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私は深層学習用の tensorflow を初めて使用し、tensorflow でのデコンボリューション (畳み込み転置) 操作に興味があります。デコンボリューションを操作するためのソース コードを確認する必要があります。関数は、 nn_ops.py の conv2d_transpose()だと思います。

ただし、関数内では、 という別の関数を呼び出しますgen_nn_ops.conv2d_backprop_input()。この関数の中身を調べる必要がありますが、リポジトリで見つけることができません。どんな助けでも大歓迎です。

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ソースは bazel によって自動的に生成されるため、このソースは見つかりません。ソースからビルドする場合、このファイルはbazel-genfiles. inspectモジュールを使用して見つけることができるローカルディストリビューションにも存在します。このファイルには、基になる C++ 実装に対して自動生成された Python ラッパーが含まれているため、基本的には一連の 1 行の関数で構成されています。conv2d_backprop_inputそのような生成された Python op の基になる C++ 実装を見つけるための近道は、スネーク ケースをキャメル ケースに変換することです。Conv2dBackpropInput

# figure out where gen_nn_ops is
print(tf.nn.conv2d_transpose.__globals__['gen_nn_ops'])

from tensorflow.python.ops import gen_nn_ops
import inspect
inspect.getsourcefile('gen_nn_ops.conv2d_backprop_input')
'/Users/yaroslav/anaconda/lib/python3.5/site-packages/tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py'

このファイルが実際にどのように作成されたかを知りたい場合は、ファイル内の bazel 依存関係の跡をたどることができBUILDます。それを生成した Bazel ターゲットをテンソルフロー ソース ツリーから見つけます。

fullname=$(bazel query tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py)
bazel query "attr('srcs', $fullname, ${fullname//:*/}:*)"

//tensorflow/python:nn_ops_gen

BUILD内部のファイルに移動すると、これがここで定義されているtensorflow/pythonタイプのターゲットであり、次のように呼び出されることがわかりますtf_gen_op_wrapper_private_pygen_op_wrapper_pytensorflow/tensorflow.bzl

def tf_gen_op_wrapper_py(name, out=None, hidden=None, visibility=None, deps=[],
....
      native.cc_binary(
      name = tool_name,

このnative.cc_binaryコンストラクトは、任意のコマンドの実行を表す Bazel ターゲットを持つ方法です。この場合tool_name、いくつかの引数を指定して呼び出します。さらにいくつかの手順を実行すると、ここの「ツール」がframework/python_op_gen_main.ccからコンパイルされていることがわかります

この複雑さの理由は、TensorFlow が言語に依存しないように設計されているためです。したがって、理想的な世界では、ops.pbtxtに各 op を記述し、各 op は を使用してハードウェア タイプごとに 1 つの実装を持ちますREGISTER_KERNEL_BUILDER。したがって、すべての実装は C++/CUDA/Assembly で行われ、すべての言語フロントエンドで自動的に利用可能になります。 . すべての言語に対して「python_op_gen_main」のような同等のトランスレータ op があり、すべてのクライアント ライブラリ コードが自動的に生成されます。しかし、Python が非常に支配的であるため、Python 側に機能を追加するというプレッシャーがありました。そのため、今では 2 種類の op があります。 のようなファイルで見られる純粋な TensorFlow opと、通常は op が自動的に生成されたファイルをラップgen_nn_ops.pyする のようなファイルでの Python のみのop です。nn_ops.pygen_nn_ops.pyただし、追加の機能/構文シュガーを追加します。また、元はすべての名前がキャメルケースでしたが、公開リリースはより一般的な Python 構文に準拠した PEP にする必要があると判断されたため、同じ op の C++/Python インターフェース間でキャメルケース/スネークケースの不一致が生じるのはこのためです。

于 2016-12-14T18:25:59.480 に答える
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残念ながら、TensorFlow のコードは読みにくいです :(

処理を高速化するために、Python コードは C++ コードをインターリーブする必要があり、これも間接的な依存関係を使用します。

gen_X関数は C++ コードから生成されます。それを見つけるには、 を検索する必要がありますConv2dBackpropInput。

カーネル op の登録はops/nn_ops.ccにあり、具体的な実装はkernels/conv_grad_input_ops.ccにあります。

于 2016-12-14T16:56:03.513 に答える