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

Dive into TensorFlow系列（2）- 解析TF核心抽象op算子
本文作者：李杰

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 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::GetBlasGemmAlgorithm(
        ctx, &algorithms_, &algorithms_set_already_);
      use_autotune_ = MatmulAutotuneEnable();
    }
  // 省略了很多代码...  
  private:
    std::vector 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").Label("eigen"), \
      MatMulOpfalse /* 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"),     \
      MatMulOpfalse /* 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"),    \
      MatMulOptrue /* cublas, true by default */>); \
  REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("MatMul")                           \
                              .Device(DEVICE_GPU)                  \
                              .TypeConstraint("T")              \
                              .Label("cublas"),                    \
                          MatMulOptrue /* 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最简单的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's input and output type is std::vector
    return Status::OK();
    });

// 步骤2：定义kernel（常规CPU设备）,并把kernel与op绑定
class ZeroOutOp : public OpKernel {
public:
    explicit ZeroOutOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {}

    void Compute(OpKernelContext* context) override {
        // Grab the input tensor from OpKernelContext instance
        const Tensor& input_tensor = context->input(0); 
        auto input = input_tensor.flat();

        // Create an output tensor
        Tensor* output_tensor = NULL;
        OP_REQUIRES_OK(context, context->allocate_output(0, input_tensor.shape(),
            &output_tensor));    // OP_REQUIRES_OK第二个参数一般为方法调用,此处为输出张量分配内存空间
        auto output_flat = output_tensor->flat();

        // Set all but the first element of the output tensor to 0.
        const int N = input.size();
        for (int i = 1; i < N; i++) {
            output_flat(i) = 0;
        }

        // Preserve the first input value if possible.
        if (N > 0) output_flat(0) = input(0);
    }
};

REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("ZeroOut").Device(DEVICE_CPU), ZeroOutOp);
```
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最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，最后还要确保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匹配最合适的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);                          \
          });
参照上述同样的流程，我们可以发现libtensorflow.so中涉及op与kernel的具体实现，同时也包括Session的具体实现。

最后，我们再来讲讲REGISTER_OP宏背后的具体原理。我们在上面已经给出了此宏的定义，此处针对它的实现展开谈谈：

// 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)

// REGISTER_OP的一般用法如下
REGISTER_OP("ZeroOut")
    .Input("to_zero: int32")
    .Output("zeroed: int32")
    .SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) {
      c->set_output(0, c->input(0));
      return Status::OK();
    });

// op定义的链式规则是通过OpDefBuilderWrapper类实现的
class OpDefBuilderWrapper<true> {
 public:
  explicit OpDefBuilderWrapper(const char name[]) : builder_(name) {}

  OpDefBuilderWrapper<true>& Input(string spec) {
    builder_.Input(std::move(spec));
    return *this;                        // 显而易见，调用Input仍然返回OpDefBuilderWrapper本身
  }
  OpDefBuilderWrapper<true>& Output(string spec) {
    builder_.Output(std::move(spec));
    return *this;
  }

  OpDefBuilderWrapper<true>& SetShapeFn(
      Status (*fn)(shape_inference::InferenceContext*)) {
    builder_.SetShapeFn(fn);
    return *this;
  }
  const ::tensorflow::OpDefBuilder& builder() const { return builder_; }

 private:
  mutable ::tensorflow::OpDefBuilder builder_;
};

// 当通过链式规划构建好op后，再通过OpDefBuilderReceiver完成op的注册
// op.h
struct OpDefBuilderReceiver {
  // To call OpRegistry::Global()->Register(...), used by the
  // REGISTER_OP macro below.
  // Note: These are implicitly converting constructors.
  OpDefBuilderReceiver(
      const OpDefBuilderWrapper<true>& wrapper);  // NOLINT(runtime/explicit)
  constexpr OpDefBuilderReceiver(const OpDefBuilderWrapper<false>&) {
  }  // NOLINT(runtime/explicit)
};

// op.cc，然后在OpDefBuilderReceiver构造函数内部完成OpDefBuilderWrapper的全局注册
OpDefBuilderReceiver::OpDefBuilderReceiver(
    const OpDefBuilderWrapper<true>& wrapper) {
  OpRegistry::Global()->Register(
      [wrapper](OpRegistrationData* op_reg_data) -> Status {
        return wrapper.builder().Finalize(op_reg_data);
      });
}
```
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》： https://arxiv.org/abs/1603.04467

2.Graphs and Sessions： https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r1/guide/graphs.md

3.Adding a New Op： https://github.com/tensorflow/docs/blob/master/site/en/r1/guide/extend/op.md

4.跨设备通信send/recv： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/kernels/sendrecv_ops.h

5.OpKernel definition： https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/core/framework/op_kernel.h

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
**本文作者：李杰**
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：

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/2ba4e499f2ec4c869067ccf14cfc41c7~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)


### 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.ccREGISTER_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.cctemplate 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::GetBlasGemmAlgorithm( ctx, &algorithms_, &algorithms_set_already_); use_autotune_ = MatmulAutotuneEnable(); } // 省略了很多代码...    private: std::vector 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").Label("eigen"), \ MatMulOp);
#define REGISTER_CPU(T) /*cpu对应实现(eigen与非eigen)*/ \ REGISTER_KERNEL_BUILDER( \ Name("MatMul").Device(DEVICE_CPU).TypeConstraint("T"), \ MatMulOp); \ 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"), \ MatMulOp); \ REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("MatMul") \ .Device(DEVICE_GPU) \ .TypeConstraint("T") \ .Label("cublas"), \ MatMulOp)```
## 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最简单的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opREGISTER_OP("ZeroOut").Input("to_zero: int32").Output("zeroed: int32").SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) { c->set_output(0, c->input(0)); //c's input and output type is std::vector return Status::OK(); });
// 步骤2：定义kernel（常规CPU设备）,并把kernel与op绑定class ZeroOutOp : public OpKernel {public: explicit ZeroOutOp(OpKernelConstruction* context) : OpKernel(context) {}
void Compute(OpKernelContext* context) override { // Grab the input tensor from OpKernelContext instance const Tensor& input_tensor = context->input(0);   auto input = input_tensor.flat();
// Create an output tensor Tensor* output_tensor = NULL; OP_REQUIRES_OK(context, context->allocate_output(0, input_tensor.shape(), &output_tensor)); // OP_REQUIRES_OK第二个参数一般为方法调用,此处为输出张量分配内存空间 auto output_flat = output_tensor->flat();
// Set all but the first element of the output tensor to 0. const int N = input.size(); for (int i = 1; i < N; i++) { output_flat(i) = 0; }
// Preserve the first input value if possible. if (N > 0) output_flat(0) = input(0); }};
REGISTER_KERNEL_BUILDER(Name("ZeroOut").Device(DEVICE_CPU), ZeroOutOp);```
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 tfzero_out_module = tf.load_op_library('./zero_out.so') # 加载so文件生成python modulewith tf.Session(''): zero_out_module.zero_out([[1, 2], [3, 4]]).eval()
# Printsarray([[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最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，最后还要确保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匹配最合适的kernel实现。

![](https://p3-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/419cd70db0da46b090f740d7245ee836~tplv-k3u1fbpfcp-zoom-1.image)


### 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// $(l o c a t i o n / / t e n s o r f l o w : t f_{f} r a m e w o r k_{v} e r s i o n_{s} c r i p t . l d s) ", " - l e x e c i n f o ",], " / / c o n d i t i o n s : d e f a u l t " : [" - W l, - - v e r s i o n - s c r i p t,$ {rootdir}/tensorflow/core/BUILDtf_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(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); \ });```
参照上述同样的流程，我们可以发现libtensorflow.so中涉及op与kernel的具体实现，同时也包括Session的具体实现。
最后，我们再来讲讲REGISTER_OP宏背后的具体原理。我们在上面已经给出了此宏的定义，此处针对它的实现展开谈谈：
```// 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(name)
// REGISTER_OP的一般用法如下REGISTER_OP("ZeroOut") .Input("to_zero: int32") .Output("zeroed: int32") .SetShapeFn([](::tensorflow::shape_inference::InferenceContext* c) { c->set_output(0, c->input(0)); return Status::OK(); });
// op定义的链式规则是通过OpDefBuilderWrapper类实现的class OpDefBuilderWrapper { public: explicit OpDefBuilderWrapper(const char name[]) : builder_(name) {}
OpDefBuilderWrapper& Input(string spec) { builder_.Input(std::move(spec)); return *this; // 显而易见，调用Input仍然返回OpDefBuilderWrapper本身 } OpDefBuilderWrapper& Output(string spec) { builder_.Output(std::move(spec)); return *this; }
OpDefBuilderWrapper& SetShapeFn( Status (*fn)(shape_inference::InferenceContext*)) { builder_.SetShapeFn(fn); return *this; } const ::tensorflow::OpDefBuilder& builder() const { return builder_; }
private: mutable ::tensorflow::OpDefBuilder builder_;};
// 当通过链式规划构建好op后，再通过OpDefBuilderReceiver完成op的注册// op.hstruct OpDefBuilderReceiver { // To call OpRegistry::Global()->Register(...), used by the // REGISTER_OP macro below. // Note: These are implicitly converting constructors. OpDefBuilderReceiver( const OpDefBuilderWrapper& wrapper); // NOLINT(runtime/explicit) constexpr OpDefBuilderReceiver(const OpDefBuilderWrapper&) { } // NOLINT(runtime/explicit)};
// op.cc，然后在OpDefBuilderReceiver构造函数内部完成OpDefBuilderWrapper的全局注册OpDefBuilderReceiver::OpDefBuilderReceiver( const OpDefBuilderWrapper& wrapper) { OpRegistry::Global()->Register( [wrapper](OpRegistrationData* op_reg_data) -> Status { return wrapper.builder().Finalize(op_reg_data); });}```
## 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：
7.tensorflow源码解析之framework-op：
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Jcloud/p/16895191.html

一、初识op

1.1 op定义

1.2 op分类

1.3 op与kernel

二、自定义op

2.1 自定义op场景

2.2 自定义op流程

2.3 高级话题

三、op工作原理

3.1 op运行框架

3.2 若干技术细节

四、总结

参考资料