如何在框架外部自定义C++ OP

通常，如果PaddlePaddle的Operator(OP)库中没有您所需要的操作，建议先尝试使用已有的OP组合，如果无法组合出您需要的操作，可以尝试使用fluid.layers.py_func，也可以按照这篇教程自定义C++ OP。当然，如果用若干OP组合出来的OP性能无法满足您的要求，也可以自定义C++ OP。

自定义OP需要以下几个步骤:

  1. 实现OP和注册OP，和在框架内部写OP完全相同，遵守”如何写新的C++ OP”的规范和步骤。当然，实现Gradient OP是可选的。
  2. 编译出动态库。
  3. 封装该OP的Python接口。
  4. 写OP的单测。

下面通过一个具体的例子来详细的介绍，一步一步教会您如何实现。下面通过实现relu op来介绍。

自定义OP的实现

OP的实现与”如何写新的C++ OP”的教程相同，简答的说需要: 1). 定义OP的ProtoMaker，即描述OP的输入、输出、属性信息；2). 实现OP的定义和InferShape，以及OP的kernel函数，反向OP类似。3). 注册OP，以及OP的计算函数。

ReLU OP的CPU实现， relu_op.cc 文件:

  1. // relu_op.cc
  2. #include "paddle/fluid/framework/op_registry.h"
  4. namespace paddle {
  5. namespace operators {
  7. // 前向OP的输入X、输出Y、属性
  8. class Relu2OpMaker : public framework::OpProtoAndCheckerMaker {
  9.  public:
  10.   void Make() override {
  11.     AddInput("X", "The input tensor.");
  12.     AddOutput("Y", "Output of relu_op");
  13.     AddComment(R"DOC(
  14. Relu Operator.
  15. Y = max(X, 0)
  16. )DOC");
  17.   }
  18. };
  20. // 前向OP的定义和InferShape实现，设置输出Y的shape
  21. class Relu2Op : public framework::OperatorWithKernel {
  22.  public:
  23.   using framework::OperatorWithKernel::OperatorWithKernel;
  25.   void InferShape(framework::InferShapeContext* ctx) const override {
  26.     auto in_dims = ctx->GetInputDim("X");
  27.     ctx->SetOutputDim("Y", in_dims);
  28.   }
  29. };
  31. // 实现前向OP的Kernel计算函数: Y = max(0, X)
  32. using Tensor = framework::Tensor;
  33. template <typename DeviceContext, typename T>
  34. class Relu2Kernel : public framework::OpKernel<T> {
  35.  public:
  36.   void Compute(const framework::ExecutionContext& ctx) const override {
  37.     auto* in_t = ctx.Input<Tensor>("X");
  38.     auto* out_t = ctx.Output<Tensor>("Y");
  39.     auto x = in_t->data<T>();
  40.     // mutable_data分配内存、获取指针
  41.     auto y = out_t->mutable_data<T>(ctx.GetPlace());
  42.     for (int i = 0; i < in_t->numel(); ++i) {
  43.       y[i] = std::max(static_cast<T>(0.), x[i]);
  44.     }
  45.   }
  46. };
  48. // 定义反向OP的输入Y和dY、输出dX、属性:
  49. template <typename T>
  50. class Relu2GradMaker : public framework::SingleGradOpMaker<T> {
  51.  public:
  52.   using framework::SingleGradOpMaker<T>::SingleGradOpMaker;
  54.   void Apply(GradOpPtr<T> op) const override {
  55.     op->SetType("relu2_grad");
  56.     op->SetInput("Y", this->Output("Y"));
  57.     op->SetInput(framework::GradVarName("Y"), this->OutputGrad("Y"));
  58.     op->SetAttrMap(this->Attrs());
  59.     op->SetOutput(framework::GradVarName("X"), this->InputGrad("X"));
  60.   }
  61. };
  63. // 定义反向OP和InferShape实现,设置dX的shape
  64. class Relu2GradOp : public framework::OperatorWithKernel {
  65.  public:
  66.   using framework::OperatorWithKernel::OperatorWithKernel;
  68.   void InferShape(framework::InferShapeContext* ctx) const override {
  69.     auto in_dims = ctx->GetInputDim(framework::GradVarName("Y"));
  70.     ctx->SetOutputDim(framework::GradVarName("X"), in_dims);
  71.   }
  72. };
  74. // 实现反向OP的kernel函数 dx = dy * ( y > 0. ? 1. : 0)
  75. template <typename DeviceContext, typename T>
  76. class Relu2GradKernel : public framework::OpKernel<T> {
  77.  public:
  78.   void Compute(const framework::ExecutionContext& ctx) const override {
  79.     auto* dy_t = ctx.Input<Tensor>(framework::GradVarName("Y"));
  80.     auto* y_t = ctx.Input<Tensor>("Y");
  81.     auto* dx_t = ctx.Output<Tensor>(framework::GradVarName("X"));
  83.     auto dy = dy_t->data<T>();
  84.     auto y = y_t->data<T>();
  85.     auto dx = dx_t->mutable_data<T>(ctx.GetPlace());
  87.     for (int i = 0; i < y_t->numel(); ++i) {
  88.       dx[i] = dy[i] * (y[i] > static_cast<T>(0) ? 1. : 0.);
  89.     }
  90.   }
  91. };
  93. }  // namespace operators
  94. }  // namespace paddle
  96. namespace ops = paddle::operators;
  97. using CPU = paddle::platform::CPUDeviceContext;
  98. // 注册前向和反向op
  99. // 为了和框架内部的relu区分，这里注册的OP type为relu2
  100. REGISTER_OPERATOR(relu2,
  101.                   ops::Relu2Op,
  102.                   ops::Relu2OpMaker,
  103.                   ops::Relu2GradMaker<paddle::framework::OpDesc>,
  104.                   ops::Relu2GradMaker<paddle::imperative::OpBase>);
  105. REGISTER_OPERATOR(relu2_grad, ops::Relu2GradOp);
  106. // 注册CPU的Kernel
  107. REGISTER_OP_CPU_KERNEL(relu2,
  108.                        ops::Relu2Kernel<CPU, float>,
  109.                        ops::Relu2Kernel<CPU, double>);
  110. REGISTER_OP_CPU_KERNEL(relu2_grad,
  111.                        ops::Relu2GradKernel<CPU, float>,
  112.                        ops::Relu2GradKernel<CPU, double>);

ReLU OP的GPU实现， relu_op.cu 文件:

  1. // relu_op.cu
  2. #include "paddle/fluid/framework/op_registry.h"
  4. namespace paddle {
  5. namespace operators {
  7. using Tensor = framework::Tensor;
  9. template <typename T>
  10. __global__ void KeRelu2(const T* x, const int num, T* y) {
  11.   int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  12.   for (int i = gid; i < num; i += blockDim.x * gridDim.x) {
  13.     y[i] = max(x[i], static_cast<T>(0.));
  14.   }
  15. }
  17. // 前向OP的kernel的GPU实现
  18. template <typename DeviceContext, typename T>
  19. class Relu2CUDAKernel : public framework::OpKernel<T> {
  20.  public:
  21.   void Compute(const framework::ExecutionContext& ctx) const override {
  22.     auto* in_t = ctx.Input<Tensor>("X");
  23.     auto* out_t = ctx.Output<Tensor>("Y");
  24.     auto x = in_t->data<T>();
  25.     auto y = out_t->mutable_data<T>(ctx.GetPlace());
  27.     auto& dev_ctx = ctx.template device_context<DeviceContext>();
  29.     int num = in_t->numel();
  30.     int block = 512;
  31.     int grid = (num + block - 1) / block;
  32.     KeRelu2<T><<<grid, block, 0, dev_ctx.stream()>>>(x, num, y);
  33.   }
  34. };
  36. template <typename T>
  37. __global__ void KeRelu2Grad(const T* y, const T* dy, const int num, T* dx) {
  38.   int gid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
  39.   for (int i = gid; i < num; i += blockDim.x * gridDim.x) {
  40.     dx[i] = dy[i] * (y[i] > 0 ? 1. : 0.);
  41.   }
  42. }
  44. // 反向OP的kernel的GPU实现
  45. template <typename DeviceContext, typename T>
  46. class Relu2GradCUDAKernel : public framework::OpKernel<T> {
  47.  public:
  48.   void Compute(const framework::ExecutionContext& ctx) const override {
  49.     auto* dy_t = ctx.Input<Tensor>(framework::GradVarName("Y"));
  50.     auto* y_t = ctx.Input<Tensor>("Y");
  51.     auto* dx_t = ctx.Output<Tensor>(framework::GradVarName("X"));
  53.     auto dy = dy_t->data<T>();
  54.     auto y = y_t->data<T>();
  55.     auto dx = dx_t->mutable_data<T>(ctx.GetPlace());
  57.     auto& dev_ctx = ctx.template device_context<DeviceContext>();
  59.     int num = dy_t->numel();
  60.     int block = 512;
  61.     int grid = (num + block - 1) / block;
  62.     KeRelu2Grad<T><<<grid, block, 0, dev_ctx.stream()>>>(y, dy, num, dx);
  63.   }
  64. };
  66. }  // namespace operators
  67. }  // namespace paddle
  69. using CUDA = paddle::platform::CUDADeviceContext;
  70. // 注册前向的GPU Kernel
  71. REGISTER_OP_CUDA_KERNEL(relu2,
  72.                         paddle::operators::Relu2CUDAKernel<CUDA, float>,
  73.                         paddle::operators::Relu2CUDAKernel<CUDA, double>);
  74. // 注册反向的GPU Kernel
  75. REGISTER_OP_CUDA_KERNEL(relu2_grad,
  76.                         paddle::operators::Relu2GradCUDAKernel<CUDA, float>,
  77.                         paddle::operators::Relu2GradCUDAKernel<CUDA, double>);

注意点:

  1. OP的type不能和PaddlePaddle已有的OP type相同，否则在Python中使用时会报错。

自定义OP的编译

需要将实现的C++、CUDA代码编译成动态库，下面通过g++/nvcc编译，当然您也可以写Makefile或者CMake。

编译需要include PaddlePaddle的相关头文件，如上面代码 paddle/fluid/framework/op_registry.h ，需要链接PaddlePaddle的lib库。 可通过下面命令获取到:

  1. # python
  2. >>> import paddle
  3. >>> print(paddle.sysconfig.get_include())
  4. /paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/include
  5. >>> print(paddle.sysconfig.get_lib())
  6. /paddle/pyenv/local/lib/python2.7/site-packages/paddle/libs

下面命令可编译出动态库:

  1. include_dir=$( python -c 'import paddle; print(paddle.sysconfig.get_include())' )
  2. lib_dir=$( python -c 'import paddle; print(paddle.sysconfig.get_lib())' )
  4. echo $include_dir
  5. echo $lib_dir
  7. # PaddlePaddel >=1.6.1, 仅需要include ${include_dir} 和 ${include_dir}/third_party
  8. nvcc relu_op.cu -c -o relu_op.cu.o -ccbin cc -DPADDLE_WITH_CUDA -DEIGEN_USE_GPU -DPADDLE_USE_DSO -DPADDLE_WITH_MKLDNN -Xcompiler -fPIC -std=c++11 -Xcompiler -fPIC -w --expt-relaxed-constexpr -O3 -DNVCC \
  9.     -I ${include_dir} \
  10.     -I ${include_dir}/third_party \
  12. g++ relu_op.cc relu_op.cu.o -o relu2_op.so -shared -fPIC -std=c++11 -O3 -DPADDLE_WITH_MKLDNN \
  13.   -I ${include_dir} \
  14.   -I ${include_dir}/third_party \
  15.   -L /usr/local/cuda/lib64 \
  16.   -L ${lib_dir} -lpaddle_framework -lcudart

注意点:

  1. 通过NVCC编译CUDA源文件时，需要加编译选项 -DPADDLE_WITH_CUDA -DEIGEN_USE_GPU -DPADDLE_USE_DSO，在框架源码中会使用这些宏定义进行条件编译。用户自定义的C++ OP实现编译时，选项的开启状态需要和核心框架编译行为一致。如EIGEN_USE_GPU是使用Eigen数学库的GPU实现时需要增加的编译选项。
  2. 如果飞桨安装包中不包含MKLDNN库，则需要去掉编译选项-DPADDLE_WITH_MKLDNN。核心框架源码中(比如tensor.h)有使用此宏定义进行条件编译，该选项是否打开同样需要和核心框架编译行为保持一致。默认的飞桨安装包中含有MKLDNN库。
  3. 可多个OP编译到同一个动态库中。
  4. 通过pip方式安装的PaddlePaddle由GCC 4.8编译得到，由于GCC 4.8和GCC 5以上C++11 ABI不兼容，您编写的自定义OP，需要通过GCC 4.8编译。若是GCC 5及以上的环境上使用自定义OP，推荐使用Docker安装PaddlePaddle，使得编Paddle和编译自定义OP的GCC版本相同。

封装Python Layer接口

需要使用 fluid.load_op_library 接口调用加载动态库，使得PaddlePaddle的主进程中可以使用用户自定义的OP。

  1. # custom_op.py
  2. import paddle.fluid as fluid
  3. # 调用load_op_library加载动态库
  4. fluid.load_op_library('relu2_op.so')
  6. from paddle.fluid.layer_helper import LayerHelper
  8. def relu2(x, name=None):
  9.     # relu2的type和在OP中定义的type相同
  10.     helper = LayerHelper("relu2", **locals())
  11.     # 创建输出Variable
  12.     out = helper.create_variable_for_type_inference(dtype=x.dtype)
  13.     helper.append_op(type="relu2", inputs={"X": x}, outputs={"Y": out})
  14.     return out

注意点:

  1. 一个动态库只需使用fluid.load_op_library在paddle.fluid import之后加载一次即可。
  2. Python接口的封装和PaddlePaddle框架内部的封装相同，更多的示例也可以阅读源码中 python/paddle/fluid/layers/nn.py的代码示例。

单测测试

可以写个简单的Python程序测试计算的正确性:

  1. import numpy as np
  2. import paddle.fluid as fluid
  3. from custom_op import relu2
  5. data = fluid.layers.data(name='data', shape=[32], dtype='float32')
  6. relu = relu2(data)
  7. use_gpu = True # or False
  8. place = fluid.CUDAPlace(0) if use_gpu else fluid.CPUPlace()
  9. exe = fluid.Executor(place)
  11. x = np.random.uniform(-1, 1, [4, 32]).astype('float32')
  12. out, = exe.run(feed={'data': x}, fetch_list=[relu])
  13. np.allclose(out, np.maximum(x,0.))

接下来可以在模型中使用您自定义的OP了!

如何在C++预测库中使用

暂时不支持在C++预测库中使用，后续会补充在C++预测库中的使用示例。

FAQ

  1. Q: 如果出现类似错误: relu2_op.so: cannot open shared object file: No such file or directory 以及 libpaddle_framework.so: cannot open shared object file: No such file or directory。

    A: 需要将relu2_op.so所在路径以及libpaddle_framework.so路径(即paddle.sysconfig.get_lib()得到路径)设置到环境变量LD_LIBRARY_PATH中:

    1.  # 假如relu2_op.so路径是：`paddle/test`，对于Linux环境设置:
    2.  export LD_LIBRARY_PATH=paddle/test:$( python -c 'import paddle; print(paddle.sysconfig.get_lib())'):$LD_LIBRARY_PATH