OneFlow: 从 Op 到 Job

前言

前面在初始化 Session 的时候，通过 CurJobAddOp 将 Op 加入到计算图当中。在启动 Session 之前，需要将这些 Op 组成的计算图编译成 JobSet。这篇文章主要分析如何从一个个 op 变成一个 Job，Job 如何在 Complete 函数内进行优化的。

流程分析

上一篇文章中，_CompileJob 将会去调用用户定义的 Job 函数，将 Op 加入到计算图中。这个过程执行完成之后，会调用 CurJobBuildAndInferCtx_Complete，生成 Job 或 JobSet(如果用户定义了多个 Job)。Complete 的时候，会执行一些 Pass，将计算图进行改写优化。

# python/oneflow/compatible/single_client/framework/compiler.py: 44
def Compile(session, function_desc, config_proto):
    with InterpretScope(session, function_desc, config_proto):
        _CompileJob(session, function_desc)
        session.StashJob(function_desc.job_func.__name__)
        oneflow._oneflow_internal.CurJobBuildAndInferCtx_Complete()
        session.StashJob(
            function_desc.job_func.__name__,
            function_desc.job_func.__name__ + "_after_complete",
        )

CurJobBuildAndInferCtx_Complete

Complete 的时候做了什么呢？它的输入是什么？输出又是什么？输入和输出都是 job，问题是这个输入的 job 是从哪里来的呢？我们可以看到 job 和 mut_job 等方法的调用，这些方法返回的都是类成员 job_。这个 job_ 是怎么构造来的呢？

// oneflow/core/job/job_build_and_infer_ctx.cpp: 960
Maybe<void> LazyJobBuildAndInferCtx::Complete() {
  CHECK_GT_OR_RETURN(job().net().op_size(), 0)
      << " Sorry, nn.Graph need at least 1 op in net, but get 0 now.";
  CHECK_NOTNULL(Global<JobDesc>::Get());
  Global<JobDesc>::Delete();
  auto scope = std::make_unique<GlobalJobDescScope>(mut_job()->job_conf(), job_id());
  JobPassCtx job_pass_ctx(GlobalJobDesc());
  auto DoPass = [&](const std::string& pass_name) -> Maybe<void> {
    return JobPass4Name(pass_name)(mut_job(), &job_pass_ctx);
  };
  // ... DoPass
  return Maybe<void>::Ok();
}

Job 是哪里来的

来看看构造函数，和 SetJobConf，这两个函数都会修改 JobBuildAndInferCtx 内部的 job_ 成员。

// oneflow/core/job/job_build_and_infer_ctx.cpp: 103
JobBuildAndInferCtx::JobBuildAndInferCtx(Job* job, int64_t job_id)
    : job_(job), job_id_(job_id), unique_op_name_index_(0) {
  is_job_conf_frozen_ = false;
  has_job_conf_ = false;
}

Maybe<void> JobBuildAndInferCtx::SetJobConf(const JobConfigProto& job_conf) {
  CHECK_OR_RETURN(!is_job_conf_frozen_) << Error::JobConfFrozenError();
  CHECK_OR_RETURN(!has_job_conf_) << Error::JobConfRepeatedSetError();
  has_job_conf_ = true;
  CHECK_EQ_OR_RETURN(job_->job_conf().job_name(), job_conf.job_name())
      << Error::JobNameNotEqualError() << "job name you set: " << job_conf.job_name()
      << " not equal to origin job name: " << job_->job_conf().job_name();
  job_->mutable_job_conf()->CopyFrom(job_conf);
  CHECK_ISNULL_OR_RETURN(Global<JobDesc>::Get());
  Global<JobDesc>::New(job_conf, job_id_);
  return Maybe<void>::Ok();
}

如果你对上一篇还有点印象的话，会记得，在 CurJobAddOp 之前，需要调用 SetJobConf。下面是运行 lenet_model.py 的 JobConf。所以 SetJobConf 会对 JobBuildAndInferCtx 的 job_ 成员进行初始化。

job_name: "train_job"
train_conf {
}

设置了 JobConf 之后，就可以进行添加算子，调用 CurJobAddOp，然后调用 AddAndInferConsistentOp，最后到了 AddAndInferOp。AddAndInferOp 特别长，主要是进行一些 SBP 属性的推理，对于 SBP 我完全是不懂呢，所以先跳过。总之这个 AddAndInferOp 里面调用了一个重要的方法：AddOpAndUpdateJobParallelViewConf。正如名字暗示的那样，AddOp！

// oneflow/core/job/job_build_and_infer_ctx.cpp: 546
Maybe<OpAttribute> JobBuildAndInferCtx::AddAndInferConsistentOp(const OperatorConf& op_conf) {
  CHECK_OR_RETURN(op_conf.has_scope_symbol_id());
  const auto& scope = Global<symbol::Storage<Scope>>::Get()->Get(op_conf.scope_symbol_id());
  const auto& parallel_desc = *JUST(scope.GetParallelDesc(op_conf));
  const auto* job_desc = JUST(scope.job_desc());
  return AddAndInferOp(op_conf, parallel_desc.parallel_conf(), job_desc, false);
}

// TODO(): add handle error of same interface op blob between jobs
Maybe<OpAttribute> JobBuildAndInferCtx::AddAndInferOp(const OperatorConf& op_conf,
                                                      const ParallelConf& origin_parallel_conf,
                                                      const JobDesc* job_desc,
                                                      bool is_mirrored_parallel_view) {
  // ...
  AddOpAndUpdateJobParallelViewConf(*new_op_conf, parallel_desc, nd_sbp_sig_conf,
                                    is_mirrored_parallel_view);
  // ...
  return op->GetOpAttributeWithoutOpNameAndLbn();
}

AddOpAndUpdateJobParallelViewConf 这个方法的最后一行，将 Op 添加到了 job_ 里面。于是呢，在我们调用 Complete 的时候，我们可以找到这个 Op，找到整个计算图。

// oneflow/core/job/job_build_and_infer_ctx.cpp: 176
void JobBuildAndInferCtx::AddOpAndUpdateJobParallelViewConf(
    const OperatorConf& operator_conf, const ParallelDesc& parallel_desc,
    const cfg::NdSbpSignature& nd_sbp_signature, bool is_mirrored_parallel_view) const {
  auto* op_name2sbp_sig =
      job_->mutable_job_parallel_view_conf()->mutable_op_name2sbp_signature_conf();
  auto* op_name2nd_sbp_sig =
      job_->mutable_job_parallel_view_conf()->mutable_op_name2nd_sbp_signature_conf();
  if (nd_sbp_signature.bn_in_op2nd_sbp().size() > 0) {
    nd_sbp_signature.ToProto(&(*op_name2nd_sbp_sig)[operator_conf.name()]);
    if (parallel_desc.hierarchy()->NumAxes() == 1) {
      cfg::SbpSignature sbp_signature;
      NdSbpSignatureToSbpSignature(nd_sbp_signature, &sbp_signature);
      sbp_signature.ToProto(&(*op_name2sbp_sig)[operator_conf.name()]);
    }
  }
  auto* op_name2is_mirrored_parallel_view =
      job_->mutable_job_parallel_view_conf()->mutable_op_name2is_mirrored_parallel_view();
  if (is_mirrored_parallel_view) {
    (*op_name2is_mirrored_parallel_view)[operator_conf.name()] = true;
  }
  job_->mutable_net()->add_op()->CopyFrom(operator_conf);
}

proto 定义

Job

前面的 job_ 其实就是一个 Proto 的 message，不妨将它的定义找来看一看。一个 Job 由 5 个部分组成，其中 DLNetConf 就是计算图，JobConfigProto 表示这个 job 的配置(train 或者 predict)。

// oneflow/core/job/job.proto: 29
message Job {
  optional DLNetConf net = 1;
  optional Placement placement = 2;
  required JobConfigProto job_conf = 3;
  optional JobParallelViewConf job_parallel_view_conf = 4;
  optional JobHelperConf helper = 5;
}

DLNetConf

DLNetConf 是一个由 OperatorConf 构成的计算图。

message DLNetConf {
  repeated OperatorConf op = 1;
}

OperatorConf

OperatorConf 定义了一个算子，算子的名字，算子的设备等信息。

message OperatorConf {
  required string name = 1;
  optional string device_tag = 4 [default = "invalid_device"];
  repeated string ctrl_in_op_name = 7;
  optional int64 scope_symbol_id = 8;
  optional uint32 stream_index_hint = 9;
  optional string pass_tag = 10;
  oneof op_type {
      // ...
  }
}

Complete

既然我们知道了 Job 是怎么来的，它长什么样，那么我们就可以开始尝试着将它画出来！每个 Pass 之后就画一张图看看。OneFlow 中提供了 Graph 基类，里面不仅仅有一些常用的图算法，还有可视化，可以将图转为 .dot 文件。OneFlow 中还提供了一个 OpGraph 类，它接收一个 Job 对象，然后可以调用可视化的方法。

初始计算图

Complete 之前的计算图，就是用户定义的那样，按照 Job 函数里面的算子进行构图，调用 CurJobAddOp 加入到 Job 对象里面。下面就是在 Complete 开始之前可视化出来的计算图。文末附有训练脚本，这次为了方便查看，选择了只有几个节点的 mlp 识别手写字体模型。

最终计算图

在 Complete 中的 Pass 中，并不是所有的 Pass 都会改写计算图，有的计算图可能因为没有配置，所以不执行。目前肉眼可见对计算图改变最大的 Pass 是：GenerateBackwardAndOptimizerOpConfs。这个 Pass 会生成后向算子和优化器节点。

损失函数节点

损失函数节点，接受 Input_1 和 dense2-bias_add 两个节点的输出，Input_1 是标签，dense2-bias_add 是前向传播计算的结果。用这两个节点的值就可以计算出损失。在损失函数节点后面，有三个节点，一个是 Return_4，这个节点输出损失，还有另外两个节点用来输出损失函数的梯度，这两个节点的值我猜想应该是 1。

附：mlp 识别手写字体

from oneflow.compatible import single_client as flow
from oneflow.compatible.single_client import typing as tp
import numpy as np

BATCH_SIZE = 100
flow.enable_eager_execution(False)


def mlp_model(images, labels, train=True):
    # [batch_size, image_sizes] -> [batch_size, pixels]
    # reshape = flow.reshape(images, [images.shape[0], -1])
    reshape = flow.flatten(images, start_dim=1)

    # dense, [batch_size, pixels] -> [batch_size, 500]
    initializer1 = flow.random_uniform_initializer(-1 / 28.0, 1 / 28.0)
    hidden = flow.layers.dense(
        reshape,
        500,
        activation=flow.nn.relu,
        kernel_initializer=initializer1,
        bias_initializer=initializer1,
        name="dense1"
    )

    # dense, [batch_size, 500] -> [batch_size, logits]
    initializer2 = flow.random_uniform_initializer(
        -np.sqrt(1 / 500.0), np.sqrt(1 / 500.0)
    )
    logits = flow.layers.dense(
        hidden,
        10,
        kernel_initializer=initializer2,
        bias_initializer=initializer2,
        name="dense2"
    )

    if train:
        loss = flow.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(labels, logits)
        return loss
    else:
        return logits


@flow.global_function(type="train")
def train_job(
        images: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE, 1, 28, 28), dtype=flow.float),
        labels: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE,), dtype=flow.int32),
) -> tp.Numpy:
    with flow.scope.placement("gpu", "0:0"):
        loss = mlp_model(images, labels)

    flow.optimizer.Adam(
        flow.optimizer.PiecewiseConstantScheduler([], [0.001])
    ).minimize(loss)
    return loss


if __name__ == '__main__':
    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = flow.data.load_mnist(
        BATCH_SIZE, BATCH_SIZE
    )

    for epoch in range(20):
        for i, (images, labels) in enumerate(zip(train_images, train_labels)):
            loss = train_job(images, labels)
            if i % 20 == 0:
                print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch + 1, 20, loss.mean()))
    flow.checkpoint.save("./mlp_model")

OneFlow: 从 Op 到 Job

Job 是哪里来的

proto 定义

Complete

初始计算图

最终计算图

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