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C++简易版Tensor实现方法详解

2022-11-13 14:49

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基础知识铺垫

缺省参数
异常处理
如果有模板元编程经验更好
std::memset、std::fill、std::fill_n、std::memcpy

std::memset 的内存填充单位固定为字节（char），所以不能应用与double，非char类型只适合置0。

std::fill 和 std::fill_n 则可以对指定类型进行内存填充，更加通用。

std::memcpy 则可以讲内存中排列好的数据拷贝过去，不同位置可填充不同值。

double dp[505];
std::memset(dp, -1.0, 505 * sizeof(double));//错误的 ★★★，memset的单位是字节（char），我们需要的是fill

double dp[505];
std::fill(dp, dp + 505, -1.0);
std::fill(std::begin(dp), std::end(dp), -1.0);
std::fill_n(dp, 505, -1.0);

double dp[505];
double data[5] = {11,22,33,44,55};
std::memcpy(dp, data, 5 * sizeof(double))

内存管理 allocate

在c++11中引入了智能指针这个概念，这个非常好，但是有一个问题显然被忘记了，如何动态创建智能指针数组，在c++11中没有提供直接的函数。换句话说，创建智能指针的make_shared，不支持创建数组。那在c++11中如何创建一个智能指针数组呢？只能自己封装或者变通实现，在c++14后可以支持构造函数创建智能指针数组，可这仍然不太符合技术规范发展的一致性，可继承性。

共享指针share_ptr 和唯一指针unique_ptr 可能并不是一个很完整的方式，因为默认情况下需要开发人员手动的指定 delete handler。但是只需要简单的封装一下就可以是更智能的方式，就是自动生成 delete handler。并且不必使用new（或者其他的指针形式）作为构造参数，而是直接通过 allocate 和 construct 两种形式，最抽象简单直观的方式得到想要的。

shared_ptr<T> pt0(new T());// 将会自动采用 std::default_delete
shared_ptr<int> p1 = make_shared<int>();
//指定 default_delete 作为释放规则
std::shared_ptr<int> p6(new int[10], std::default_delete<int[]>());
//自定义释放规则
void deleteInt(int*p) { delete []p; }
std::shared_ptr<int> p3(new int[10], deleteInt);

我们期待的规范后是这样使用的：不用考虑释放规则，而且分为 allocate 和 construct 两种形式。

auto uptr = Alloc::unique_allocate<Foo>(sizeof(Foo));
auto sptr = Alloc::shared_allocate<Foo>(sizeof(Foo));
auto uptr = Alloc::unique_construct<Foo>();
auto sptr = Alloc::shared_construct<Foo>('6', '7');

allocator.h

#ifndef UTILS_ALLOCATOR_H
#define UTILS_ALLOCATOR_H
#include <cstdlib>
#include <map>
#include <memory>
#include <utility>
#include "base_config.h"
namespace st {
// 工具类（单例）
class Alloc {
public:
    // allocate 删除器
    class trivial_delete_handler {
    public:
        trivial_delete_handler(index_t size_) : size(size_) {}
        void operator()(void* ptr) { deallocate(ptr, size); }
    private:
        index_t size;
    };
    // construct 删除器
    template<typename T>
    class nontrivial_delete_handler {
    public:
        void operator()(void* ptr) {
            static_cast<T*>(ptr)->~T();
            deallocate(ptr, sizeof(T));
        }
    };
    // unique_ptr ：对应 allocate
    template<typename T> 
    using TrivialUniquePtr = std::unique_ptr<T, trivial_delete_handler>;
    // unique_ptr ：对应 construct
    template<typename T>
    using NontrivialUniquePtr = std::unique_ptr<T, nontrivial_delete_handler<T>>;
    // I know it's weird here. The type has been already passed in as T, but the
    // function parameter still need the number of bytes, instead of objects.
    // And their relationship is 
    //          nbytes = nobjects * sizeof(T).
    // Check what I do in "tensor/storage.cpp", and you'll understand.
    // Or maybe changing the parameter here and doing some extra work in 
    // "tensor/storage.cpp" is better.
    // 共享指针 allocate
    // 目的：自动生成 delete handler
    template<typename T> 
    static std::shared_ptr<T> shared_allocate(index_t nbytes) {
        void* raw_ptr = allocate(nbytes);
        return std::shared_ptr<T>(
            static_cast<T*>(raw_ptr),
            trivial_delete_handler(nbytes)
        );
    }
    // 唯一指针 allocate
    // 目的：自动生成 delete handler
    template<typename T>
    static TrivialUniquePtr<T> unique_allocate(index_t nbytes) {
        //开辟 内存
        void* raw_ptr = allocate(nbytes); 
        //返回 unique_ptr（自动生成了删除器）
        return TrivialUniquePtr<T>(
            static_cast<T*>(raw_ptr),
            trivial_delete_handler(nbytes)
        );
    }
    // 共享指针 construct
    // 目的：自动生成 delete handler
    template<typename T, typename... Args>
    static std::shared_ptr<T> shared_construct(Args&&... args) {
        void* raw_ptr = allocate(sizeof(T));
        new(raw_ptr) T(std::forward<Args>(args)...); 
        return std::shared_ptr<T>(
            static_cast<T*>(raw_ptr),
            nontrivial_delete_handler<T>()
        );
    }
    // 唯一指针 construct
    // 目的：自动生成 delete handler
    template<typename T, typename... Args>
    static NontrivialUniquePtr<T> unique_construct(Args&&... args) {
        void* raw_ptr = allocate(sizeof(T));
        new(raw_ptr) T(std::forward<Args>(args)...);
        return NontrivialUniquePtr<T>(
            static_cast<T*>(raw_ptr),
            nontrivial_delete_handler<T>()
        );
    }
    static bool all_clear(void);
private:
    Alloc() = default;
    ~Alloc(){ 
        
        for (auto iter = cache_.begin(); iter != cache_.end(); ++iter) {  iter->second.release(); }
    }
    static Alloc& self(); // 单例
    static void* allocate(index_t size);
    static void deallocate(void* ptr, index_t size);
    static index_t allocate_memory_size;
    static index_t deallocate_memory_size;
    struct free_deletor {
        void operator()(void* ptr) { std::free(ptr); }
    };
    // multimap 允许容器有重复的 key 值
    // 保留开辟过又释放掉的堆内存，再次使用的时候可重复使用（省略了查找可用堆内存的操作）
    std::multimap<index_t, std::unique_ptr<void, free_deletor>> cache_;
};
} // namespace st
#endif

allocator.cpp

#include "allocator.h"
#include "exception.h"
#include <iostream>
namespace st {
index_t Alloc::allocate_memory_size = 0;
index_t Alloc::deallocate_memory_size = 0;
Alloc& Alloc::self() {
    static Alloc alloc;
    return alloc;
}
void* Alloc::allocate(index_t size) {
    auto iter = self().cache_.find(size);
    void* res;
    if(iter != self().cache_.end()) {
        // 临时：为什么要这么做？找到了为社么要删除
        res = iter->second.release();//释放指针指向内存
        self().cache_.erase(iter);//擦除
    } else {
        res = std::malloc(size); 
        CHECK_NOT_NULL(res, "failed to allocate %d memory.", size);
    }
    allocate_memory_size += size;
    return res;
}
void Alloc::deallocate(void* ptr, index_t size) {
    deallocate_memory_size += size;
    // 本质上是保留保留 堆内存中的位置,下一次可直接使用,而不是重新开辟
    self().cache_.emplace(size, ptr); // 插入
}
bool Alloc::all_clear() {
    return allocate_memory_size == deallocate_memory_size;
}
} // namespace st

使用：封装成 unique_allocate、unique_construct、share_allocate、share_construct 的目的就是对 share_ptr 和 unique_ptr 的生成自动赋予其对应的 delete handler。

struct Foo {
    static int ctr_call_counter;
    static int dectr_call_counter;
    char x_;
    char y_;
    Foo() { ++ctr_call_counter; }
    Foo(char x, char y) : x_(x), y_(y) { ++ctr_call_counter; }
    ~Foo() { ++dectr_call_counter; }
};
int Foo::ctr_call_counter = 0;
int Foo::dectr_call_counter = 0;
void test_Alloc() {
    using namespace st;
    // allocate 开辟空间
    // construct 开辟空间 + 赋值
    void* ptr;
    {//
        auto uptr = Alloc::unique_allocate<Foo>(sizeof(Foo));
        CHECK_EQUAL(Foo::ctr_call_counter, 0, "check 1");
        ptr = uptr.get();
    }
    CHECK_EQUAL(Foo::dectr_call_counter, 0, "check 1");
    {
        auto sptr = Alloc::shared_allocate<Foo>(sizeof(Foo));
        // The strategy of allocator.
        CHECK_EQUAL(ptr, static_cast<void*>(sptr.get()), "check 2");
    }
    {
        auto uptr = Alloc::unique_construct<Foo>();
        CHECK_EQUAL(Foo::ctr_call_counter, 1, "check 3");
        CHECK_EQUAL(ptr, static_cast<void*>(uptr.get()), "check 3");
    }
    CHECK_EQUAL(Foo::dectr_call_counter, 1, "check 3");
    {
        auto sptr = Alloc::shared_construct<Foo>('6', '7');
        CHECK_EQUAL(Foo::ctr_call_counter, 2, "check 4");
        CHECK_TRUE(sptr->x_ == '6' && sptr->y_ == '7', "check 4");
        CHECK_EQUAL(ptr, static_cast<void*>(sptr.get()), "check 4");
    }
    CHECK_EQUAL(Foo::dectr_call_counter, 2, "check 4");
}

实现Tensor需要准备shape和storage

shape 管理形状，每一个Tensor的形状都是唯一的（采用 unique_ptr管理数据），见array.h 个 shape.h。

storage：管理数据，不同的Tensor的数据可能是同一份数据（share_ptr管理数据），见stroage.h。

array.h

#ifndef UTILS_ARRAY_H
#define UTILS_ARRAY_H
#include <initializer_list>
#include <memory>
#include <cstring>
#include <iostream>
// utils
#include "base_config.h"
#include "allocator.h"
namespace st {
	// 应用是 tensor 的 shape， shape 是唯一的， 所以用 unique_ptr
	// 临时：实际上并不是很完善，目前的样子有点对不起这个 Dynamic 单词
	template<typename Dtype>
	class DynamicArray {
	public:
	    explicit DynamicArray(index_t size) 
	            : size_(size),
	              dptr_(Alloc::unique_allocate<Dtype>(size_ * sizeof(Dtype))) {
	    }
	    DynamicArray(std::initializer_list<Dtype> data) 
	            : DynamicArray(data.size()) {
	        auto ptr = dptr_.get();
	        for(auto d: data) {
	            *ptr = d;
	            ++ptr;
	        }
	    }
	    DynamicArray(const DynamicArray<Dtype>& other) 
	            : DynamicArray(other.size()) {
	        std::memcpy(dptr_.get(), other.dptr_.get(), size_ * sizeof(Dtype));
	    }
	    DynamicArray(const Dtype* data, index_t size) 
	            : DynamicArray(size) {
	        std::memcpy(dptr_.get(), data, size_ * sizeof(Dtype));
	    }
	    explicit DynamicArray(DynamicArray<Dtype>&& other) = default;
	    ~DynamicArray() = default;
	    Dtype& operator[](index_t idx) { return dptr_.get()[idx]; }
	    Dtype operator[](index_t idx) const { return dptr_.get()[idx]; }
	    index_t size() const { return size_; }
	    // 注意 std::memset 的单位是字节（char），若不是char类型，只用来置0，否则结果错误
	    // 临时：std::memset 对非char类型只适合内存置0，如果想要更加通用，不妨考虑一下 std::fill 和 std::fill_n
	    void memset(int value) const { std::memset(dptr_.get(), value, size_ * sizeof(Dtype)); } //原
	    void fill(int value) const (std::fill_n, size_, value); //改：见名知意
	private:
	    index_t size_;
	    Alloc::TrivialUniquePtr<Dtype> dptr_;
	};
} // namespace st
#endif

stroage.h

#ifndef TENSOR_STORAGE_H
#define TENSOR_STORAGE_H
#include <memory>
#include "base_config.h"
#include "allocator.h"
namespace st {
    namespace nn {
        class InitializerBase;
        class OptimizerBase;
    }
    class Storage {
    public:
        explicit Storage(index_t size);
        Storage(const Storage& other, index_t offset); //观察：offset 具体应用？bptr_数据依然是同一份，只是dptr_指向位置不同，这是关于pytorch的clip，切片等操作的设计方法
        Storage(index_t size, data_t value);
        Storage(const data_t* data, index_t size);
        explicit Storage(const Storage& other) = default;//复制构造（因为数据都是指针形式，所以直接默认就行）
        explicit Storage(Storage&& other) = default;//移动构造（因为数据都是指针形式，所以直接默认就行）
        ~Storage() = default;
        Storage& operator=(const Storage& other) = delete;
        // inline function
        data_t operator[](index_t idx) const { return dptr_[idx]; }
        data_t& operator[](index_t idx) { return dptr_[idx]; }
        index_t offset(void) const { return dptr_ - bptr_->data_; }//
        index_t version(void) const { return bptr_->version_; }//
        void increment_version(void) const { ++bptr_->version_; }//???
        // friend function
        friend class nn::InitializerBase;
        friend class nn::OptimizerBase;
    public:
        index_t size_;
    private:
        struct Vdata {
            index_t version_; //???
            data_t data_[1]; //永远指向数据头
        };
        std::shared_ptr<Vdata> bptr_;  // base pointer, share_ptr 的原因是不同的tensor可能指向的是storage数据
        data_t* dptr_;  // data pointer, 指向 Vdata 中的 data_, 他是移动的（游标）
    };
}  // namespace st
#endif

storage.cpp

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include "storage.h"
namespace st {
    Storage::Storage(index_t size)
        : bptr_(Alloc::shared_allocate<Vdata>(size * sizeof(data_t) + sizeof(index_t))),
        dptr_(bptr_->data_)
    {
        bptr_->version_ = 0;
        this->size_ = size;
    }
    Storage::Storage(const Storage& other, index_t offset)
        : bptr_(other.bptr_),
        dptr_(other.dptr_ + offset)
    {
        this->size_ = other.size_;
    }
    Storage::Storage(index_t size, data_t value)
        : Storage(size) {
        //std::memset(dptr_, value, size * sizeof(data_t)); // 临时
        std::fill_n(dptr_, size, value);
    }
    Storage::Storage(const data_t* data, index_t size)
        : Storage(size) {
        std::memcpy(dptr_, data, size * sizeof(data_t));
    }
}  // namespace st

shape.h

#ifndef TENSOR_SHAPE_H
#define TENSOR_SHAPE_H
#include <initializer_list>
#include <ostream>
#include "base_config.h"
#include "allocator.h"
#include "array.h"
namespace st {
    class Shape {
    public:
        // constructor
        Shape(std::initializer_list<index_t> dims);
        Shape(const Shape& other, index_t skip);
        Shape(index_t* dims, index_t dim);
        Shape(IndexArray&& shape);
        Shape(const Shape& other) = default;
        Shape(Shape&& other) = default;
        ~Shape() = default;
        // method
        index_t dsize() const;
        index_t subsize(index_t start_dim, index_t end_dim) const;
        index_t subsize(index_t start_dim) const;
        bool operator==(const Shape& other) const;
        // inline function
        index_t ndim(void) const { return dims_.size(); }
        index_t operator[](index_t idx) const { return dims_[idx]; }
        index_t& operator[](index_t idx) { return dims_[idx]; }
        operator const IndexArray() const { return dims_; }
        // friend function
        friend std::ostream& operator<<(std::ostream& out, const Shape& s);
    private:
        IndexArray dims_; // IndexArray 就是（DynamicArray）
    };
}  // namespace st
#endif

shape.cpp

#include "shape.h"
namespace st {
    Shape::Shape(std::initializer_list<index_t> dims) : dims_(dims) {}
    Shape::Shape(const Shape& other, index_t skip) : dims_(other.ndim() - 1) {
        int i = 0;
        for (; i < skip; ++i)
            dims_[i] = other.dims_[i];
        for (; i < dims_.size(); ++i)
            dims_[i] = other.dims_[i + 1];
    }
    Shape::Shape(index_t* dims, index_t dim_) : dims_(dims, dim_) {}
    Shape::Shape(IndexArray&& shape) : dims_(std::move(shape)) {}
    index_t Shape::dsize() const {
        int res = 1;
        for (int i = 0; i < dims_.size(); ++i)
            res *= dims_[i];
        return res;
    }
    index_t Shape::subsize(index_t start_dim, index_t end_dim) const {
        int res = 1;
        for (; start_dim < end_dim; ++start_dim)
            res *= dims_[start_dim];
        return res;
    }
    index_t Shape::subsize(index_t start_dim) const {
        return subsize(start_dim, dims_.size());
    }
    bool Shape::operator==(const Shape& other) const {
        if (this->ndim() != other.ndim()) return false;
        index_t i = 0;
        for (; i < dims_.size() && dims_[i] == other.dims_[i]; ++i)
            ;
        return i == dims_.size();
    }
    std::ostream& operator<<(std::ostream& out, const Shape& s) {
        out << '(' << s[0];
        for (int i = 1; i < s.ndim(); ++i)
            out << ", " << s[i];
        out << ")";
        return out;
    }
}  // namespace st

Tensor的设计方法（基础）

知识准备：继承、指针类、奇异递归模板（静态多态）、表达式模板、Impl设计模式（声明实现分离）、友元类、模板特化。

tensor的设计采用的 impl 方法（声明和实现分离），采用了奇异递归模板（静态多态），Tensor本身管理Tensor的张量运算，Exp则管理引用计数、梯度计数（反向求导，梯度更新时需要用到）的运算。

一共5个类：Tensor，TensorImpl，Exp，ExpImpl，ExpImplPtr，他们之间的关系由下图体现。

先上图：

代码：

// 代码比较多,就不放在这了,参看源码结合注释理解

Tensor的设计方法（更进一步）

Tensor 数据内存分布管理

Tensor的数据只有独一份，那么Tensor的各种操作 transpose，purmute，slice，等等，难道都要生出一个新的 tensor 和对应新的数据吗？当然不可能，能用一份数据的绝不用两份！tensor 数据的描述主要有 size（总数数据量），offset（此 tensor 相对于原始base数据的一个偏移量） ndim（几个维度），shape（每个维度映射的个数），stride（每个维度中数据的索引步长），stride 和 shape是一一对应的，通过这个stride的索引公式，我们就可以用一份数据幻化出不同的tensor表象了。解析如下图