1. 核心概念

执行器是TF的核心中的核心了，前面做了这么多的准备工作，最后要在这里集大成了，想想还有点小激动。不过笔者在这里先打个预防针，执行器的概念多、结构复杂，想要透彻理解并不容易，为了保持文章的易读性，我们也是尽量对细枝末节做了舍弃，以求反应执行器的核心本质，但无奈执行器涉及到的内容实在太多，因此本篇的篇幅可能会有点长，大家做好准备。
执行器的概念虽然复杂，但宏观上的理解却很简答，给定一张待执行的图，给定它的输入，让它按照计划执行，获得输出就好了。如果读者对之前我们这个系列的内容有所了解，对于执行器的执行过程，应该能有一个大概的印像了。为了计算图能够执行，TF设计了op的概念，设计了实际执行op的kernel，构建了能够表达计算内容的node和graph，对内存、设备给出了专门的管理类，这些结合在一起，为计算图的执行提供了最全面的支持。但具体的执行中，还有非常多的细节需要处理，接下来我们将分两节进行介绍，第一节介绍executor.h头文件，它给出了执行器提供的对外接口，第二部分介绍executor.cc源文件，它给出了执行器的执行原理。

2. executor.h

这一节将给出执行器对外的API，在查看具体的结构之前，我们先看一下执行器是如何被应用的。

Graph* graph = ...;//构建图Executor* executor;
NewSimpleExecutor(my_device, graph, &executor);//生成执行器Rendezvous* rendezvous = NewNaiveRendezvous();//构建通信通道rendezvous->Send("input", some_input_tensor);//提供输入executor->Run({ExecutorOpts, rendezvous, nullptr});
rendezvous->Recv("output",&output_tensor);//获得输出

过程非常的简单易懂，TF通过抽象给我们提供了易用的外部API，但这种易用性是以底层复杂的内部结构作为支持的，接下来我们就看一下，对外API方面TF都做了哪些工作

2.1 Executor

首先，当然是执行器本身。执行器本身提供的接口很简单，如下：

class Executor {  public:    typedef std::function<void(const Status&)> DoneCallback;    virtual void RunAsync(const Args& args, DoneCallback done) = 0;    
    //RunAsync()函数的同步版本
    Status Run(const Args& args){
        Status ret;
        Notification n;
        RunAsync(args, [&ret, &n](const Status& s) {
            ret = s;
            n.Notify();
        });
        n.WaitForNotification();        return ret;
    }
};

执行器本质上应当是异步执行的，这个我们可以理解，因为图计算是一个非常复杂且漫长的过程，异步计算效率更高。但同时执行器也提供了异步计算的同步包装，让用户可以用同步的方式来执行。
执行器接口的简洁性，与执行器的复杂功能之间形成了巨大的反差，以至于我们不得不怀疑，执行器内部是不是隐藏了什么结构，果然，我们发现执行函数的第一个参数是Args，下面来看下它的结构：

struct Args {
    int64 step_id = 0;
    Rendezvous* rendezvous = nullptr;
    StepStatsCollector* stats_collector = nullptr;
    FunctionCallFrame* call_frame = nullptr;
    CancellationManager* cancellation_manager = nullptr;
    SessionState* session_state = nullptr;
    TensorStore* tensor_store = nullptr;
    ScopedStepContainer* step_container = nullptr;    
    //如果为真，在设备上调用Sync函数
    bool sync_on_finish = false;    
    typedef std::function<void()> Closure;    typedef std::function<void(Closure)> Runner;
    Runner runner = nullptr;    
    //每当一个节点完成执行的时候，都会调用这个回调函数
    typedef std::function<Status(const string& node_name, const int output_slot, const Tensor* tensor, const bool is_ref, OpKernelContext* ctx)> NodeOutputsCallback;
};

关于其中的参数，我们给出一些说明：

• step_id是一个进程级别的唯一标识符，用来标识执行的步骤。当一个步骤运行了一个需要在多个设备上执行的op时，这些不同设备上的执行器将会收到相同的step_id。step_id是被用来追踪一个步骤中用到的资源的。

• RunAsync()函数使用rendezvous，作为与计算图之间沟通输入和输出的机制；

• RunAsync()调用stats_collector来收集统计信息。这允许我们能根据需求收集统计和traces信息。

• 如果执行器被用来执行一个函数，那么RunAsync()可以使用call_frame，用来在调用者和被调用者之间传递参数和返回值。

• RunAsync()可以使用cancellation_manager来注册一些，在计算图执行被取消后的回调函数。

• RunAsync()将执行的闭包分配给runner，通常来说，runner背后都有一个线程池支持。

2.2 NewLocalExecutor

接下来，TF教我们怎样生成一个本地的执行器，它需要用到下面这个函数：

::tensorflow::Status NewLocalExecutor(const LocalExecutorParams& params, const Graph* graph, Executor** executor);

这里面又出现了一个，我们未曾见过的结构，LocalExecutorParams，顾名思义，它是我们生成本地执行器需要的参数，这个类的结构如下：

struct LocalExecutorParams {
    Device* device;
    FunctionLibraryRuntime* function_library = nullptr;    std::function<Status<const NodeDef&, OpKernel**)> create_kernel;    std::function<void(OpKernel*)> delete_kernel;
    Executor::Args::NodeOutputsCallback node_outputs_cb;
};

它包含了设备、函数库、kernel构造和删除过程、节点执行完毕的回调函数，后面我们将会看到，在函数的实现里面，是怎样利用这些信息构建执行器的。

2.3 ExecutorBarrier

在实际的应用中，我们可能需要用到不止一个执行器。为了使多个执行器能并行运行，我们需要对这些同时执行的执行器进行管理和统筹，于是就产生了ExecutorBarrier类。如下：

class ExecutorBarrier {  public:    typedef std::function<void(const Status&)> StatusCallback;    
    //为num个不同的执行器进行统筹和管理，r是一个共享的数据传输通道，如果任意一个执行器失败，rendezvous仅会崩溃一次。等最后一个执行器执行完毕时，会调用done，并且ExecutorBarrier对象会被删除掉
    ExecutorBarrier(size_t num, Rendezvous* r, StatusCallback done);    
    //返回一个执行器在执行完毕之后必须调用的函数闭包，执行器会使用它们结束时的状态作为执行闭包的参数
    StatusCallback Get() {        return std::bind(&ExecutorBarrier::WhenDone, this, std::placeholders::_1);
    }  private:
    Rendezvous* rendez_ = nullptr;
    StatusCallback done_cb_ = nullptr;    
    mutable mutex mu_;    int pending_ GUARDED_BY(mu_) = 0;//还剩几个执行器没执行完
    Status status_ GUARDED_BY(mu_);    
    void WhenDone(const Status& s){        //...
    }
};

3. executor.cc

这一节我们将探讨执行器的实现。本来我想像前面一样，倒序介绍，这样读者更容易理解。但一则这个堆栈包含的信息量有点大，是否是一个更好的介绍方法还不好说，二则后面的核心实现比较复杂，前面的结构反而容易理解，因此我们就按照源文件的先后顺序介绍了，等笔者找到更好的呈现方式，再来修改这里的顺序。

3.1 structs

在图构建的时候，为了方便操作，提供更多的功能呢，我们把很多结构设计的比较复杂，比如graph, node等，但在执行的时候，一则这些复杂的结构我们不一定用得上，二则它们的存在也会影响执行效率，因此TF就设计了很多对之前复杂结构的简化，比如我们这一节将要介绍的EdgeInfo和NodeItem，以及下一节将要介绍的GraphView。
首先我们来看下EdgeInfo：

struct EdgeInfo {    int dst_id;    int output_slot:31;    bool is_last:1;    int input_slot;
};

显然，它表示的是计算图中的边，包含了目的节点（dst_id），目的节点的端口号（output_slot），源节点的端口号（input_slot），之所以没有包含源节点，我们猜测是因为这个结构体就是被包含在源节点内部的。
另外，is_last表示，这条边对应的是不是目的节点的最后一个端口。
最后，int output_slot:31这个结构，表示接下来的这四个字节（int）共32个bit，output_slot仅占其中的31个，而接下来的这个bool is_last:1则占了最后一个bit位，这种定义方式是c++11之后才有的，可以更高效的利用存储空间。
接下来我们看一下NodeItem这个结构，它表示计算图中的一个节点：

struct NodeItem {    const Node * node = nullptr;//表示一个计算图中的节点
    
    OpKernel* kernel = nullptr;//这个节点对应的OpKernel
    
    bool kernel_is_expensize:1;    bool kernel_is_async:1;    bool is_merge:1;    bool is_enter:1;    bool is_exit:1;    bool is_exit:1;    bool is_control_trigger:1;    bool is_sink:1;    bool is_enter_exit_or_next_iter:1;    
    int num_inputs;    int num_outputs;    
    int input_start = 0;//输入的起始索引
    
    size_t num_output_edges;//输出边的数量
    
    PendingCounts::Handle pending_id;    
    const EdgeInfo* output_edge_list() const { return output_edge_base(); }    
    const EdgeInfo& output_edge(int i);    
    DataType input_type(int i);    DataType output_type(int i);    
    const AllocatorAttributes* output_attrs();  
  private:    char* var();    EdgeInfo output_edge_base();    AllocatorAttributes* output_attr_base();    uint8* input_type_base();    uint8* output_type_base();
}

可见，NodeItem提供了对于计算图节点的静态信息的非常详细的描述。

3.2 GraphView

刚才也提到了，为了执行的效率，执行器对一些基础结构进行了简化，剔除了不必要的信息，例如，对于计算图来说，由于在执行过程中，不需要对图结构进行更改，因此原来的Graph类中很多修改图的接口都没用了，所以TF提供了一个不可改变的视图，用来使图的执行更加高效。
下面我们来看下这个类的接口和数据：

class GraphView {  public:
    GraphView(): space_(nullptr) {}    void Initialize(const Graph* g);//GraphView初始化
    Status SetAllocAttrs(const Graph* g, const Device* device);    NodeItem* node(size_t id) const;//返回指定的节点信息
  private:    char* InitializeNode(char* ptr, const Node* n);//初始化节点信息
    size_t NodeItemBytes(const Node* n);
    
    int32 num_nodes_ = 0;
    uint32* node_offsets_ = nullptr;//节点的偏置，node_offsets_[id]保存了节点id在space_中的偏移量
    char* space_;//保存了指向NodeItem对象的存储地址的指针};

所以，从数据上来说就很清楚了，GraphView之所以是Graph的一个不可改变的视图，是因为它分配了一块内存空间，然后把图中所有节点的信息（NodeItem）都依次存入这个空间中，并提供了对空间中信息进行检索的接口，但是，没有提供对这些信息进行修改的接口，所以，我们仍然能够访问到Graph中的任何静态信息，但是无法对其进行修改。

3.3 ExecutorImpl

刚才我们已经看到，Executor类只是一个基类，真正的执行器实现，需要看它的子类，TF提供了一个实现类ExecutorImpl，它的结构仍然比较简单：

class ExecutorImpl : public Executor {  public:
    ExecutorImpl(const LocalExecutorParams& p, const Graph* g) : params_(p), graph_(g), gview_(){
        CHECK(p.create_kernel != nullptr);
        CHECK(p.delete_kernel != nullptr);
    }
    ~ExecutorImpl() override {        for(int i=0;i<graph_->num_node_ids();i++){
            NodeItem* item = gview_.node(i);            if(item != nullptr){
                params_.delete_kernel(item->kernel);
            }
        }        for(auto fiter : frame_info_){            delete fiter.second;
        }        delete graph_;
    }    
    Status Initialize();    
    //处理当前图中的每一个节点，尝试分析出它们在分配内存时的内存分配属性
    Status SetAllocAttrs();    
    void RunAsync(const Args& args, DoneCallback done) override;  private:    //构建控制流信息
    static Status BuildControlFlowInfo(const Graph* graph, ControlFlowInfo* cf_info);    
    //初始化待执行计数信息
    void InitializePending(const Graph* graph, const ControlFlowInfo& cf_info);    
    //确认每一个FrameInfo都已准备好
    FrameInfo* EnsureFrameInfo(const string& fname){        auto slot = &frame_info_[fname];        if(*slot == nullptr){
            *slot = new FrameInfo;
        }        return *slot;
    }    
    //被当前的对象拥有
    LocalExecutorParams params_;    const Graph* graph_;
    GraphView gview_;    
    //对于params_的缓存
    bool device_record_tensor_accesses_ = false;    
    //没有任何输入边的根节点，它们应当组成初始预备队列
    std::vector<const Node*> root_nodes_;    
    //从帧名称到帧信息的映射
    gtl::FlatMap<string, FrameInfo*> frame_info_;
};

为了说明细节，我们特意给出了部分函数的实现方式，对于其中的重点进行如下说明：

• 关于析构函数，它一共做了三件事情，第一，利用GraphView找到每个node包含的OpKernel，并且将它删除，第二，将所有的帧信息删除，第三，将GraphView对象删除。

• 当前执行器实际拥有的对象有三个，一是LocalExecutorParams执行器生成时的参数，二是Graph*，对应图的指针，注意执行器仅拥有这个指针，并不拥有这张图，第三，GraphView，这是执行器完全拥有的结构。

• 看到root_nodes_这个变量，应该会给我们一些启发，图的执行过程，是从一些不需要输入的根节点出发的，根据节点之间的依赖关系依次执行，这个过程会用到队列的数据结构，一旦一个队列中某个节点的前驱节点都准备好了，这个节点就可以被执行了。

• frame_info_是一个帧映射，图执行过程中的帧信息主要是为了控制结构准备的，控制结构的加入使得TF真正从一个高效的计算引擎升级为一个类编程语言，关于它的说明将在下文中给出。

另外，这个类中也包含了我们之前没有见过的两种结构，ControlFlowInfo和FrameInfo，下面依次介绍它们的结构：

struct ControlFlowInfo {
    gtl::FlatSet<string> unique_frame_names;    std::vector<string> frame_names;
};struct FrameInfo {    //帧的输入数量
    int input_count;    
    //帧的各节点输入张量数量的总和
    int total_inputs;    
    //决定了在我们最终创建的pending_counts数据结构中，接下来将要被分配内存的位置
    PendingCounts::Layout pending_counts_layout;    
    //每个帧都包含了它自己的PendingCounts信息，只为了当前帧中的节点
    PendingCounts* pending_counts;    
    //帧中的节点，仅在调试时使用
    std::vector<const Node*>* nodes;
};

ControlFlowInfo只包含了帧的名称，只不过提供了set和vector两种方式，set是为了更方便的查找某个帧的名称是否被包含在内。而FrameInfo则包含了帧的详细信息，主要是输入数量，以及未完成的节点计数等信息。
接下来是一些函数的具体实现，本来不应该纠结与细节，但这些内容对于理解执行器相关类的执行原理非常重要，因此这里给出直观解释，并不详解代码。感兴趣的读者可以去阅读源码。

//GraphView类相关//对于其包含的每个NodeItem，调用其析构函数，并且删除相关指针对应的内存GraphView::~GraphView();//计算某个Node对应的NodeItem所需要的内存大小size_t GraphView::NodeItemBytes(cost Node *n);//初始化节点char* GraphView::InitializeNode(char* ptr, const Node* n);//初始化GraphView，主要是初始化了node_offsets_和space_两个指针void GraphView::Initialize(const Graph* g);//设置内存分配的属性Status GraphView::SetAllocAttrs(const Graph* g, const Device* device);//ExecutorImpl类相关//初始化执行器，首先初始化GraphView，然后构建帧的信息，预处理图中每个节点以便为op创造OpKernel，最后初始化PendingCounts信息Status ExecutorImpl::Initialize();

原文出处：https://www.cnblogs.com/jicanghai/p/9572213.html