1.从源码build Tensorflow2.6.5的源码记录
2.极简入门TensorFlow C++源码
3.TensorFlow 源码大坑(2) Session
4.Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
5.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
6.TensorFlow XLA优化原理与示例
从源码build Tensorflow2.6.5的记录
.从源码编译Tensorflow2.6.5踩坑记录，笔者经过一天的解析努力，失败四次后终于成功。源码Tensorflow2.6.5是解析截至.时，能够从源码编译的源码最新版本。
0 - 前期准备
为了对Tensorflow进行大规模修改并完成科研工作，解析linked源码分析笔者有从源码编译Tensorflow的源码需求。平时更常用的解析做法是在conda环境中pip install tensorflow，有时为了环境隔离方便打包，源码会用docker先套住，解析再上conda + pip安装。源码
1 - 资料汇总
教程参考：
另注：bazel的解析编译可以使用换源清华镜像（不是必要）。整体配置流程的源码根本依据还是官方的教程，但它的解析教程有些点和坑没有涉及到，所以多方材料了解。源码
2 - 整体流程
2.1 确定配置目标
官网上给到了配置目标，和对应的版本匹配关系（这张表里缺少了对numpy的版本要求）。笔者最后（在docker中）配置成功的版本为tensorflow2.6.5 numpy1..5 Python3.7. GCC7.5.0 CUDA.3 Bazel3.7.2。
2.2 开始配置
为了打包方便和编译环境隔离，在docker中进行了以下配置：
2. 安装TensorFlow pip软件包依赖项，其编译过程依赖于这些包。
3. Git Tensorflow源代码包。
4. 安装编译工具Bazel。
官网的介绍：（1）您需要安装Bazel，才能构建TensorFlow。您可以使用Bazelisk轻松安装Bazel，并且Bazelisk可以自动为TensorFlow下载合适的Bazel版本。为便于使用，请在PATH中将Bazelisk添加为bazel可执行文件。（2）如果没有Bazelisk，您可以手动安装Bazel。请务必安装受支持的Bazel版本，可以是tensorflow/configure.py中指定的介于_TF_MIN_BAZEL_VERSION和_TF_MAX_BAZEL_VERSION之间的任意版本。
但笔者尝试最快的安装方式是，到Github - bazelbuild/build/releases上下载对应的版本，然后使用sh脚本手动安装。比如依据刚才的配置目标，笔者需要的是Bazel3.7.2，所以下载的文件为bazel-3.7.2-installer-linux-x_.sh。
5. 配置编译build选项
官网介绍：通过运行TensorFlow源代码树根目录下的./configure配置系统build。此脚本会提示您指定TensorFlow依赖项的位置，并要求指定其他构建配置选项（例如，编译器标记）。
这一步就是选择y/N基本没啥问题，其他参考里都有贴实例。盗用小程序源码笔者需要GPU的支持，故在CUDA那一栏选择了y，其他部分如Rocm部分就是N（直接按enter也可以）。
6.开始编译
编译完成应输出
7.检查TF是否能用
3 - 踩坑记录
3.1 cuda.0在编译时不支持sm_
笔者最初选择的docker是cuda.0的，在bazel build --config=cuda //tensorflow/tools/pip_package:build_pip_package过程中出现了错误。所以之后选择了上面提到的cuda.3的docker。
3.2 问题2: numpy、TF、python版本匹配
在配置过程中，发现numpy、TF、python版本需要匹配，否则会出现错误。
4 - 启示
从源码编译Tensorflow2.6.5的过程，虽然经历了多次失败，但最终还是成功。这个过程也让我对Tensorflow的编译流程有了更深入的了解，同时也提醒我在后续的工作中要注意版本匹配问题。
极简入门TensorFlow C++源码
前一段时间，我专注在框架开发上，并偶尔协助业务同学优化使用TensorFlow的代码。在观看dmlc/relay、nnvm的代码时，我发现了它们的有趣之处。我也对TensorFlow的Graph IR、PaddlePaddle的Graph IR产生了兴趣，上周五在阅读代码时，无意间听到了一个数据竞赛群讨论框架的底层实现。几位算法大佬提到了看底层源码可能较为繁琐，因为这类代码通常相对容易理解。在与群内伙伴的交流后，我萌生了撰写一篇关于如何阅读TensorFlow或其他框架底层源码的文章。
选择合适版本的bazel，对于阅读TensorFlow源码至关重要。应使用版本为0..0的bazel来拉取TF2.0代码，因为太高的版本或太低的版本可能影响阅读体验。在安装了合适的bazel版本后，使用clion上的bazel插件进行导入，然后配置编译，导入项目，等待clion编译整个项目。完成编译后，就能愉快地阅读代码，甚至于protobuf生成的热能透视驱动源码文件也能轻松跳转。
使用c++编译模型是TensorFlow的另一面。尝试使用c++编写模型代码，可以深入理解TensorFlow的底层机制。主要函数包括CreateGraphDef、ConcurrentSteps、ConcurrentSessions等。通过这些函数，可以构建计算图，定义节点、常量变量、操作符等。这为理解TensorFlow的逻辑提供了直观的视角。
深入分析代码后，可以了解到TensorFlow的GraphDef机制、Square类的实现、注册到特定op的过程、functor的使用以及最终的实现逻辑。这有助于理解TensorFlow的核心原理，并在阅读源码时进行更深入的思考。
除了阅读源码，还可以通过编写测试用例来增强理解。TensorFlow提供了丰富的测试用例，如在client_session_test.cc中运行测试程序，可以验证代码的正确性。这不仅有助于理解代码，还能提高对TensorFlow框架的掌握程度。
阅读源码只是理解TensorFlow原理的开始，深入行业论文和请教行业专家是进一步深入学习的关键。网络上关于机器学习系统的资料丰富多样，但缺少系统性的课程。希望官方能够分享更多框架的干货，并期待在学习过程中总结和分享更多资源。阅读源码虽然复杂，但其背后蕴含的原理和逻辑十分有趣。
TensorFlow 源码大坑(2) Session
深入探讨TensorFlow源码中的Session机制，揭示其运行机制和复杂性。从Python和C++两端的Session API入手，解析其调用栈，解析内部工作流程。Python端的tf.Session().run()方法，通过初始化调用栈，实现计算图的执行。C++端的ClientSession.run()同样展示了Session运行机制，揭示了底层实现细节。php打码源码对比之下，DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图，为理解TensorFlow的高效计算逻辑提供了深入视角。
深入解析Python端tf.Session().run()方法的调用栈，揭示了其如何通过初始化调用栈来执行计算图的全过程。从创建Session到调用run方法，每一次调用都紧锣密鼓地执行一系列操作，确保计算图能够正确运行，这使得理解TensorFlow的执行流程变得清晰。
同时，C++端的ClientSession.run()方法提供了另一种视角，展示了Session运行机制在底层语言中的实现。通过对比Python和C++端的实现，可以更深入地理解TensorFlow在不同环境下的兼容性和性能优化。
DirectSession作为Session的基类，展示了如何构建Executor并具体运行计算图。通过分析DirectSession的run方法和构建过程，可以理解TensorFlow在执行计算图时的灵活性和高效性，以及如何通过Executor优化计算流程。
总之，深入研究TensorFlow源码中的Session机制，不仅能够揭示其复杂性，还能为开发者提供优化计算图执行流程、提升模型训练效率的策略，是理解TensorFlow内核机制的关键。
Tensorflow 编译加速器 XLA 源码深入解读
XLA是Tensorflow内置的编译器，用于加速计算过程。然而，不熟悉其工作机制的开发者在实践中可能无法获得预期的加速效果，甚至有时会导致性能下降。本文旨在通过深入解读XLA的源码，帮助读者理解其内部机制，以便更好地利用XLA的性能优化功能。
XLA的源码主要分布在github.com/tensorflow/tensorflow的多个目录下，对应不同的模块。使用XLA时，可以采用JIT（Just-In-Time）或AOT（ Ahead-Of-Time）两种编译方式。JIT方式更为普遍，对用户负担较小，只需开启一个开关即可享受到加速效果。本文将专注于JIT的实现与理解。
JIT通过在Tensorflow运行时，从Graph中选择特定子图进行XLA编译与运行，源码是php文件实现了对计算图的加速。Tensorflow提供了一种名为JIT的使用方式，它通过向Tensorflow注册多个优化PASS来实现这一功能。这些优化PASS的执行顺序决定了加速效果。
核心的优化PASS包括但不限于EncapsulateXlaComputationsPass、MarkForCompilationPass、EncapsulateSubgraphsPass、BuildXlaOpsPass等。EncapsulateXlaComputationsPass负责将具有相同_xla_compile_id属性的算子融合为一个XlaLaunch，而XlaLaunch在运行时将子图编译并执行。
AutoClustering则自动寻找适合编译的子图，将其作为Cluster进行优化。XlaCompileOp承载了Cluster的所有输入和子图信息，在运行时通过编译得到XlaExecutableClosure，最终由XlaRunOp执行。
在JIT部分，关键在于理解和实现XlaCompilationCache::CompileStrict中的编译逻辑。此过程包括两步，最终结果封装在XlaCompilationResult和LocalExecutable中，供后续使用。
tf2xla模块负责将Tensorflow Graph转化为XlaCompilationResult（HloModuleProto），实现从Tensorflow到XLA的转换。在tf2xla中定义的XlaOpKernel用于封装计算过程，并在GraphCompiler::Compile中实现每个Kernel的计算，即执行每个XlaOpKernel的Compile。
xla/client模块提供了核心接口，用于构建计算图并将其转换为HloModuleProto。XlaBuilder构建计算图的结构，而XlaOpKernel通过使用这些基本原语描述计算过程，最终通过xla_builder的Build方法生成HloComputationProto。
xla/service模块负责将HloModuleProto编译为可执行的Executable。该过程涉及多个步骤，包括LLVMCompiler的编译和优化，最终生成适合特定目标架构的可执行代码。此模块通过一系列的优化pass，如RunHloPasses和RunBackend，对HloModule进行优化和转换，最终编译为目标代码。
本文旨在提供XLA源码的深度解读，帮助开发者理解其工作机制和实现细节。如有问题或疑问，欢迎指正与交流，共同探讨和学习。期待与您在下一篇文章中再次相遇。
Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。
为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。
在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。
为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。
对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。
在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。
通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。
TensorFlow XLA优化原理与示例
TensorFlow XLA优化原理与示例 一、XLA概述 XLA，加速线性代数，是一个专注于优化TensorFlow计算的领域特定编译器。旨在提升服务器和移动设备的性能、内存使用效率和代码移植性。初期，大部分用户可能不会立即感受到显著的优化效果，但通过尝试XLA的即时编译（JIT）或预编译（AOT）模式，探索针对新硬件加速器的XLA应用，可以显著提升性能。 二、构建XLA XLA与TensorFlow合作以实现以下目标：提高执行速度：编译子图以减少短暂操作的执行时间，消除TensorFlow运行时的开销，融合流水线操作以减少内存开销，针对已知张量形状优化，允许更积极的恒定传播。
改善内存使用：分析和规划内存使用情况，理论上消除许多中间存储缓冲区。
减少自定义操作依赖：通过改进自动融合低级操作的性能，减少对大量自定义操作的需求，匹配手工融合操作的性能。
移动足迹减少：通过提前编译子图，生成可以直接链接到另一个应用程序的对象/头文件，从而消除TensorFlow运行时的占用空间，结果可以大幅减少移动推断的占用空间。
提高可移植性：为新硬件编写新的后端程序相对容易，大多数TensorFlow程序将在该硬件上无修改地运行，与针对新硬件的个体单片操作方法形成对比，后者需要重写TensorFlow程序以利用这些操作。
三、XLA如何工作？ 输入语言为“HLO IR”（高级优化程序），XLA将HLO中的图形（计算）编译成各种体系结构的机器指令。XLA模块化设计，易于插入替代后端以定位新颖硬件架构。支持x和ARM CPU后端，以及NVIDIA GPU后端。 编译过程包含多个与目标无关的优化和分析，如循环节省、独立于目标的操作融合，以及为计算分配运行时，内存的缓冲区分析。在独立于目标的步骤后，XLA将HLO计算发送到后端。后端执行进一步的HLO级别分析和优化，针对具体目标信息和需求。例如，XLA GPU后端可以执行专用于GPU编程模型的算子融合，并确定如何将计算划分为流。此时，后端也可以模式匹配某些操作或其组合来优化库调用。下一步是目标特定的代码生成，XLA附带的CPU和GPU后端使用 LLVM进行低级IR优化和代码生成。 四、XLA开发后端 XLA提供了一个抽象接口，新体系结构或加速器可以实现创建后端，运行TensorFlow图形。重新定位XLA通常比实现每个现有TensorFlow Op针对新硬件更简单和可扩展。实现可分为以下几种情况：现有CPU架构，尚未正式由XLA支持。通过使用LLVM，XLA可以轻松将TensorFlow重定向到不同的CPU，因为主要区别在于LLVM生成的代码。
具有现有LLVM后端的非CPU类硬件。可以基于现有CPU或GPU实现创建新的实现，共享大量代码。
没有现有LLVM后端的非CPU类硬件。需要实施StreamExecutor、xla::Compiler、xla::Executable和xla::TransferManager等关键类。
五、使用JIT编译 TensorFlow必须从源代码编译为包含XLA。使用即时（JIT）编译可以将多个算子（内核融合），融合到少量的编译内核中，减少内存带宽要求并提高性能。通过XLA运行TensorFlow图表有多种方法，包括通过JIT编译算子放置在CPU或GPU设备上，或通过将算子在XLA_CPU或XLA_GPU设备上运行。 六、打开JIT编译 可以在会话级别或手动打开JIT编译。手动方法涉及标记算子以使用属性进行编译完成。在会话级别打开JIT编译，会导致所有可能的算子贪婪地编译成XLA计算。受限于一些限制，如果图中有两个相邻的算子都具有XLA实现，编译为单个XLA计算。 七、使用示例 以MNIST softmax为例，在开启JIT的情况下进行训练。当前仅支持在GPU上进行。 确保LD_LIBRARY环境变量或ldconfig包含$CUDA_ROOT/extras/CUPTI/lib，其中包含CUDA分析工具界面（CUPTI）的库。TensorFlow使用CUPTI从GPU中提取跟踪信息。 八、代码流程 实现流程包括图优化Pass（MarkForCompilation）、EncapsulateSubgraphs和BuildXlaOps，将子图转化成XLA HLO Computation、XLA Function子图、Xla节点和最终的GPU可执行代码或PTX。 九、总结 通过使用XLA，TensorFlow的性能、内存使用效率和代码移植性得到了显著提升。实现XLA后端相对简单，支持从现有CPU架构到非CPU类硬件的各种优化，同时提供JIT编译和手动控制的灵活性。通过实例和代码示例，可以深入理解XLA在TensorFlow中的应用和优化策略。BERT（Transformer Encoder）详解和TensorFlow实现（附源码）
BERT，全称Bidirectional Encoder Representation from Transformers，源自Transformer的Encoder部分。其核心结构通过双向注意力机制，使得每个token能同时关注其前后文内容，形成双向上下文融合。相较于单向语言模型，BERT在复杂语言理解任务中展现出更强大的性能，如完形填空、问答系统、情感分析、目标导向搜索和辅助导航等。
BERT的训练机制包含两种创新的预训练策略：Masked Language Model（MLM）和Next Sentence Prediction（NSP）。MLM通过在句子中随机遮蔽部分词汇，促使模型基于上下文进行预测，增强词汇理解和错误纠正能力。NSP则判断两句话在语料中的连续性，强化句子级别的语言表征能力。
在BERT的架构中，每个输入token生成一个输出表示，对于任务不同，输出会用到额外的输出层进行预测。例如，对于完型填空或问答任务，使用每个token对应的输出；对于情感分类任务，则使用“[CLS]”对应的输出。
微调阶段，BERT在大量语料上训练后，可用于NLP的各个任务中。对于语义分析任务，构建模型时将BERT输出中的“[CLS]”符号输入到Dense层进行分类处理。通过加载BERT模型、预处理模型以及进行微调，最终完成任务的训练和推理。
