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| 本文作者： 深度學(xué)習(xí)大講堂 | 2017-02-21 09:50 |
雷鋒網(wǎng)按：本文作者姚健，畢業(yè)于中科院計算所網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)實驗室，曾就職于360天眼實驗室，主要從事深度學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)相關(guān)研究工作。目前就職于騰訊MIG事業(yè)部，從事神經(jīng)機器翻譯工作。
摘要
2015年11月9日，Google發(fā)布深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow并宣布開源，并迅速得到廣泛關(guān)注，在圖形分類、音頻處理、推薦系統(tǒng)和自然語言處理等場景下都被大面積推廣。TensorFlow系統(tǒng)更新快速，官方文檔教程齊全，上手快速且簡單易用，支持Python和C++接口。本文依據(jù)對Tensorflow（簡稱TF）白皮書[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解，從系統(tǒng)和代碼實現(xiàn)角度講解TF的內(nèi)部實現(xiàn)原理。以Tensorflow r0.8.0為基礎(chǔ)，本文由淺入深的闡述Tensor和Flow的概念。先介紹了TensorFlow的核心概念和基本概述，然后剖析了OpKernels模塊、Graph模塊、Session模塊。
1. TF系統(tǒng)架構(gòu)
1.1 TF依賴視圖
TF的依賴視圖如圖1所示[4]，描述了TF的上下游關(guān)系鏈。
圖 1 TensorFlow依賴視圖
TF托管在github平臺，有g(shù)oogle groups和contributors共同維護。
TF提供了豐富的深度學(xué)習(xí)相關(guān)的API，支持Python和C/C++接口。
TF提供了可視化分析工具Tensorboard，方便分析和調(diào)整模型。
TF支持Linux平臺，Windows平臺，Mac平臺，甚至手機移動設(shè)備等各種平臺。
1.2 TF系統(tǒng)架構(gòu)
圖2是TF的系統(tǒng)架構(gòu)，從底向上分為設(shè)備管理和通信層、數(shù)據(jù)操作層、圖計算層、API接口層、應(yīng)用層。其中設(shè)備管理和通信層、數(shù)據(jù)操作層、圖計算層是TF的核心層。
圖2 TF系統(tǒng)架構(gòu)
底層設(shè)備通信層負責(zé)網(wǎng)絡(luò)通信和設(shè)備管理。設(shè)備管理可以實現(xiàn)TF設(shè)備異構(gòu)的特性，支持CPU、GPU、Mobile等不同設(shè)備。網(wǎng)絡(luò)通信依賴gRPC通信協(xié)議實現(xiàn)不同設(shè)備間的數(shù)據(jù)傳輸和更新。
第二層是Tensor的OpKernels實現(xiàn)。這些OpKernels以Tensor為處理對象，依賴網(wǎng)絡(luò)通信和設(shè)備內(nèi)存分配，實現(xiàn)了各種Tensor操作或計算。Opkernels不僅包含MatMul等計算操作，還包含Queue等非計算操作，這些將在第5章Kernels模塊詳細介紹。
第三層是圖計算層（Graph），包含本地計算流圖和分布式計算流圖的實現(xiàn)。Graph模塊包含Graph的創(chuàng)建、編譯、優(yōu)化和執(zhí)行等部分，Graph中每個節(jié)點都是OpKernels類型表示。關(guān)于圖計算將在第6章Graph模塊詳細介紹。
第四層是API接口層。Tensor C API是對TF功能模塊的接口封裝，便于其他語言平臺調(diào)用。
第四層以上是應(yīng)用層。不同編程語言在應(yīng)用層通過API接口層調(diào)用TF核心功能實現(xiàn)相關(guān)實驗和應(yīng)用。
1.3 TF代碼目錄組織
圖3是TF的代碼結(jié)構(gòu)視圖，下面將簡單介紹TF的目錄組織結(jié)構(gòu)。
圖3 TF代碼目錄組織結(jié)構(gòu)
Tensorflow/core目錄包含了TF核心模塊代碼。
public: API接口頭文件目錄，用于外部接口調(diào)用的API定義，主要是session.h 和tensor_c_api.h。
client: API接口實現(xiàn)文件目錄。
platform: OS系統(tǒng)相關(guān)接口文件，如file system, env等。
protobuf: 均為.proto文件，用于數(shù)據(jù)傳輸時的結(jié)構(gòu)序列化.
common_runtime: 公共運行庫，包含session, executor, threadpool, rendezvous, memory管理, 設(shè)備分配算法等。
distributed_runtime: 分布式執(zhí)行模塊，如rpc session, rpc master, rpc worker, graph manager。
framework: 包含基礎(chǔ)功能模塊，如log, memory, tensor
graph: 計算流圖相關(guān)操作，如construct, partition, optimize, execute等
kernels: 核心Op，如matmul, conv2d, argmax, batch_norm等
lib: 公共基礎(chǔ)庫，如gif、gtl(google模板庫)、hash、histogram等。
ops: 基本ops運算，ops梯度運算，io相關(guān)的ops，控制流和數(shù)據(jù)流操作
Tensorflow/stream_executor目錄是并行計算框架，由google stream executor團隊開發(fā)。
Tensorflow/contrib目錄是contributor開發(fā)目錄。
Tensroflow/python目錄是python API客戶端腳本。
Tensorflow/tensorboard目錄是可視化分析工具，不僅可以模型可視化，還可以監(jiān)控模型參數(shù)變化。
third_party目錄是TF第三方依賴庫。
eigen3: eigen矩陣運算庫，TF基礎(chǔ)ops調(diào)用
gpus: 封裝了cuda/cudnn編程庫
2. TF核心概念
TF的核心是圍繞Graph展開的，簡而言之，就是Tensor沿著Graph傳遞閉包完成Flow的過程。所以在介紹Graph之前需要講述一下符號編程、計算流圖、梯度計算、控制流的概念。
2.1 Tensor
在數(shù)學(xué)上，Matrix表示二維線性映射，Tensor表示多維線性映射，Tensor是對Matrix的泛化，可以表示1-dim、2-dim、N-dim的高維空間。圖4對比了矩陣乘法（Matrix Product）和張量積（Tensor Contract），可以看出Tensor的泛化能力，其中張量積運算在TF的MatMul和Conv2D運算中都有用到。
圖4 Tensor contract
Tensor在高維空間數(shù)學(xué)運算比Matrix計算復(fù)雜，計算量也非常大，加速張量并行運算是TF優(yōu)先考慮的問題，如add, contract, slice, reshape, reduce, shuffle等運算。
TF中Tensor的維數(shù)描述為階，數(shù)值是0階，向量是1階，矩陣是2階，以此類推，可以表示n階高維數(shù)據(jù)。
TF中Tensor支持的數(shù)據(jù)類型有很多，如tf.float16, tf.float32, tf.float64, tf.uint8, tf.int8, tf.int16, tf.int32, tf.int64, tf.string, tf.bool, tf.complex64等，所有Tensor運算都使用泛化的數(shù)據(jù)類型表示。
TF的Tensor定義和運算主要是調(diào)用Eigen矩陣計算庫完成的。TF中Tensor的UML定義如圖4。其中TensorBuffer指針指向Eigen::Tensor類型。其中，Eigen::Tensor[5][6]不屬于Eigen官方維護的程序，由貢獻者提供文檔和維護，所以Tensor定義在Eigen unsupported模塊中。
圖5 Tensor數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)定義
圖5中，Tensor主要包含兩個變量m_data和m_dimension，m_data保存了Tensor的數(shù)據(jù)塊，T是泛化的數(shù)據(jù)類型，m_dimensions保存了Tensor的維度信息。
Eigen:Tensor的成員變量很簡單，卻支持非常多的基本運算，再借助Eigen的加速機制實現(xiàn)快速計算，參考章節(jié)3.2。Eigen::Tensor主要包含了
一元運算（Unary），如sqrt、square、exp、abs等。
二元運算（Binary），如add，sub，mul，div等
選擇運算（Selection），即if / else條件運算
歸納運算（Reduce），如reduce_sum， reduce_mean等
幾何運算（Geometry），如reshape，slice，shuffle，chip，reverse，pad，concatenate，extract_patches，extract_image_patches等
張量積（Contract）和卷積運算（Convolve）是重點運算，后續(xù)會詳細講解。
2.2 符號編程
編程模式通常分為命令式編程（imperative style programs）和符號式編程（symbolic style programs）。
命令式編程容易理解和調(diào)試，命令語句基本沒有優(yōu)化，按原有邏輯執(zhí)行。符號式編程涉及較多的嵌入和優(yōu)化，不容易理解和調(diào)試，但運行速度有同比提升。
這兩種編程模式在實際中都有應(yīng)用，Torch是典型的命令式風(fēng)格，caffe、theano、mxnet和Tensorflow都使用了符號式編程。其中caffe、mxnet采用了兩種編程模式混合的方法，而Tensorflow是完全采用了符號式編程，Theano和Tensorflow的編程模式更相近。
命令式編程是常見的編程模式，編程語言如python/C++都采用命令式編程。命令式編程明確輸入變量，并根據(jù)程序邏輯逐步運算，這種模式非常在調(diào)試程序時進行單步跟蹤，分析中間變量。舉例來說，設(shè)A=10, B=10，計算邏輯：
第一步計算得出C=100，第二步計算得出D=101，輸出結(jié)果D=101。
符號式編程將計算過程抽象為計算圖，計算流圖可以方便的描述計算過程，所有輸入節(jié)點、運算節(jié)點、輸出節(jié)點均符號化處理。計算圖通過建立輸入節(jié)點到輸出節(jié)點的傳遞閉包，從輸入節(jié)點出發(fā)，沿著傳遞閉包完成數(shù)值計算和數(shù)據(jù)流動，直到達到輸出節(jié)點。這個過程經(jīng)過計算圖優(yōu)化，以數(shù)據(jù)（計算）流方式完成，節(jié)省內(nèi)存空間使用，計算速度快，但不適合程序調(diào)試，通常不用于編程語言中。舉上面的例子，先根據(jù)計算邏輯編寫符號式程序并生成計算圖
其中A和B是輸入符號變量，C和D是運算符號變量，compile函數(shù)生成計算圖F，如圖6所示。
圖6 符號編程的正向計算圖
最后得到A=10, B=10時變量D的值，這里D可以復(fù)用C的內(nèi)存空間，省去了中間變量的空間存儲。
圖 6是TF中的計算流圖，C=F(Relu(Add(MatMul(W, x), b)))，其中每個節(jié)點都是符號化表示的。通過session創(chuàng)建graph，在調(diào)用session.run執(zhí)行計算。
圖7 TF符號計算圖
和目前的符號語言比起來，TF最大的特點是強化了數(shù)據(jù)流圖，引入了mutation的概念。這一點是TF和包括Theano在內(nèi)的符號編程框架最大的不同。所謂mutation，就是可以在計算的過程更改一個變量的值，而這個變量在計算的過程中會被帶入到下一輪迭代里面去。
Mutation是機器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法幾乎必須要引入的東西（雖然也可以通過immutable replacement來代替，但是會有效率的問題）。 Theano的做法是引入了update statement來處理mutation。TF選擇了純符號計算的路線，并且直接把更新引入了數(shù)據(jù)流圖中去。從目前的白皮書看還會支持條件和循環(huán)。這樣就幾乎讓TF本身成為一門獨立的語言。不過這一點會導(dǎo)致最后的API設(shè)計和使用需要特別小心，把mutation 引入到數(shù)據(jù)流圖中會帶來一些新的問題，比如如何處理寫與寫之間的依賴。[7]
2.3 梯度計算
梯度計算主要應(yīng)用在誤差反向傳播和數(shù)據(jù)更新，是深度學(xué)習(xí)平臺要解決的核心問題。梯度計算涉及每個計算節(jié)點，每個自定義的前向計算圖都包含一個隱式的反向計算圖。從數(shù)據(jù)流向上看，正向計算圖是數(shù)據(jù)從輸入節(jié)點到輸出節(jié)點的流向過程，反向計算圖是數(shù)據(jù)從輸出節(jié)點到輸入節(jié)點的流向過程。
圖8是2.2節(jié)中圖6對應(yīng)的反向計算圖。圖中，由于C=A*B，則dA=B*dC, dB=A*dC。在反向計算圖中，輸入節(jié)點dD，輸出節(jié)點dA和dB，計算表達式為dA=B*dC=B*dD, dB=A*dC=A*dD。每一個正向計算節(jié)點對應(yīng)一個隱式梯度計算節(jié)點。
圖8 符號編程的反向計算圖
反向計算限制了符號編程中內(nèi)存空間復(fù)用的優(yōu)勢，因為在正向計算中的計算數(shù)據(jù)在反向計算中也可能要用到。從這一點上講，粗粒度的計算節(jié)點比細粒度的計算節(jié)點更有優(yōu)勢，而TF大部分為細粒度操作，雖然靈活性很強，但細粒度操作涉及到更多的優(yōu)化方案，在工程實現(xiàn)上開銷較大，不及粗粒度簡單直接。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，TF將逐步側(cè)重粗粒度運算。
2.4 控制流
TF的計算圖如同數(shù)據(jù)流一樣，數(shù)據(jù)流向表示計算過程，如圖9。數(shù)據(jù)流圖可以很好的表達計算過程，為了擴展TF的表達能力，TF中引入控制流。
圖9 Graph的數(shù)據(jù)流
在編程語言中，if…else…是最常見的邏輯控制，在TF的數(shù)據(jù)流中也可以通過這種方式控制數(shù)據(jù)流向。接口函數(shù)如下，pred為判別表達式，fn1和fn2為運算表達式。當(dāng)pred為true是，執(zhí)行fn1操作；當(dāng)pred為false時，執(zhí)行fn2操作。
TF還可以協(xié)調(diào)多個數(shù)據(jù)流，在存在依賴節(jié)點的場景下非常有用，例如節(jié)點B要讀取模型參數(shù)θ更新后的值，而節(jié)點A負責(zé)更新參數(shù)θ，則節(jié)點B必須等節(jié)點A完成后才能執(zhí)行，否則讀取的參數(shù)θ為更新前的數(shù)值，這時需要一個運算控制器。接口函數(shù)如下，tf.control_dependencies函數(shù)可以控制多個數(shù)據(jù)流執(zhí)行完成后才能執(zhí)行接下來的操作，通常與tf.group函數(shù)結(jié)合使用。
TF支持的控制算子有Switch、Merge、Enter、Leave和NextIteration等。
TF不僅支持邏輯控制，還支持循環(huán)控制。TF使用和MIT Token-Tagged machine相似的表示系統(tǒng)，將循環(huán)的每次迭代標記為一個tag，迭代的執(zhí)行狀態(tài)標記為一個frame，但迭代所需的數(shù)據(jù)準備好的時候，就可以開始計算，從而多個迭代可以同時執(zhí)行。
未完待續(xù)……
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