Unity的Coroutine

unity3d 协程 StartCoroutine 1. StartCoroutine 通常用于实现协程,你如果明白多线程编程的话就比较好理解了。 当然,协程不是多线程,而是在一个线程中实现的,启动一个辅助的线程。使用线程的好处就是不会出现界面卡死的情况,如果有一次非常大量的运算,没用线程就会出现假死的情况。 用法,需要一个返回值是IEnumerator的方法 A IEnumerator A() {    yield return new 阅读详情

说到Coroutine,我们必须提到两个更远的东西。在操作系统(os)级别,有进程(process)和线程(thread)两个(仅从我们常见的讲)实际的“东西”(不说概念是因为这两个家伙的确不仅仅是概念,而是实际存在的,os的代码管理的资源)。这两个东西都是用来模拟“并行”的,写操作系统的程序员通过用一定的策略给不同的进程和线程分配CPU计算资源,来让用户“以为”几个不同的事情在“同时”进行“。在单CPU上,是os代码强制把一个进程或者线程挂起,换成另外一个来计算,所以,实际上是串行的,只是“概念上的并行”。在现在的多核的cpu上,线程可能是“真正并行的”。


Coroutine,翻译成”协程“,初始碰到的人马上就会跟上面两个概念联系起来。直接先说区别,Coroutine是编译器级的,Process和Thread是操作系统级的。Coroutine的实现,通常是对某个语言做相应的提议,然后通过后成编译器标准,然后编译器厂商来实现该机制。Process和Thread看起来也在语言层次,但是内生原理却是操作系统先有这个东西,然后通过一定的API暴露给用户使用,两者在这里有不同。Process和Thread是os通过调度算法,保存当前的上下文,然后从上次暂停的地方再次开始计算,重新开始的地方不可预期,每次CPU计算的指令数量和代码跑过的CPU时间是相关的,跑到os分配的cpu时间到达后就会被os强制挂起。Coroutine是编译器的魔术,通过插入相关的代码使得代码段能够实现分段式的执行,重新开始的地方是yield关键字指定的,一次一定会跑到一个yield对应的地方。

对于Coroutine,下面是一个实现的function,里面的片段被yield关键字分成2段:

IEnumerator YieldSomeStuff()
{
    yield "hello";
    Console.WriteLine("foo!");
    yield "world";
}

推进的代码(模拟,非实际):

IEnumerator e = YieldSomeStuff();
while(e.MoveNext())
{
    Console.WriteLine(e.Current);
}

以此来推进整个代码片段的分段执行。更详细的分析如  @邓凯 的文章里提到。这里只要说明的是,对于Coroutine,是编译器帮助做了很多的事情,来让代码不是一次性的跑到底,而不是操作系统强制的挂起。代码每次跑多少,是 可预期的 。但是,Process和Thread,在这个层面上完全不同,这两个东西是操作系统管理的。在unity中,StartCoroutine这个方法是个推进器。StartCoroutine会发起类似上面的while循环。因为是while循环,因此,Coroutine本身其实不是“异步的”。

Coroutine在整个Unity系统的位置,下面一张图可以说明:

注:图片来自 Coroutines++

Unity官方文档里也写到"Normal Coroutine在Update之后"的字眼,如下内容第一行:

Normal coroutine updates are run after the Update function returns. A coroutine is a function that can suspend its execution (yield) until the given YieldInstruction finishes. Different uses of Coroutines:

yield; The coroutine will continue after all Update functions have been called on the next frame.
yield WaitForSeconds(2); Continue after a specified time delay, after all Update functions have been called for the frame
yield WaitForFixedUpdate(); Continue after all FixedUpdate has been called on all scripts
yield WWW Continue after a WWW download has completed.
yield StartCoroutine(MyFunc); Chains the coroutine, and will wait for the MyFunc coroutine to complete first.

由上面的图和文字可以大致猜测,.net虚拟机在每一帧循环中,会依次进入每个编译器预定义好的入口。对于Coroutine,编译器需要产生一些代码,在每次的大循环中,Unity的Update()返回后,保证是yield后的代码被正确调用,这样就形成了我们看到的一个function能分段执行的机制。
unity脚本中的协程Coroutine 定义: 具有多个返回(yield)点,可以在特定时机分部执行的函数 原理: Unity每帧处理GameObject中的协同函数,直到函数执行完毕。 当一个协同函数启动时,本质创建迭代器对象,调用MoveNext方法,执行到yield暂时退出;待满足条件后再次调用MoveNext方法,执行后续代码,直至遇到下一个yield为止;如此循环到整个函数结束。 语法: 通过MonoBehav 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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