Tensor Comprehensions（TC）语言语法简述

缺乏、安全感 2021-12-05 18:29 80阅读 0赞

## 背景 ##

Tensor Comprehensions 是一种可以构建 just in time（JIT）系统的语言，程序员可通过该语言用高级编程语言去高效的实现 GPU 等底层代码。该项目由face book开源发布。  
我的理解是我们通过该语言可以更加有效的理解张量、运算图等。虽然tensorflow已经有了tensorboard这样的可视化工具，但是在运算图的理解方面还是有些困难。

## 语法示例 ##

下面给出一个TC定义下的简单小函数。该函数表示输入张量为A，形状为\[M,K\]、x，形状为\[K\]，输出张量为C，形状为\[M\]。

def mv(float(M,K) A, float(K) x) -> (C) { 
    	C(i) = 0
    	C(i) += A(i,k) * x(k)
    }

该函数的功能可以用伪码描述如下，可以看出TC的定义是一种极其简洁的循环（loop）定义。

tensor C({ M}).zero(); // 0-filled single-dim tensor
    	parallel for (int i = 0; i < M; i++)
    		reduction for (int k = 0; k < K; k++)
    			C(i) += A(i,k) * x(k);

个人认为这里存在一个降维（reduce）的操作。在该函数中并不显示地定义变量，变量隐含在索引i、k中。i、k的取值范围根据操作来确定。并且运算与运算之间不会因顺序不同而产生运算不一致的结果，例如:  
 m i n ( m a x ( f ( . ) ) ) ≠ m a x ( m i n ( f ( . ) ) ) ) min(max(f(.))) \\neq max(min(f(.)))) min(max(f(.)))̸=max(min(f(.))))

> Because k only appears on the right-hand side, stores into C will reduce over k with the reduction operator +.

**要注意**：a(i,j) = a(j,i)这样的赋值方式是不允许的，除非张量a为空或者只有一个元素。

实例1：Tensor Comprehension for the sgemm BLAS(sgemm矩阵乘法)。在这个例子中，我们可以看出来TC对遍历张量的一个规则，TC将对于张量将提出一中方正（rectangular）的范围。比如 i 将被赋予张量 A 的行的最大值，j 将被赋予张量 B 的最大列值，k被使用两次，所以会给 k 尽可能大的数（该范围是A行B列中的较小值）。

def sgemm(float a, float b, float(N,M) A, float(M,K) B) -> (C) { 
    		C(i,j) = b * C(i,j) # initialization
    		C(i,j) += a * A(i,k) * B(k,j) # accumulation
    }

在TC中，定义 +=! 来替代 += ，这样就可以避免初始化操作，例如：

def mv(float(M,K) A, float(K) x) -> (C) { 
    	C(i) +=! A(i,k) * x(k)
    }

实例2：卷积运算的实现。我们可以发现，通过TC可以将传统深度学习框架中需要很多行定义的相关操作，只用几行就搞定（函数 fcrelu 应该是 relu 激活函数，conv2d 估计是卷积操作）。

def fcrelu(float(B,I) in, float(O,I) weight, float(I) bias) -> (out) { 
    	out(i,j) = bias(j)
    	out(b,o) += in(b,i) * weight(o,i)
    	out(i,j) = fmaxf(out(i,j), 0)
    }
    
    def conv2d(float(B,IP,H,W) in, float(OP,IP,KH,KW) weight) -> (out) { 
    	out(b,op,h,w) +=! in(b,ip, h + kh, w + kw) * weight(op,ip,kh,kw)
    	# out的简约初始化为0
    }

紧接着，最大池化操作的定义如下，where 语句用来确定变量的变化范围，从而程序不会出越界错。  
**注**：如果没有where语句，那么循环将默认从0开始。

def maxpool2x2(float(B,C,H,W) in) -> (out) { 
    	out(b,c,i,j) max=! in(b, c, 2 * i + kw, 2 * j + kh)
    	where kw in 0:2, kh in 0:2 # 步长为2
    }

在TC中我们还可以对两个张量建立联系，这是一种远距离的迭代函数定义（affine function of iterators）。

def gather(float(N) X, int(A,B) I) -> (Z) { 
    	Z(i,j) = X(I(i,j))
    }

实例3：TC还可以很简洁的实现 strided convolution（跳格卷积，即步长不为1），sh代表竖直步长，sw代表水平步长，H、W分别代表图像数据（I）的长、宽。

def sconv2d(int sh, int sw, float(N, C, H, W) I, float(F, C, KH, KW) W, float(F) B) -> (O) { 
    	O(n,f,h,w) = B(f)
    	O(n,f,h,w) += I(n, c, sh * h + kh, sw * w + kw) * W(f, c, kh, kw)
    }

再看另外一个例子：

def conv1d(float(M) I, float(N) K) ! (O) { 
    	O(i) = K(x) * I(i + x)
    }

在这个例子中，我们似乎有不同的最大化索引（index）的方法。可以先最大化 i ，令 i 在 I 的整体范围之内，这将强制 x 只接受一个值，所以忽略了大部分内核，从而不会产生期望的卷积输出。  
所以 TC 的方法是最大化 x ，令 x 在 K 的整体之内，那么为了不产生越界， i 势必会偏小一些，所以我们最终得出的 O 维度将会偏小。  
即得出：  
 i ⊂ \[ 0 , M − N \] i\\subset \[0, M-N\] i⊂\[0,M−N\]

*后期学到了新知识会及时补充。*