作业函数的定义与调用

在 OneFlow 中，我们将训练、预测任务封装在一个函数中，统称为作业函数(job function)，作业函数联系用户的业务逻辑与 OneFlow 管理的计算资源。

在 OneFlow 中，被 @oneflow.global_function 装饰器所修饰的 python 函数，就是 OneFlow 作业函数。

我们主要在作业函数中定义网络模型的结构、选择优化指标；此外，还可以将训练有关的超参及环境配置当做参数传递给作业函数(如:下面例子中的：get_train_config())，OneFlow 会根据设置为我们管理内存、GPU 等硬件资源。

本文中我们将具体学习：

• 如何定义和调用作业函数

• 如何获取作业函数的返回值

作业函数与 OneFlow 运行流程的关系

作业函数分为定义和调用两个阶段。

这与 OneFlow 本身的运行机制有关，简化地说，OneFlow Python 层接口，只是在描述网络模型和训练环境的配置信息，这些信息将传递给底层的 C++ 代码，经过编译、优化等工作得到计算图，最终交给 OneFlow 运行时(runtime)，由 OneFlow 运行时执行。

因为定义作业函数只是做描述工作，在这个阶段，并没有实际的数据，而只能通过规定网络节点的形状、数据类型等信息，起到 数据占位符 的作用，方便 OneFlow 的编译构图过程进行模型推理。

作业函数的调用，发生在 OneFlow runtime 已经启动后，我们可以通过调用作业函数，向其传递真实的数据，并获取返回结果。

以下将具体介绍作业函数的定义与调用方法。

作业函数的定义

我们将模型封装在 Python 中，再使用oneflow.global_function修饰符进行修饰。就完成了作业函数的定义。

作业函数主要描述两方面的事情：

• 模型结构

• 训练过程中的优化目标

以下代码示例中，我们构建了一个 mlp 模型。并且将由 flow.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits 计算得到交叉熵损失结果作为优化目标。

@flow.global_function(type="train")
def train_job(
    images: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE, 1, 28, 28), dtype=flow.float),
    labels: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE,), dtype=flow.int32),
) -> tp.Callback[tp.Numpy]:
    # mlp
    initializer = flow.truncated_normal(0.1)
    reshape = flow.reshape(images, [images.shape[0], -1])
    hidden = flow.layers.dense(
        reshape,
        512,
        activation=flow.nn.relu,
        kernel_initializer=initializer,
        name="hidden",
    )
    logits = flow.layers.dense(
        hidden, 10, kernel_initializer=initializer, name="output"
    )
    loss = flow.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(
        labels, logits, name="softmax_loss"
    )
    lr_scheduler = flow.optimizer.PiecewiseConstantScheduler([], [0.1])
    flow.optimizer.SGD(lr_scheduler, momentum=0).minimize(loss)
    return loss

oneflow.global_function 的参数

oneflow.global_function 修饰符接收两个参数，分别是 type 与 function_config。

• type 参数接收字符串，只能设定为 train 或者 predict，当定义一个训练模型时，设定为 train，当定义测试模型时，设定为 predict

• function_config 参数接收一个 oneflow.function_config() 所构造的对象，在 function_config 对象中，可以通过成员方法或属性，进行相关配置。如以下代码：

def get_train_config():
    config = flow.function_config()
    config.default_data_type(flow.float)
    return config

我们设置了默认数据类型，然后，我们可以再向 global_function 装饰器传递这个function_config 对象：

@flow.global_function(type="train", function_config=get_train_config())
def train_job(
    images: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE, 1, 28, 28), dtype=flow.float),
    labels: tp.Numpy.Placeholder((BATCH_SIZE,), dtype=flow.int32),
) -> tp.Numpy:

包含以上代码的完整示例可见文章Consistent 与 Mirrored 视角中的 mixed_parallel_mlp.py

数据占位符

注意，以上的 images、logits、labels、loss等对象，在我们定义作业函数时，并没有实际的数据。它们的作用只是 描述数据的形状和属性 ，起到 占位符 的作用。

在作业函数的参数中的数据占位符，使用 flow.typing 下的Numpy.Placeholder、ListNumpy.Placeholder、ListListNumpy.Placeholder，注解作业函数的参数，对应作业函数调用时，传递 numpy 数据对象。

除了flow.typing下的几种类型之外，不出现在参数中并且由 OneFlow 的算子或层产生的变量，如以上代码中的reshape、hidden、logits、loss等，也都起到了数据占位符的作用。

不管是以上提及的哪种变量，它们都直接或间接继承自 OneFlow 的 BlobDef 基类，OneFlow 中把这种对象类型统称为 Blob。

Blob 在作业函数定义时，均无真实数据，均只起到数据占位方便框架推理的作用。

作业函数的返回值

之所以在上文中强调数据占位符 Blob 的概念，是因为作业函数的返回值是不能任意指定的，必须是 Blob 类型的对象，或者存有 Blob 对象的容器。

如以上代码的中所返回的 loss，它就是 Blob 类型。

作业函数的返回值，需要通过注解声明，比如以上代码中的 -> tp.Numpy，表示返回1个 Blob。

再比如，可以通过注解声明返回值类型为 -> Tuple[tp.Numpy, tp.Numpy]，表示返回1个 tuple，该 tuple 中有2个 Blob 对象。

具体的使用例子，可以参考获取作业函数的结果

作业函数的调用

OneFlow 利用函数修饰符将普通 Python 函数转变为 OneFlow 特有的作业函数的过程，对于用户而言是无感、透明的。

我们可以像调用普通的 Python 函数一样调用作业函数。每一次调用，OneFlow 都会在框架内部完成正向传播、反向传播、参数更新等一系列事情。

以下代码，获取数据之后，会向 train_job 作业函数传递参数并调用，打印 loss。

    (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = flow.data.load_mnist(
        BATCH_SIZE
    )
    for epoch in range(3):
        for i, (images, labels) in enumerate(zip(train_images, train_labels)):
            loss = train_job(images, labels)
            if i % 20 == 0:
                print(loss.mean())

可以看到，通过调用作业函数 train_job 直接返回了 numpy 数据。

以上展示的调用方式是同步方式， OneFlow 还支持异步调用，具体可以参阅专题获取作业函数的结果。

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