存其状态的结构 SessionState session_state_;//保存了所有当前在会话中正在存活的张量 DirectSessionFactory* const factory_; CancellationManager* cancellation_manager_; std::unordered_map<string, string> stateful_placements_ GUARDED_BY(graph_def_lock_);//对于有状态的节点(比如params和queue),保存节点名称到节点所在设备的映射,一旦这些节点被放置在了某个设备上,是不允许再移动的 std::unique_ptr<SimpleGraphExecutionState> execution_state_ GUARDED_BY(graph_def_lock_);//放置整张图时使用 std::unique_ptr<FunctionLibraryDefinition> flib_def_;//在任何的重写或优化之前的函数库,特别是,CreateGraphs函数会修改函数库 mutex closed_lock_; bool closed_ GUARDED_BY(closed_lock_) = false;//如果会话已经被关闭,则为true //为这个会话生成唯一的名字 std::atomic<int64> edge_name_counter_ = {0}; std::atomic<int64> handle_name_counter_ = {0}; static std::atomic_int_fast64_t step_id_counter_;//为所有的会话生成唯一的step id const int64 operation_timeout_in_ms_ = 0;//全局对阻塞操作的超时阈值 CostModelManager cost_model_manager_;//为当前会话中执行的图管理所有的损失模型}

可见,DirectSession里面的很多内容都是为部分执行准备的。由于计算图仅是一个计算的规划,我们可以通过为同一张图选取不同的输入和输出,来执行不同的计算。而不同的计算需要不同的执行器,也需要不同的存储结构来保存各个计算的当前状态。为此,TF专门给出了几个结构体,首先我们来看一下对不同计算执行器的封装:

//为每一个partition准备的执行器和函数运行时库struct PerPartionExecutorAndLib { Graph* graph = nullptr; std::unique_ptr<FunctionLibraryRuntime> flib; std::unique_ptr<Executor> executor;};//为每一次计算提供的数据结构struct ExecutorsAndKeys { std::atomic_int_fast64_t step_count; std::unique_ptr<Graph> graph; NameNodeMap name_to_node; std::unique_ptr<FunctionLibraryDefinition> flib_def; std::vector<PerPartitionExecutorsAndLib> items; std::unordered_map<string, size_t> input_name_to_index; std::unordered_map<string, string> input_name_to_rendezvous_key; std::unordered_map<string, size_t> output_name_to_index; std::unordered_map<string, string> output_name_to_rendezvous_key; DataTypeVector input_types; DataTypeVector output_types;};

对于一张计算图来说,我们的每一次计算的执行,不论是完整图的计算还是部分图的计算,都有可能是跨设备的,因此都需要先做节点放置,把图的节点分割到不同的设备上,每一个设备上放置了一个图的partition,每个partition有对应的运行时函数库和执行器。而对于每一种计算来说,我们需要一个vector把不同partition的信息存储起来。另外,刚才提到我们还需要为每一次计算提供保存当前状态的结构,下面就来看一下:

//对于每一个partition内的执行,会话保存了一个RunStatestruct RunState { mutex mu_; Status status GUARDED_BY(mu_); IntraProcessRendezvous* rendez = nullptr; std::unique_ptr<StepStatsCollector> collector; Notification executors_done; std::unordered_map<string, bool> pending_inputs;//如果已经提供了输入,则为true std::unordered_map<string, bool> pending_outputs;//如果已经获得了输出,则为true TensorStore tensor_store; ScopedStepContainer step-container; //...};struct RunStateArgs { RunStateArgs(const DebugOption& options) : debug_options(options) {} bool is_partial_run = false; string handle; std::unique_ptr<Graph> graph; const DebugOptions& debug_options;};

其中,RunState为每一个partition的执行提供了状态保存的功能,而RunStateArgs则为前者提供了用于调试的参数和配置。

2.2 direct_session.cc

在源文件里,给出了DirectSessionFactory的定义,它提供了对于DirectSession进行生成和管理的功能,简要摘录如下:

class DirectSessionFactory : public SessionFactory { public: Session* NewSession(const SessionOptions& options) override; Status Reset(...) override; void Deregister(const DirectSession* session); private: mutex session_lock_; std::vector<DirectSession*> session_ GUARDED_BY(sessions_lock_);//用于存储生成的DirectSession};

另外,还提供了一个对于直接工厂注册的类:

class DirectSessionRegistrar { public: DirectSessionRegistrar() { SessionFactory::Register("DIRECT_SESSION", new DirectSessionFactory()); }};static DirectSessionRegistrar registrar;

下面,我们会按照顺序对DirectSession内重要的函数,进行拆解,由于部分函数细节比较多,除了核心代码之外,我们仅给出功能解释:

DirectSession::DirectSession(const SessionOptions& options, const DeviceMgr* device_mgr, DirectSessionFactory* const factory){ //根据options准备线程池 //根据device_mgr准备device_和device_set_和每个设备的op_segment()}Status DirectSession::Run(...){ //提取对于当前会话的本次运行的输入的名称 //检查对于所需的输入输出,是否已经存在现成的执行器 //构造一个调用帧(call frame),方便会话与执行器之间传递输入和输出 //创建一个运行时状态的结构(RunState) //开始并行执行,核心代码如下 for(const auto& item : executors_and_keys->items){ item.executor->RunAsync(args, barrier->Get()); } //获取输出 //保存本次运行中我们希望保存的输出张量 //创建并返回损失模型(cost model) //如果RunOptions中有相关配置,输出分割后的图}Status DirectSession::GetOrCreateExecutors(...){ //快速查找路径 //慢查找路径,对输入和输出做排序,使得相同输入和输出集合会得到相同的签名 //如果未找到,则创建这个执行器并缓存 //构建执行图,核心代码如下 CreateGraphs(options, &graphs, &ek->flib_def, run_state_args, &ek->input_types, &ek->output_types)); //为各子图准备运行时环境}Status DirectSession::CreateGraphs(...){ //前期预处理 //图分割算法,核心代码如下 Partition(popts, &client_graph->graph, &partitions); //检查分割结果的有效性 //图优化遍历,核心代码如下 OptimizationPassRegistry::Global()->RunGrouping(OptimizationPassRegistry::POST_PARTITIONING, optimization_options); //允许设备重写它拥有的子图}

可见,具体的执行过程是在Run函数内部,调用executor->RunAsync函数来实现的,在具体执行之前,我们还需要通过GetOrCreateExecutors函数获得执行器,在这个函数内部,我们通过CreateGraphs函数对原图进行了分割,并利用图优化遍历算法对图进行了优化。

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