梳理caffe代码internal_thread(九)

本文详细介绍了Caffe中InternalThread类的设计与实现。该类封装了Boost库的thread功能,并提供了线程启动、停止及线程局部状态初始化等功能。文章通过源码分析,解释了线程如何被创建、管理和安全地终止。

经过common的学习之后,然后这个InternalThread类实际上就是boost库的thread的封装,然后对线程进行控制和使用。废话不多啰嗦

看看头文件:

class InternalThread {
 public:
  // 构造函数和析构函数
  InternalThread() : thread_() {}
  virtual ~InternalThread();

  /**
   * Caffe's thread local state will be initialized using the current
   * thread values, e.g. device id, solver index etc. The random seed
   * is initialized using caffe_rng_rand.  
   *  caffe的线程局部状态将会使用当前线程值来进行初始化,当前的线程的值有设备id,solver的编号、随机数种子等
   */
  void StartInternalThread();

  /** Will not return until the internal thread has exited. */
  // 是否知道线程退出才返回
  void StopInternalThread();
  // 线程是否已经起来了
  bool is_started() const;

 protected:
  /* Implement this method in your subclass
      with the code you want your thread to run. */
  // 定义了一个虚函数,要求继承该类的必须要实现之
  virtual void InternalThreadEntry() {}

  /* Should be tested when running loops to exit when requested. */
  // 在当请求退出的时候应该调用该函数
  bool must_stop();

 private:
  void entry(int device, Caffe::Brew mode, int rand_seed, int solver_count,
      bool root_solver);
  // 内部的成员变量
  shared_ptr<boost::thread> thread_;
};

}  // namespace caffe
实现部分:

namespace caffe {
// 析构函数,调用停止内部线程函数
InternalThread::~InternalThread() {
  StopInternalThread();
}

// 测试线程是否起来
bool InternalThread::is_started() const {
  return thread_ && thread_->joinable(); // 首先thread_指针不能为空,然后该线程是可等待的(joinable)
}

bool InternalThread::must_stop() {
  //  if interruption has been requested for the current thread, false otherwise. 见boost的doc
  return thread_ && thread_->interruption_requested();
}

// 初始化工作,然后
void InternalThread::StartInternalThread() {
  CHECK(!is_started()) << "Threads should persist and not be restarted.";

  int device = 0;
#ifndef CPU_ONLY
  CUDA_CHECK(cudaGetDevice(&device));
#endif
  Caffe::Brew mode = Caffe::mode();
  int rand_seed = caffe_rng_rand();
  int solver_count = Caffe::solver_count();
  bool root_solver = Caffe::root_solver();

  try {// 然后重新实例化一个thread对象给thread_指针,该线程的执行的是entry函数
    thread_.reset(new boost::thread(&InternalThread::entry, this, device, mode,
          rand_seed, solver_count, root_solver));
  } catch (std::exception& e) {
    LOG(FATAL) << "Thread exception: " << e.what();
  }
}

// 线程所要执行的函数
void InternalThread::entry(int device, Caffe::Brew mode, int rand_seed,
    int solver_count, bool root_solver) {
#ifndef CPU_ONLY
  CUDA_CHECK(cudaSetDevice(device));
#endif
  Caffe::set_mode(mode);
  Caffe::set_random_seed(rand_seed);
  Caffe::set_solver_count(solver_count);
  Caffe::set_root_solver(root_solver);

  InternalThreadEntry();
}

// 停止线程
void InternalThread::StopInternalThread() {
  if (is_started()) {// 如果线程已经开始
    thread_->interrupt();// 那么打断
    try {
      thread_->join();// 等待线程结束
    } catch (boost::thread_interrupted&) {//如果被打断,啥也不干,因为是自己要打断的^_^
    } catch (std::exception& e) {// 如果发生其他错误则记录到日志
      LOG(FATAL) << "Thread exception: " << e.what();
    }
  }
}

}  // namespace caffe


<think> 首先,用户查询是关于“caffe_cpu_gemm”的信息,包括其功能、使用方法和原理。用户提供了几个引用,我需要参考这些引用,因为它们包含相关信息。 回顾用户提供的引用: - 引用[1]:描述了caffe conv img2col + gemm + bias的流程,涉及conv_layer.cpp等文件,具体是forward_cpu的调用流程。 - 引用[2]:详细解释了caffe_gpu_gemm的实现,展示了它如何调用cublas进行矩阵计算,包括参数转换。 - 引用[3]:提到了caffe layer的工作原理,包括使用math_functions.hpp等文件。 用户明确说这些引用仅供参考,并不是用户真正的需求。用户上次的问题可能是关于快速排序的,但在这个对话中是新的查询。用户说:“我想了解caffe_cpu_gemm的相关信息,可能是其功能、使用方法、原理等”,所以我需要专注于这个主题。 根据系统级指令: 1. 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 2. 独立公式使用$$...$$格式并单独成段。 3. LaTeX语法正确。 4. 使用中文回答。 5. 生成相关问题。 6. 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识,如[^1]。 另外,用户可见层要求:回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证回答真实可靠。 我需要解释caffe_cpu_gemm的功能、使用方法和原理。 从引用[2]可以看出,caffe_gpu_gemm是GPU版本的gemm函数,它本质上封装了cublas的矩阵操作。类似地,caffe_cpu_gemm应该是CPU版本的通用矩阵乘法函数,作为基础数学函数的一部分。 在Caffe框架中,math_functions.cpp包含CPU和GPU的实现。引用[3]提到“#include "caffe/util/math_functions.hpp"”,这很可能定义了caffe_cpu_gemm。 功能:caffe_cpu_gemm用于执行通用矩阵乘法操作,即计算C = alpha * A * B + beta * C,其中A、B、C是矩阵,alpha和beta是标量。 使用方法:类似引用[2]中的caffe_gpu_gemm,caffe_cpu_gemm也会接受参数如TransA、TransB、M、N、K等,指定矩阵的维度和是否转置。 原理:它封装了BLAS库(如OpenBLAS或Intel MKL)中的矩阵乘法函数,确保高效计算。 用户提到“用户上一次的问题和你的回答”,但在对话历史中,上一个用户消息是关于caffe_cpu_gemm的初始查询。之前的系统示例是关于快速排序的,但那是示例,不是实际对话。所以我应该基于当前用户查询。 结构化我的回答: 1. **功能描述**:解释caffe_cpu_gemm是什么。 2. **使用方法**:描述函数签名和参数含义。 3. **原理**:解释它如何工作,底层调用什么库。 4. **引用和示例**:参考提供的引用,添加引用标识。 最后,生成相关问题。 确保使用中文。 可能的函数定义(推断):在Caffe的math_functions.cpp中,caffe_cpu_gemm可能定义为: ```cpp template <typename Dtype> void caffe_cpu_gemm(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, const CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N, const int K, const Dtype alpha, const Dtype* A, const Dtype* B, const Dtype beta, Dtype* C); ``` 类似caffe_gpu_gemm在引用[2]。 参数解释: - TransA, TransB: 是否转置矩阵A和B。 - M: A的行数(或转置后的行数)。 - N: B的列数(或转置后的列数)。 - K: A的列数(B的行数),在乘法中共享。 - alpha, beta: 标量系数。 - A, B, C: 矩阵数据指针。 原理:它调用底层BLAS函数,如cblas_sgemm或cblas_dgemm,取决于数据类型。 在引用[1]中,提到了forward_cpu调用流程,涉及img2col和gemm,这表明在卷积层中使用gemm来实现高效的矩阵乘法。 回答结构: - 先介绍功能。 - 然后使用方法,列出参数。 - 接着原理,解释BLAS封装。 - 最后,相关问题。 添加引用:引用[2]描述了GPU版本,但CPU版本类似。引用[1]提到流程。所以我可以自然地添加引用。 例如:“在卷积层的forward_cpu中,caffe_cpu_gemm被用来加速矩阵乘法[^1]。” 数学表达式:如果有矩阵乘法,用LaTeX。例如,公式 $$ C = \alpha \cdot A \cdot B + \beta \cdot C $$ 可以用独立公式格式。 现在,构建回答: 1. **功能**:caffe_cpu_gemm是Caffe框架中的一个函数,用于在CPU上执行通用矩阵乘法操作。它实现了BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)级别的gemm操作,计算如公式 $$ C = \alpha \cdot A \cdot B + \beta \cdot C $$ 其中$\alpha$和$\beta$是标量系数,A和B是输入的矩阵,C是输入/输出矩阵。 2. **使用方法**:函数签名通常定义为: - `void caffe_cpu_gemm(const CBLAS_TRANSPOSE TransA, const CBLAS_TRANSPOSE TransB, const int M, const int N, const int K, const Dtype alpha, const Dtype* A, const Dtype* B, const Dtype beta, Dtype* C);` 参数含义: - TransA: 指定是否转置矩阵A(CblasNoTrans或CblasTrans)。 - TransB: 指定是否转置矩阵B。 - M: 矩阵A的行数(如果TransA不转置)或列数(如果转置)。 - N: 矩阵B的列数(如果TransB不转置)或行数(如果转置)。 - K: 矩阵A的列数(如果TransA不转置)或行数(如果转置),等同于矩阵B的行数(如果TransB不转置)或列数(如果转置)。 - alpha, beta: 浮点数系数。 - A, B: 指向输入矩阵数据的指针。 - C: 指向输出矩阵数据的指针,尺寸为M x N。 例如,在卷积层中,img2col变换后将图像块转换为矩阵,然后调用caffe_cpu_gemm进行计算[^1]。 3. **原理**:caffe_cpu_gemm封装了底层的BLAS库函数,如cblas_sgemm(用于float)或cblas_dgemm(用于double)。它会根据数据类型和参数设置调用相应的BLAS函数。这确保了高效的矩阵乘法实现,利用优化的CPU库。在Caffe的math_functions.cpp文件中实现了这些封装[^3]。 最后,生成相关问题。 相关问题: 1. caffe_cpu_gemm与caffe_gpu_gemm有什么区别? 2. 如何在自定义层中使用caffe_cpu_gemm? 3. caffe_cpu_gemm的性能优化技巧有哪些? 确保回答真实可靠:基于Caffe代码知识,caffe_cpu_gemm确实在math_functions.cpp中定义,调用cblas_gemm。 </think> ### caffe_cpu_gemm 的功能、使用方法及原理介绍 caffe_cpu_gemm 是 Caffe 深度学习框架中的一个核心数学函数,用于在 CPU 上执行高效的通用矩阵乘法(General Matrix Multiply,简称 GEMM)操作。它是卷积层(convolution layer)等计算密集型操作的基础组成部分,尤其在实现卷积运算的 img2col + gemm 流程中扮演关键角色[^1]。下面我将从功能、使用方法和原理三个方面,逐步解释 caffe_cpu_gemm。 #### 1. **功能描述** caffe_cpu_gemm 的主要功能是实现 BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)级别的矩阵乘法运算。具体来说,它计算以下公式: $$ C = \alpha \cdot A \cdot B + \beta \cdot C $$ 其中: - $A$ 和 $B$ 是输入矩阵。 - $C$ 是输入/输出矩阵(允许原地更新)。 - $\alpha$ 和 $\beta$ 是标量系数(float 或 double 类型)。 - 操作支持矩阵转置选项(例如指定 $A$ 或 $B$ 是否需要转置)。 该函数优化了 CPU 上的矩阵乘法性能,广泛应用于 Caffe 的前向传播(forward)和反向传播(backward)过程中,特别是在卷积层中用于加速特征图的计算[^1][^3]。例如,在卷积层中,输入数据通过 img2col 变换后转换为一个大矩阵,然后使用 caffe_cpu_gemm 与卷积核矩阵相乘,实现高效卷积[^1]。 #### 2. **使用方法** caffe_cpu_gemm 的函数签名定义在 Caffe 的 `math_functions.hpp` 文件中(通常在 `caffe/util/math_functions.hpp`),并在 `math_functions.cpp` 中实现[^3]。以下是其标准接口和参数解释: ```cpp template <typename Dtype> void caffe_cpu_gemm( const CBLAS_TRANSPOSE TransA, // 指定矩阵 A 是否转置 const CBLAS_TRANSPOSE TransB, // 指定矩阵 B 是否转置 const int M, // 矩阵 C 的行数 const int N, // 矩阵 C 的列数 const int K, // 共享维度(A 的列数或 B 的行数) const Dtype alpha, // 标量系数 alpha const Dtype* A, // 指向矩阵 A 数据的指针 const Dtype* B, // 指向矩阵 B 数据的指针 const Dtype beta, // 标量系数 beta Dtype* C // 指向矩阵 C 数据的指针(输出) ); ``` **参数详细说明**: - `TransA` 和 `TransB`:指定矩阵是否转置,可选值 `CblasNoTrans`(不转置)或 `CblasTrans`(转置)。 - `M`:输出矩阵 $C$ 的行数,等价于 $A$ 的行数(如果 `TransA = CblasNoTrans`)或 $A$ 的列数(如果 `TransA = CblasTrans`)。 - `N`:输出矩阵 $C$ 的列数,等价于 $B$ 的列数(如果 `TransB = CblasNoTrans`)或 $B$ 的行数(如果 `TransB = CblasTrans`)。 - `K`:共享维度,对于乘法 $A \cdot B$,表示 $A$ 的列数(如果 `TransA = CblasNoTrans`)或 $A$ 的行数(如果 `TransA = CblasTrans`),同时对应 $B$ 的行数(如果 `TransB = CblasNoTrans`)或 $B$ 的列数(如果 `TransB = CblasTrans`)。 - `alpha` 和 `beta`:浮点数系数,控制乘法和累加权重。 - `A`, `B`, `C`:矩阵数据指针,假设矩阵以行优先(row-major)顺序存储。 **使用示例**: 在卷积层的前向传播中(如 `conv_layer.cpp`),通常会先调用 img2col 将输入图像转换为矩阵,然后使用 caffe_cpu_gemm 进行卷积计算: ```cpp // 假设 A 是 img2col 输出的矩阵,B 是卷积核矩阵 caffe_cpu_gemm<Dtype>(CblasNoTrans, CblasNoTrans, M, N, K, alpha, A, B, beta, C); ``` 这里: - `A` 是图像块矩阵(尺寸 M x K)。 - `B` 是卷积核矩阵(尺寸 K x N)。 - `C` 是输出特征图(尺寸 M x N)。 这种用法显著提升了卷积运算的效率,避免了直接嵌套循环[^1][^3]。 #### 3. **原理** caffe_cpu_gemm 的原理基于封装底层 BLAS 库(如 OpenBLAS 或 Intel MKL)的矩阵乘法函数。具体实现步骤如下: - **底层调用**:在 `math_functions.cpp` 文件中,caffe_cpu_gemm 内部会根据数据类型(float 或 double)调用对应的 BLAS 函数。例如: - 对于 float 类型,调用 `cblas_sgemm`。 - 对于 double 类型,调用 `cblas_dgemm`。 函数内部处理转置标志和维度对齐,确保计算高效[^3]。 - **参数映射**:caffe_cpu_gemm 将用户参数转换为 BLAS 要求的格式。例如: - `TransA` 和 `TransB` 被映射为 CBLAS 枚举值。 - `lda`(A 的前导维度)和 `ldb`(B 的前导维度)根据转置状态自动计算,以符合 BLAS 的内存布局要求(类似于 GPU 版本中的逻辑[^2])。 - **性能优化**:BLAS 库使用了高度优化的算法,如分块(tiling)、向量化(SIMD 指令)和多线程并行,以最大化 CPU 缓存利用率和计算吞吐量。这使得 caffe_cpu_gemm 在大型矩阵乘法上比原生实现快数倍。 在 Caffe 的整体架构中,caffe_cpu_gemm 是数学基础函数的核心部分,与卷积层(`base_conv_layer.cpp`)紧密集成,确保深度学习模型的高效执行[^1][^3]。
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