从零开始山寨Caffe·壹：仰望星空与脚踏实地

Posted 2020-06-13

请以“仰望星空与脚踏实地”作为题目，写一篇不少于800字的文章。除诗歌外，文体不限。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　——2010·北京卷

仰望星空

规范性

Caffe诞生于12年末，如果偏要形容一下这个框架，可以用"须敬如师长"。

这是一份相当规范的代码，这个规范，不应该是BAT规范，那得是Google规范。

很多自称码农的人应该好好学习这份代码，改改自己丑陋的C++编程习惯。

下面列出几条重要的规范准则：

★const

先说说const问题，Google为了增加代码的可读性，明确要求：

不做修改的量(涵盖函数体内、函数参数列表)，必须以const标记。

相对的，对于那些改变的量，可选择用mutable标记。

因为mutable关键词不是很常用，所以一般在自设函数中使用。

严格的const不在于担心变量是否被误修改，而在于给代码阅读者一个清晰的思路：

这个值不会改变，这个值肯定要改变。

★引用

"引用"是C/C++设计的一个败笔，因为C/C++默认是深拷贝，这在大内存数据结构操作的时候，

容易让新手程序员写出弱智低能的代码。假设Datum结构A使用了2G内存，令：

Datum B=A;

那么，内存会占用4G空间，而且，我们大概需要几秒的时间去拷贝A的2G内存。

这个几秒看起来不是很成问题，但是在多线程编程中，两个异步线程共享数据：

如果你不用引用会怎么样？

很有趣，这个复制再赋值的操作会被CPU中断，变成无效指令。

这在Caffe的多线程I/O设计架构中，是个关键点。

另外，对于基本数据类型(char/int/float/double)，引用是没用必要的。

但是，string、vector<int>等容器，引用就相当有必要了。

★const引用

const引用最常见于函数参数列表，用于传递常、大数据结构量。

与此相对的，如果你要修改一个大数据结构量，应当在参数列表中传入指针，而不是引用。

传入引用来修改是C规范，传入指针来修改是C++规范，Caffe严格遵照C++规范，这点要明确。

★常成员函数

常成员函数，在OO里通常容易被新手忽略掉。(Java就没那么复杂)，通常写作：

void xxx() const，目的是：

const标记住传入成员函数的this指针。

常成员函数其实不是必要的，但是在一定情况下，就会变成必要的。

这个情况相当有趣，而且在Caffe中也经常发生：

void xxx(const Blob& blob){
　　blob.count();
}

如果我们遵照Google的编程规范，用const引用锁定传入的Blob。

那么，blob.count()这个成员函数的调用就会被编译器的语义分析为：成员变量不可修改。

如果你的代码写成这样，那就会被编译器拦下，错误信息为：this指针不一致。

class Blob{
public:
    int count() {}  //错误
    int count() const {}  //正确
};

★public、private、protected

OO的封装性是比较难定位的一个规范，成员变量及成员函数如何访问权限是个问题。

Caffe严格遵照标准的OO封装概念：方法是public，变量是private或者是protected。

区别private和protected就一句话：

private成员变量或是函数，不可能被继承。通常只用在本Class独有，而派生类不直使用的函数/变量上。

比如im2col和col2im，这两个为卷积做Patch预变换的函数。

protected和private的成员函数和成员变量都不可能从外部被访问，应当在public里专门设置访问接口。

并且接口根据需要，恰当使用const标记，避免越权访问。

有趣的是，如果这么做，会增加相当多的代码量，而且都是一些复制粘贴的废品代码。

为了避免这种情况，Google开发了Protocol Buffer，将数据结构大部分访问接口自动生成，且独立安排。

这样，在主体代码里，我们不会因为数据的访问接口的规范，而导致阅读代码十分头疼(想想那一扫下来的废代码)。

独立性

如果你研究过Word2Vec的源码，应该就知道，为什么Word2Vec必须跑在Linux下。。

因为Mikolov同学在写代码的时候，用了POSIX OS的API函数pThread，来实现内核级线程。

这为跨平台带来麻烦，一份优秀的跨平台代码，必须具有相当出色的平台独立性。

在这点上，Caffe使用了C++最强大的Boost库，来避免对OS API函数的使用。

 

Boost库，又称为C++三千佳丽的后宫，内涵1W+头文件，完整编译完大小达3.3G，相当庞大。

它的代码来自世界上顶级的C++开发者，是C++最忠实的第三方库，并且是ISO C++新规范的唯一来源。

Boost在Caffe中的主要作用是提供OS独立的内核级线程。

当然，已经于C++11中被列入规范的boost::shared_ptr其实也算。

还有一个十分精彩的boost::thread_specific_ptr，也在Caffe中起到了核心作用。

 

不足之处也有，而且其中一处还成了Bug，那就是API函数之一的open。

Linux的open默认是以二进制打开的，而Windows则是以文本形式打开的。

移植到Windows时，需要补上 O_BINARY作为flag。

异构性

大家都知道Caffe能跑GPU，一个关键点是：

它是在何处，又是怎么进行CPU与GPU分离的？

这个模型实际上应当算是CUDA标准模型。

由于内存显存不能跨着访问（一个在北桥，一个在南桥），又要考虑的CPU和GPU的平衡。

所以，数据的读取、转换不仅要被平摊到CPU上，而且应当设计成多线程，多线程的生产者消费者模型。

并且具有一定的多重缓冲能力，这样保证最大化CPU/GPU的计算力。

在一个机器学习系统当中，我们要珍惜计算设备的每一个时钟周期，切实做到计算力的最大化利用。

设计模式

实际使用的设计模式只有两个。

第一个是MVC，这个其实是迫不得已。

异构编程决定着，数据、视图、控制三大块必须独立开来。

但视图和控制并不是很明显，在设计接口/可视化GUI的时候，将凸显重要性。

 

第二个称为工厂模式，这是一个存在于Java的概念，尽管C++也可以模仿。

具体来说，工厂模式是为了弥补面向对象型编译语言的不足，会被OO的多态所需要。

以Caffe为例：

我们当前有一个基类指针Layer* layer;

在程序运行之前，计算机并不知道这个指针究竟要指向何种派生类。是卷积层？Pooling层？ReLU层？

鬼才知道。一个愚蠢的方法：

if(type==CONV) {....}
else if(type==POOLING) {....}
else if(type==RELU} {.....}
else {ERROR}

看起来，还是可以接受的，但是在软件工程专业看来，这种模式相当得蠢。

工厂模式借鉴了工厂管理产品的经验，将各种类型存在数据库中，需要时，拿出来看看。

这种模式相当得灵活，当然，在Caffe中作用不是很大，仅仅是为了花式好看。

要实现这个模式，你只需要一个关联容器(C++/JAVA)，字典容器(Python)。

将string与创建指针绑定即可。

C/C++中有函数指针的说法，如：

typedef boost::shared_ptr< Layer<Dtype> > (*NEW_FUNC)(const LayerParameter& );

经过typdef之后，NEW_FUNC就可以指向函数：

boost::shared_ptr< Layer<Dtype> > xxx(const LayerParameter& x);
NEW_FUNC yyy=boost::shared_ptr< Layer<Dtype> > xxx(const LayerParameter& x);

yyy();  //相当于xxx()
xxx();

需要访问工厂时，我们只需要访问这个代替工厂管理数据库的容器，而不是幼稚地使用if(.....)

序列化与反序列化

如果Caffe不使用Protocol Buffer，那么代码量将扩大一倍。

这不是危言耸听，在传统系统级程序设计中，序列化与反序列化一直是一个码农问题。

尤其是在机器学习系统中，复杂多变的数据结构，给序列化和反序列化带来巨大麻烦。

Protocol Buffer在序列化阶段，是一个高效的编码器，能将数据最小体积序列化。

而在反序列化阶段，它是一个强大的解码器，支持二进制/文本两类数据的解析与结构反序列化。

其中，从文本反序列化意义颇大，这就形成了Caffe著名的文本配置文件prototxt，用于net和solver。

相对灵活的配置方式，尤其适合超大规模神经网络，这点在早期机器学习系统中独领风骚(很多人认为这比图形界面还要方便)。

脚踏实地

编程手册

Caffe几乎是C++ Primer 第五版的鲜活例子，如果你需要读懂它，经常翻一翻C++ Primer是一个不错的主意。

(另：不要阅读C++ Primer Plus，它的作者仅仅是一个普通教师,

而C++ Primer作者则包含C++协发明者、ISO C++委员会的人，是权威圣经)

耐心阅读和模仿代码

注意你接触的是一个系统级程序，Windows还是全球5000位微软工程师开发的。

系统级程序相当庞大和复杂，切记不要心浮气躁，不要以套库的心理去学习。

更不要认为，看看高层代码就可以了，这简直是噩梦，最后你会发现你根本读不懂。

来一个响亮的名字

为自己的工程取个名字是一件有趣的事，本项目默认名为：Dragon。

因为深度神经网络活像一头蠢龙。