[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
2021/10/25 20:39:53
本文主要是介绍[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎，对大家解决编程问题具有一定的参考价值，需要的程序猿们随着小编来一起学习吧！
[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
目录- [源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎
- 0x00 摘要
- 0x01 前文回顾
- 1.1 训练过程
- 1.2 例子
- 1.3 源码剖析
- 0x02 Python 调用过程
- 2.1 调用
- 2.2 引擎
- 0x03 c++世界
- 3.1 支撑系统
- 3.1.1 Edge
- 3.1.2 Edge 相关函数
- 3.1.3 Python 扩展
- 3.2 引入
- 3.2.1 初始化
- 3.2.1.1 初始化继承体系
- 3.2.2.2 初始化引擎
- 3.2.3 与Python世界联系起来
- 3.2.1 初始化
- 3.3 C++引擎入口
- 3.3.1 try_get_grad_accumulator
- 3.3.2 gradient_edge
- 3.3.3 output_edges
- 3.4 PythonEngine
- 3.4.1 获取引擎
- 3.4.2 定义
- 3.5 另一调用途径
- 3.1 支撑系统
- 0xFF 参考
0x00 摘要
本系列将通过大概十篇左右文章来分析 PyTorch 的自动微分功能如何实现。本文是后向传播的第一篇，介绍调用流程：如何从 Python 代码进入到 C++ autograd 引擎。
系列前几篇连接如下：
深度学习利器之自动微分(1)
深度学习利器之自动微分(2)
[源码解析]深度学习利器之自动微分(3) --- 示例解读
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(1) --- 基础类(上)
[源码解析]PyTorch如何实现前向传播(2) --- 基础类(下)
[源码解析] PyTorch如何实现前向传播(3) --- 具体实现
0x01 前文回顾
我们首先从三个角度来看看前向传播和后向传播的联系。
1.1 训练过程
我们首先回忆一下训练过程。
神经网络 (NN) 是对某些输入数据执行的嵌套函数的集合。这些函数由参数 （由权重和偏差组成）定义，这些参数在 PyTorch 中存储在张量中。训练 NN 分两步进行：
-
前向传播：在前向传播中，神经网络对正确的输出做出最好的猜测。它通过它的每个函数运行输入数据来做出这个猜测。
-
反向传播：在反向传播中，神经网络根据其猜测中的误差成比例地调整其参数。它通过从输出向后遍历，收集关于函数参数（梯度）的误差导数，并使用梯度下降优化参数来实现这一点。
1.2 例子
其次，我们回忆一下前文示例。
def train_loop(model, optimizer, iterations):
for _ in range(iterations):
optimizer.zero_grad()
output = model(input) # 前向传播
loss = criterion(output, target) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step()
前向计算结束之后，我们已经得到了计算图的依赖关系，于是可以开始进行后向传播了。我们需要从 backward 开始分析。
1.3 源码剖析
从前文我们可以看到，前向计算函数 sub_Tensor 针对前向计算结果 result 做了如下配置：
- 如何知道调用反向计算 ：result 就是前向计算的结果，result 之中有
autograd_meta_，其是一个 DifferentiableViewMeta 类型，DifferentiableViewMeta 的 grad_fn_ 就是反向计算的梯度函数。grad_fn_ 指向了 SubBackward0。 - 反向传播如何计算 ：调用 SubBackward0 计算。
- SubBackward0 的输入 ：得到了前向计算的输出 result（其会在反向传播时候作为输入变量，就是设定到了 SubBackward0.input_metadata_ 之上）。
- SubBackward0 的输出 ：构建了
next_edges_作为其反向传播时候的输出边。根据next_edges_就能得到反向传导图了。
既然梳理了前向传播与后向传播的关系，我们接下来就看看如何进入到后向传播环节。
0x02 Python 调用过程
2.1 调用
我们首先来到了 torch/_tensor.py，这里有两个函数可以计算梯度，我们选取 backward 来看看。
def backward(self, gradient=None, retain_graph=None, create_graph=False, inputs=None):
r"""Computes the gradient of current tensor w.r.t. graph leaves.
"""
if has_torch_function_unary(self):
return handle_torch_function(
Tensor.backward,
(self,),
self,
gradient=gradient,
retain_graph=retain_graph,
create_graph=create_graph,
inputs=inputs)
torch.autograd.backward(self, gradient, retain_graph, create_graph, inputs=inputs)
然后来到了 torch/autograd/__init__.py。这里 backward 主要逻辑是：
- 利用输入参数来构建输入张量和梯度张量 。
- 使用 _make_grads 把 grad_tensors 中的元素重新组织成tuple(list(torch.Tensor, ...))的形式。
- 然后利用 Variable._execution_engine.run_backward 执行后向传播。
def backward(
tensors: _TensorOrTensors,
grad_tensors: Optional[_TensorOrTensors] = None,
retain_graph: Optional[bool] = None,
create_graph: bool = False,
grad_variables: Optional[_TensorOrTensors] = None,
inputs: Optional[_TensorOrTensors] = None,
) -> None:
r"""Computes the sum of gradients of given tensors with respect to graph
leaves.
"""
if grad_variables is not None:
warnings.warn("'grad_variables' is deprecated. Use 'grad_tensors' instead.")
if grad_tensors is None:
grad_tensors = grad_variables
else:
raise RuntimeError("'grad_tensors' and 'grad_variables' (deprecated) "
"arguments both passed to backward(). Please only "
"use 'grad_tensors'.")
if inputs is not None and len(inputs) == 0:
raise RuntimeError("'inputs' argument to backward() cannot be empty.")
# 利用输入参数来构建输入张量和梯度张量
tensors = (tensors,) if isinstance(tensors, torch.Tensor) else tuple(tensors)
inputs = (inputs,) if isinstance(inputs, torch.Tensor) else \
tuple(inputs) if inputs is not None else tuple()
# _make_grads 把 grad_tensors 中的元素重新组织成tuple(list(torch.Tensor, ...))的形式
grad_tensors_ = _tensor_or_tensors_to_tuple(grad_tensors, len(tensors))
grad_tensors_ = _make_grads(tensors, grad_tensors_)
if retain_graph is None:
retain_graph = create_graph
# 执行后向传播
Variable._execution_engine.run_backward(
tensors, grad_tensors_, retain_graph, create_graph, inputs,
allow_unreachable=True, accumulate_grad=True) # allow_unreachable flag
Variable._execution_engine.run_backward 这里开始进入了C++世界。
Python + C++
|
|
|
backward |
+ |
| |
| |
| |
v |
Variable._execution_engine.run_backward +---------->
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|
+
2.2 引擎
torch/autograd/variable.py 文件之中，生成了 _execution_engine。
from torch._C import _ImperativeEngine as ImperativeEngine Variable._execution_engine = ImperativeEngine()
从 torch/_C/__init__.pyi.in 我们可以看到，C++世界应该去python_engine.cpp寻找答案。
# Defined in torch/csrc/autograd/python_engine.cpp class _ImperativeEngine:
0x03 c++世界
进入 C++ 世界之后，我们放慢下脚步，先回忆一下支撑系统，否则会因为太复杂而绕晕。
3.1 支撑系统
3.1.1 Edge
Edge 通过function，input_nr 的配对来表示图中的边。
using tensor_list = std::vector<at::Tensor>;
using variable_list = std::vector<Variable>;
using edge_list = std::vector<Edge>;
using saved_variable_list = std::vector<SavedVariable>;
using IndexRange = std::pair<size_t, size_t>;
/// Represents a particular input of a function.
struct Edge {
Edge() noexcept : function(nullptr), input_nr(0) {}
Edge(std::shared_ptr<Node> function_, uint32_t input_nr_) noexcept
: function(std::move(function_)), input_nr(input_nr_) {}
/// The function this `Edge` points to.
std::shared_ptr<Node> function; // 本边指向的Node
/// The identifier of a particular input to the function.
uint32_t input_nr; //指定本Edge在后向传播之中是function的第几个输入
};
}} // namespace torch::autograd
3.1.2 Edge 相关函数
torch/csrc/autograd/function.h 这里是边相关的函数。都是 Node 类的函数。
void set_next_edge(size_t index, Edge edge) {
update_topological_nr(edge);
next_edges_[index] = std::move(edge);
}
void add_next_edge(Edge edge) {
update_topological_nr(edge);
next_edges_.push_back(std::move(edge));
}
void set_next_edges(edge_list&& next_edges) {
next_edges_ = std::move(next_edges);
for(const auto& next_edge : next_edges_) {
update_topological_nr(next_edge);
}
}
const Edge& next_edge(size_t index) const noexcept {
return next_edges_[index];
}
const edge_list& next_edges() const noexcept {
return next_edges_;
}
edge_list& next_edges() noexcept {
return next_edges_;
}
uint32_t num_outputs() const noexcept {
return next_edges_.size();
}
torch/csrc/jit/runtime/graph_executor.cpp 之中也有一些edge相关函数。
void addOutputForTensor(const at::Tensor& tensor) {
auto v = Variable(tensor);
add_next_edge(
v.defined() ? torch::autograd::impl::gradient_edge(v)
: autograd::Edge{});
}
void addOutputForIValue(const IValue& value) {
if (value.isTensorList()) {
for (const at::Tensor tensor : value.toTensorList()) {
addOutputForTensor(tensor);
}
} else if (value.isTensor()) {
addOutputForTensor(value.toTensor());
} else {
// We could have None passed here via `Optional[Tensor]`
add_next_edge(autograd::Edge{});
}
}
gradient_edge 在前文和本文下面会用到，就是利用一个Variable的梯度和前向传播的输出来构建一个Edge。
Edge gradient_edge(const Variable& self) {
// If grad_fn is null (as is the case for a leaf node), we instead
// interpret the gradient function to be a gradient accumulator, which will
// accumulate its inputs into the grad property of the variable. These
// nodes get suppressed in some situations, see "suppress gradient
// accumulation" below. Note that only variables which have `requires_grad =
// True` can have gradient accumulators.
// self.grad_fn() 这里触发了一个调用
if (const auto& gradient = self.grad_fn()) { // 这是一个中间节点，gradient 是一个Function，比如可以得到一个SubBackward0实例
return Edge(gradient, self.output_nr()); // self.output_nr() 表示本Edge是function的第n个输入。前向传播时候的第 n 个输出在反向传播时候就是第 n 个输入。
} else {
return Edge(grad_accumulator(self), 0); // 这是一个叶子节点，所以生成一个AccumulateGrad，0表示本Edge是function的第一个输入
}
}
3.1.3 Python 扩展
我们接下来介绍 Python 扩展。一般来说，人们不会用C直接编写Python模块，而是直接写C模块，然后包装一下让Python可以直接调用，过程大致是：
- C 语言引入 Python.h 头文件。
- 编写封装函数，该函数处理从 Python 世界传入的参数。
- C 语言实现功能逻辑。
- 把 C 语言的返回值包装成 Python 对象。
- 在 PyMethodDef 结构体中注册所需要的函数。
- 在初始化方法中注册模块名。
- 把 C 源文件编译成链接库以供Python使用。
PyMethodDef 的定义如下：
typedef PyObject *(*PyCFunction)(PyObject *, PyObject *);
struct PyMethodDef {
const char *ml_name; /* The name of the built-in function/method */
PyCFunction ml_meth; /* The C function that implements it */
int ml_flags; /* Combination of METH_xxx flags, which mostly
describe the args expected by the C func */
const char *ml_doc; /* The __doc__ attribute, or NULL */
};
typedef struct PyMethodDef PyMethodDef;
3.2 引入
3.2.1 初始化
在 torch/csrc/Module.cpp 之中，initModule 会进行 C++ 世界的初始化。这是一个庞大的函数，对于本文，我们只关注 THPFunction_initModule 和 THPEngine_initModule，省略了众多代码。
PyObject* initModule() {
......
ASSERT_TRUE(THPFunction_initModule(module));
ASSERT_TRUE(THPEngine_initModule(module));
......
}
3.2.1.1 初始化继承体系
初始化时候，THPFunction_initModule(module) 创建了torch._C._FunctionBase。
bool THPFunction_initModule(PyObject *module)
{
if (PyType_Ready(&THPFunctionType) < 0)
return false;
Py_INCREF(&THPFunctionType);
// 创建了`torch._C._FunctionBase`
PyModule_AddObject(module, "_FunctionBase", (PyObject *)&THPFunctionType);
return true;
}
而在torch/autograd/function.py中，有以下两个类以torch._C._FunctionBase为基类：
class Function(with_metaclass(FunctionMeta, _C._FunctionBase, _ContextMethodMixin, _HookMixin)) class BackwardCFunction(_C._FunctionBase, _ContextMethodMixin, _HookMixin)
这个Function继承体系就构成了DAG的基础。
3.2.2.2 初始化引擎
THPEngine_initModule(module) 创建了torch._C._EngineBase，_EngineBase这个类负责动态图执行之前的预处理，_EngineBase会将torch.autograd的backward之类的请求预处理后送给真正的Engine去执行。
PyObject* initModule() {
......
ASSERT_TRUE(THPVariable_initModule(module));
ASSERT_TRUE(THPFunction_initModule(module));
ASSERT_TRUE(THPEngine_initModule(module)); // 这里初始化引擎
}
THPEngine_initModule 通过函数PyModule_AddObject 把 THPEngineType 这个对象注册到模块 module（一个PyObject类型） 之中，命名为 _ImperativeEngine。对应的就是 Python端的 _ImperativeEngine。
bool THPEngine_initModule(PyObject *module)
{
#ifndef _WIN32
if (pthread_atfork(nullptr, nullptr, child_atfork) != 0) {
throw std::runtime_error("unable to set pthread_atfork handler");
}
#endif
if (PyType_Ready(&THPEngineType) < 0)
return false;
Py_INCREF(&THPEngineType);
// 为 Python 注册了引擎
PyModule_AddObject(module, "_ImperativeEngine", (PyObject *)&THPEngineType);
set_default_engine_stub(python::PythonEngine::get_python_engine);
return true;
}
THPEngineType 定义如下，可以看出来，生成的实例是 "torch._C._EngineBase"。
PyTypeObject THPEngineType = {
PyVarObject_HEAD_INIT(nullptr, 0)
"torch._C._EngineBase", /* tp_name */
sizeof(THPEngine), /* tp_basicsize */
0, /* tp_itemsize */
nullptr, /* tp_dealloc */
0, /* tp_vectorcall_offset */
nullptr, /* tp_getattr */
nullptr, /* tp_setattr */
nullptr, /* tp_reserved */
nullptr, /* tp_repr */
nullptr, /* tp_as_number */
nullptr, /* tp_as_sequence */
nullptr, /* tp_as_mapping */
nullptr, /* tp_hash */
nullptr, /* tp_call */
nullptr, /* tp_str */
nullptr, /* tp_getattro */
nullptr, /* tp_setattro */
nullptr, /* tp_as_buffer */
Py_TPFLAGS_DEFAULT | Py_TPFLAGS_BASETYPE, /* tp_flags */
nullptr, /* tp_doc */
nullptr, /* tp_traverse */
nullptr, /* tp_clear */
nullptr, /* tp_richcompare */
0, /* tp_weaklistoffset */
nullptr, /* tp_iter */
nullptr, /* tp_iternext */
THPEngine_methods, /* tp_methods */
nullptr, /* tp_members */
nullptr, /* tp_getset */
nullptr, /* tp_base */
nullptr, /* tp_dict */
nullptr, /* tp_descr_get */
nullptr, /* tp_descr_set */
0, /* tp_dictoffset */
nullptr, /* tp_init */
nullptr, /* tp_alloc */
THPEngine_new /* tp_new */
};
3.2.3 与Python世界联系起来
既然 C++ 的引擎已经和 Python 的引擎联系了起来，我们再看看引擎的具体函数。
对于torch._C._EngineBase，其成员函数是 THPEngine_methods。THPEngine_methods 的类型就是我们前面介绍的 PyMethodDef，用来进行 Python 拓展。这里定义了 run_backward，queue_callback 和 is_checkpoint_valid。我们回忆一下，run_backward 就是 Python世界的切入点。
static struct PyMethodDef THPEngine_methods[] = {
{(char*)"run_backward",
castPyCFunctionWithKeywords(THPEngine_run_backward), // 与Python对应
METH_VARARGS | METH_KEYWORDS, nullptr},
{(char*)"queue_callback", THPEngine_queue_callback, METH_O, nullptr},
{(char*)"is_checkpoint_valid", THPEngine_is_checkpoint_valid, METH_NOARGS, nullptr},
{nullptr}
};
按照前面 PyMethodDef 的定义有："run_backward" 是方法名字，THPEngine_run_backward 是对应的C语言方法。所以，Python 世界的 Variable._execution_engine.run_backward 就对应了 THPEngine_run_backward。
Python + C++
|
| initModule
| +
| |
| |
| |
| v
backward | THPEngine_initModule
+ | +
| | |
| | |
| | |
v | v
Variable._execution_engine.run_backward | PyModule_AddObject(module, "_ImperativeEngine", &THPEngineType)
+ | +
| | |
| | |
| | v
| |
| | +----------------------------------------------------------+
v | | module |
| | |
+-------------------------+ | | +---------------------------------------------------+ |
| _ImperativeEngine | | | | _ImperativeEngine | |
Variable._execution_engine +---> | | | | | | |
| | | | | +----------------------------------------------+ | |
| | | | | | THPEngine_methods | | |
| | | | | | | | |
| | | | | | | | |
| run_backward +-----------------------------> "run_backward" : THPEngine_run_backward | | |
| | | | | | | | |
| | | | | +----------------------------------------------+ | |
+-------------------------+ | | | | |
| | +---------------------------------------------------+ |
| | |
+ +----------------------------------------------------------+
手机如下：
于是我们要在 C++ 世界分析 THPEngine_run_backward。
3.3 C++引擎入口
THPEngine_run_backward 是 C++ 引擎的入口，位于：torch/csrc/autograd/python_engine.cpp。
主要逻辑如下：
-
首先，是通过函数
PyArg_ParseTupleAndKeywords对输入的参数重新解析，并赋值给新定义的变量:- 新的变量为：
tensors，grad_tensors，keep_graph，create_graph，inputs以及allow_unreachable。比如 inputs就是一个vector。 - python世界中的输入是 torch.autograd.backward(tensors, grad_tensors)，这些参数分别转换被成了C++世界中的tensors和grad_tensors变量。这两个变量在C++中的类型是PyObject，并且size为1。PyObject是任何python对象的基类，在本方法之中，tensors和grad_tensors 其实是THPVariable类的实例。
- 新的变量为：
-
从输入获取输入张量和梯度张量，主要是检查tensors和grad_tensors的变量类型以及tuple size是否一致。
-
依据输入构建了三个变量
edge_list roots，output_edges和variable_list grads，这三个分别是反向传播（求导）的起始点，模型最终输出的边信息和梯度。- roots是包含有前向传播输出节点的 gradient_edge()（即输出节点的
(grad_fn_, 0)）的 vector。需要注意，grad_fn_是 Node 的派生类，所以 roots 就是Node。 - grads 是前向传播产生的梯度，如果没有配置，则初始化为(tensor(1.),)。
- output_edges 是依据前向传播输入节点 inputs 构建的后向传播输出边。
- roots是包含有前向传播输出节点的 gradient_edge()（即输出节点的
-
调用outputs = engine.execute(roots, grads, keep_graph, create_graph, output_edges)，正式进入反向传播引擎。
具体代码如下：
// Implementation of torch._C._EngineBase.run_backward
PyObject *THPEngine_run_backward(PyObject *self, PyObject *args, PyObject *kwargs)
{
HANDLE_TH_ERRORS
PyObject *tensors = nullptr;
PyObject *grad_tensors = nullptr;
unsigned char keep_graph = 0;
unsigned char create_graph = 0;
PyObject *inputs = nullptr;
unsigned char allow_unreachable = 0;
unsigned char accumulate_grad = 0; // Indicate whether to accumulate grad into leaf Tensors or capture
const char *accepted_kwargs[] = { // NOLINT
"tensors", "grad_tensors", "keep_graph", "create_graph", "inputs",
"allow_unreachable", "accumulate_grad", nullptr
};
// 对输入的参数重新解析并赋值给新定义的变量tensors,grad_tensors等等，比如 inputs就是一个vector
if (!PyArg_ParseTupleAndKeywords(args, kwargs, "OObb|Obb", (char**)accepted_kwargs,
&tensors, &grad_tensors, &keep_graph, &create_graph, &inputs, &allow_unreachable, &accumulate_grad))
return nullptr;
// 从输入获取输入张量和梯度张量，主要是检查tensors和grad_tensors的变量类型以及tuple size是否一致。
Py_ssize_t num_tensors = PyTuple_GET_SIZE(tensors);
Py_ssize_t num_gradients = PyTuple_GET_SIZE(grad_tensors);
THPUtils_assert(num_tensors == num_gradients, "got %ld tensors and %ld "
"gradients", num_tensors, num_gradients);
// The user either called autograd.backward(...) or autograd.grad(...) to get here
bool backward_api_called = accumulate_grad;
// 我们回忆一下定义
// using variable_list = std::vector<Variable>;
// using edge_list = std::vector<Edge>;
edge_list roots; // 就是反向传播的起点（根节点）
roots.reserve(num_tensors);
variable_list grads; // 就是反向传播的梯度
grads.reserve(num_tensors);
// 依据输入来配置roots和grads
for (int i = 0; i < num_tensors; i++) {
// tensors是输入节点，即前向传播图的输出
PyObject *_tensor = PyTuple_GET_ITEM(tensors, i);
THPUtils_assert(THPVariable_Check(_tensor), "element %d of tensors "
// 得到 gradient_edge = Edge(grad_fn(), output_nr())
auto gradient_edge = torch::autograd::impl::gradient_edge(variable);
roots.push_back(std::move(gradient_edge)); // root增加一个Edge
PyObject *grad = PyTuple_GET_ITEM(grad_tensors, i);
if (THPVariable_Check(grad)) {
const Variable& grad_var = THPVariable_Unpack(grad);
if (grad_var.has_names()) {
TORCH_WARN(
"Autograd was passed a named grad tensor with dims ", grad_var.names(),
". Autograd does not yet support named tensor semantics, so all names ",
"will be ignored. In practice all computed gradients will still be correct "
"according to regular tensor semantics.");
}
grads.push_back(grad_var); // 增加一个梯度
}
}
// 构建一个输出Edge列表
std::vector<Edge> output_edges;
if (inputs != nullptr) {
int num_inputs = PyTuple_GET_SIZE(inputs);
output_edges.reserve(num_inputs);
// 遍历输入列表
for (int i = 0; i < num_inputs; ++i) {
PyObject *input = PyTuple_GET_ITEM(inputs, i);
const auto& tensor = THPVariable_Unpack(input);
const auto output_nr = tensor.output_nr();
auto grad_fn = tensor.grad_fn();
if (!grad_fn) {
// 获取 grad_accumulator，用来判断是否是叶子节点
grad_fn = torch::autograd::impl::try_get_grad_accumulator(tensor);
}
if (!grad_fn) {
// NOTE [ Autograd Unreachable Input ]
// Since input has no grad_accumulator, its guaranteed to be unreachable.
// We initialize an edge pointing to a non-nullptr Node so nodes in the graph
// (e.g., mul when an operand is scalar) that have edges pointing to nullptr
// don't get erroneously assigned `needed = True` in exec_info.
// 说明是叶子节点
output_edges.emplace_back(std::make_shared<Identity>(), 0);
} else {
// 是中间节点
output_edges.emplace_back(grad_fn, output_nr);
}
}
}
// 现在，roots是包含有(前向传播输出节点的grad_fn_, 0)的vector。
// grads 是前向传播产生的梯度，如果没有配置，则初始化为(tensor(1.),)
// output_edges 是依据前向传播输入节点 input 构建的后向传播输出边
variable_list outputs;
{
pybind11::gil_scoped_release no_gil;
auto& engine = python::PythonEngine::get_python_engine();
// 进入引擎执行
outputs = engine.execute(roots, grads, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, output_edges);
}
if (!backward_api_called && inputs != nullptr) {
int num_inputs = PyTuple_GET_SIZE(inputs);
THPObjectPtr py_outputs {PyTuple_New(num_inputs)};
if (!py_outputs) return nullptr;
for (int i = 0; i < num_inputs; i++) {
PyTuple_SET_ITEM(py_outputs.get(), i, THPVariable_Wrap(outputs[i]));
}
return py_outputs.release();
} else {
Py_RETURN_NONE;
}
END_HANDLE_TH_ERRORS
}
我们接下来分析 THPEngine_run_backward 用到的几个辅助函数。
3.3.1 try_get_grad_accumulator
上面代码之中，有 grad_fn = torch::autograd::impl::try_get_grad_accumulator(tensor) 来获取计算梯度的方法。其实是用它来判断是否是叶子节点，只有非叶子节点 grad_accumulator_才不为空。
try_get_grad_accumulator 返回的是个指向Node对象的指针 : std::weak_ptr<Node> grad_accumulator_。就是如何计算梯度。
具体逻辑是：
- 先通过函数
get_autograd_meta返回一个AutogradMeta结构体。 - 然后访问结构体中的成员变量
grad_accumulator_，而grad_accumulator_是一个指向类型为Node对象的std::weak_ptr指针。 - 最后通过
lock()函数创建一个std::shared_ptr来管理对象。
std::shared_ptr<Node> try_get_grad_accumulator(const Variable& self) {
if (get_autograd_meta(self)) {
return get_autograd_meta(self)->grad_accumulator_.lock();
} else {
return nullptr;
}
}
3.3.2 gradient_edge
上面代码之中，gradient_edge 被用来在输入 tensor 基础之上构建一个 Edge。
auto gradient_edge = torch::autograd::impl::gradient_edge(variable); roots.push_back(std::move(gradient_edge)); // root增加一个Edge
gradient_edge 具体如下：
Edge gradient_edge(const Variable& self) {
// If grad_fn is null (as is the case for a leaf node), we instead
// interpret the gradient function to be a gradient accumulator, which will
// accumulate its inputs into the grad property of the variable. These
// nodes get suppressed in some situations, see "suppress gradient
// accumulation" below. Note that only variables which have `requires_grad =
// True` can have gradient accumulators.
if (const auto& gradient = self.grad_fn()) {
return Edge(gradient, self.output_nr());
} else {
return Edge(grad_accumulator(self), 0);
}
}
3.3.3 output_edges
上面代码之中， std::vector
在拿到 grad_accumulator_ 之后，会赋予为 grad_fn，这样就用来判断是否为叶子节点。然后分别构建叶子节点和中间节点，放到 output_edges 之中。
if (!grad_fn) {
// NOTE [ Autograd Unreachable Input ]
// Since input has no grad_accumulator, its guaranteed to be unreachable.
// We initialize an edge pointing to a non-nullptr Node so nodes in the graph
// (e.g., mul when an operand is scalar) that have edges pointing to nullptr
// don't get erroneously assigned `needed = True` in exec_info.
output_edges.emplace_back(std::make_shared<Identity>(), 0); // 叶子节点
} else {
output_edges.emplace_back(grad_fn, output_nr); // 非叶子节点
}
我们看看构建output_edges的变量 grad_fn 和 output_nr，看看它们的由来。
grad_fn是通过 try_get_grad_accumulator 方法得到的一个指向Node对象的std::shared_ptr指针，就是如何计算梯度的操作。
output_pr 由如下设置，其最终得到的是结构体AutogradMeta中的成员变量uint32_t output_nr_。
const auto output_nr = tensor.output_nr();
emplace_back()函数向容器中中加入临时对象， 临时对象原地构造，没有赋值或移动的操作。
回忆一下 Edge 的定义。所以可以看出来，emplace_back()就是使用了这些输入生成了一个 Edge。
/// Represents a particular input of a function.
struct Edge {
Edge() noexcept : function(nullptr), input_nr(0) {}
Edge(std::shared_ptr<Node> function_, uint32_t input_nr_) noexcept
: function(std::move(function_)), input_nr(input_nr_) {}
/// The function this `Edge` points to.
std::shared_ptr<Node> function; // 指向的Node
/// The identifier of a particular input to the function.
uint32_t input_nr; //指定本Edge在后向传播之中是function的第几个输入
};
输入转换如下图，可以看出来输入从 Python 如何进行转换最终传入C++引擎，以如下变量为例：
- Python 的 tensors 被转换为 C++ 的 root。
- Python 的 grad_tensors 被转换为 C++ 的 grads。
- Python 的 inputs 被转换为 C++ 的 output_edges。
- 最终把这三个变量传递给引擎：PythonEngine.execute(roots, grads, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, output_edges)。
backward(tensors, grad_tensors, inputs)
+ + +
| | |
Python | | |
| | |
+------------------------------------------------------------------------------------------+
| | |
C++ THPEngine_run_backward | | |
| | +-----------------------------+
| | |
| | |
| +-----------------------------+ |
v | |
| |
+------root = [(tensor_1.grad_fn_, 0),...,(tensor_n.grad_fn_, 0)] | |
| | |
| | |
| | |
| +--grads = [grad_tensor_1,...,grad_tensor_n ] <----------------------+ |
| | |
| | |
| | v
| | output_edges = [(input_1.grad_fn_, output_nr_1),...,(input_n.grad_fn_, output_nr_n)]
| | +
| +-------------------------+ |
| | |
| | |
+----------------------+ | |
| | |
v v v
PythonEngine.execute(roots, grads, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, output_edges)
3.4 PythonEngine
前面 THPEngine_run_backward 代码有如下，我们可以看到，THPEngine_run_backward 最终调用到了 PythonEngine 的处理逻辑。
auto& engine = python::PythonEngine::get_python_engine(); // 进入引擎执行 outputs = engine.execute(roots, grads, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, output_edges);
3.4.1 获取引擎
get_python_engine这里定义了一个静态变量。整个PyTorch程序全局只维护一个Engine实例，也就是PythonEngine实例。
Engine& PythonEngine::get_python_engine() {
static PythonEngine engine;
// This is "probably" thread-safe because the flag is set in a fork handler
// before any threads are created, and this function is only called with the
// GIL held. However, using fork + threads is playing with fire so this is
// more of a "best effort" thing. For example, if the fork occurs while the
// backwards threads hold a lock, we'll probably deadlock in the engine
// destructor.
if (_reinitialize_engine) {
engine.release_workers();
engine.~PythonEngine();
new (&engine) torch::autograd::python::PythonEngine();
_reinitialize_engine = false;
}
return engine;
}
3.4.2 定义
所以我们来看看PythonEngine 定义。PythonEngine 是 Engine 的派生类，相当于封装了一下。主要是针对python世界的特点做了一些定制，比如：PythonEngine子类重写了父类的execute，把C++异常翻译为Python异常的功能，核心工作还是由Engine基类来完成：
struct PythonEngine : public Engine {
static Engine& get_python_engine();
~PythonEngine() override;
void thread_init(int device,
const std::shared_ptr<ReadyQueue>& ready_queue,
bool should_increment) override;
void thread_on_exception(
std::shared_ptr<GraphTask> graph_task,
const std::shared_ptr<Node>& fn,
std::exception& e) override;
variable_list execute(
const edge_list& roots,
const variable_list& inputs,
bool keep_graph,
bool create_graph,
bool accumulate_grad,
const edge_list& outputs = {}) override;
std::shared_ptr<at::ivalue::Future> execute_with_graph_task(
const std::shared_ptr<GraphTask>& graph_task,
std::shared_ptr<Node> graph_root,
InputBuffer&& input_buffer) override;
std::unique_ptr<AnomalyMetadata> make_anomaly_metadata() override;
private:
PythonEngine();
};
execute 代码如下，于是从下文开始，我们要看看 Engine 是如何运作的。
variable_list PythonEngine::execute(
const edge_list& roots,
const variable_list& inputs,
bool keep_graph,
bool create_graph,
bool accumulate_grad,
const edge_list& outputs) {
try {
return Engine::execute(roots, inputs, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, outputs);
} catch (python_error& e) {
e.restore();
throw;
}
}
目前逻辑拓展如下：
backward(tensors, grad_tensors, inputs)
+ + +
| | |
Python | | |
| | |
+------------------------------------------------------------------------------------------+
| | |
C++ THPEngine_run_backward | | |
| | +-----------------------------+
| | |
| | |
| +-----------------------------+ |
v | |
| |
+------root = [(tensor_1.grad_fn_, 0),...,(tensor_n.grad_fn_, 0)] | |
| | |
| | |
| | |
| +--grads = [grad_tensor_1,...,grad_tensor_n ] <----------------------+ |
| | |
| | |
| | v
| | output_edges = [(input_1.grad_fn_, output_nr_1),...,(input_n.grad_fn_, output_nr_n)]
| | +
| +-------------------------+ |
| | |
| | |
+----------------------+ | |
| | |
v v v
PythonEngine.execute(roots, grads, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, output_edges)
+ + + +
| | | |
| | | |
v v v v
Engine::execute(roots, inputs, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, outputs)
手机如下：
3.5 另一调用途径
最后，我们再插入一个 run_backward 进行分析。
run_backward 位于 torch/csrc/autograd/autograd.cpp。这里应该是专门为了 C++ 世界直接调用的需要，与我们之前通过 Python 迂回调用不同。
void backward(
const variable_list& tensors,
const variable_list& grad_tensors,
c10::optional<bool> retain_graph,
bool create_graph,
const variable_list& inputs) {
variable_list gradients = _make_grads(tensors, grad_tensors);
if (!retain_graph) {
retain_graph = create_graph;
}
run_backward(tensors, gradients, retain_graph.value(), create_graph, inputs, /*allow_unused=*/true, /*accumulate_grad=*/true);
}
variable_list grad(
const variable_list& outputs,
const variable_list& inputs,
const variable_list& grad_outputs,
c10::optional<bool> retain_graph,
bool create_graph,
bool allow_unused) {
variable_list gradients = _make_grads(outputs, grad_outputs);
if (!retain_graph) {
retain_graph = create_graph;
}
return run_backward(
outputs, gradients, retain_graph.value(), create_graph, inputs, allow_unused, /*accumulate_grad=*/false);
}
run_backward 最后也调用了 Engine::get_default_engine().execute。
variable_list run_backward(
const variable_list& outputs,
const variable_list& grad_outputs,
bool keep_graph,
bool create_graph,
const variable_list& inputs,
bool allow_unused,
bool accumulate_grad) {
size_t num_tensors = outputs.size();
edge_list roots;
roots.reserve(num_tensors);
for (size_t i = 0; i < num_tensors; i++) {
const Variable& output = outputs[i];
auto gradient_edge = impl::gradient_edge(output);
roots.push_back(std::move(gradient_edge));
}
edge_list output_edges;
if (!inputs.empty()) {
size_t num_inputs = inputs.size();
output_edges.reserve(num_inputs);
for (size_t i = 0; i < num_inputs; ++i) {
const Variable& input = inputs[i];
const auto output_nr = input.output_nr();
auto grad_fn = input.grad_fn();
if (!grad_fn) {
grad_fn = impl::try_get_grad_accumulator(input);
}
if (!grad_fn) {
// See NOTE [ Autograd Unreachable Input ] for details
output_edges.emplace_back(std::make_shared<Identity>(), 0);
} else {
output_edges.emplace_back(grad_fn, output_nr);
}
}
}
// 调用了引擎代码
variable_list grad_inputs = Engine::get_default_engine().execute(
roots, grad_outputs, keep_graph, create_graph, accumulate_grad, output_edges);
// check if grad_inputs contains None or not base on the allow_unused flag
if (!inputs.empty() && !allow_unused) {
size_t num_inputs = inputs.size();
for (size_t i = 0; i < num_inputs; ++i) {
TORCH_CHECK(
grad_inputs[i].defined(),
"One of the "
"differentiated Tensors appears to not have been used "
"in the graph. Set allow_unused=True if this is the "
"desired behavior.");
}
}
return grad_inputs;
}
至此，调用过程分析完毕，其核心就是调用引擎函数进行处理，所以下一篇我们来开始分析引擎。
0xFF 参考
使用C写Python的模块
这篇关于[源码解析] Pytorch 如何实现后向传播 (1)---- 调用引擎的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对大家有所帮助，也希望大家多多支持为之网！
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