MXNet
首先
在incubator-mxnet/example/image-classification/中运行
python ../../tools/launch.py -n 2 -s 1 --launcher ssh -H hosts \
--sync-dst-dir /home/xugb/image-classification_test/ \
python train_mnist.py --network lenet --kv-store dist_sync
即python调用incubator-mxnet/tools/launch.py,同时传入参数
| agrs | function |
|---|---|
| -n 2 | |
| -s 1 | |
| --launcher ssh | |
| -H hosts | |
| --sync-dst-dir /home/xugb/image-classification_test/ | |
| python train_mnist.py --network lenet --kv-store dist_sync |
之后解析这些参数
-n 2 -s 1 --launcher ssh -H hosts --sync-dst-dir /home/xugb/image-classification_test/
和
python train_mnist.py --network lenet --kv-store dist_sync
并且根据这些配置,调用相应函数。
连接各主机
incubator-mxnet/3rdparty/dmlc-core/tracker/dmlc_tracker/ssh.py
incubator-mxnet/3rdparty/dmlc-core/tracker/dmlc_tracker/tracker.py 初始化PSTracker作为PS的控制节点。然后返回调用ssh.py的函数,ssh连接其他server和worker,并运行python train_mnist.py --network lenet --kv-store dist_sync,环境和DMLC_ROLE都被传过去了。然后当前进程的控制权给PS scheduler。
各个节点的运行
incubator-mxnet/example/image-classification/train_imagenet.py根据传入的args,动态调用
incubator-mxnet/example/image-classification/symbols/lenet.py,
从incubator-mxnet/example/image-classification/common/date.py/得到data,
得到的参数再传入incubator-mxnet/example/image-classification/common/fit.py的fit函数。
fit则再调用incubator-mxnet/python/mxnet/model/module.py(继承incubator-mxnet/python/mxnet/model/base_module.py),接着看父类base_module的fit的文档
fit.py
-
incubator-mxnet/example/image-classification/common/fit.py- kvstore
- 首先
kv = mx.kvstore.create(args.kv_store),来自incubator-mxnet/python/mxnet/kvstore.py的create()函数 - 调用c的API,
include/mxnet/c_api.h,src/c_api/c_api.cc
- 首先
- kv.rank
- kv.rank在
python/mxnet/kvstore.py的rank()
- kv.rank在
- model.fit() 传入kv
- kvstore
module.py
-
python/mxnet/module/module.py继承base_module.py,在BaseModule的fit - 在
BaseModule的fit中- init_params
- init_optimizer
- update
- optimizer
- update在
module.py具体实现了,- 调用了
python/mxnet/model.py的_update_params_on_kvstore- kvstore.push(name, grad_list, priority=-index) # push grad
- kvstore.pull(name, arg_list, priority=-index) # pull weight
- 于是到了
python/mxnet/kvstore.py的push和pull函数。-
python/mxnet/kvstore.py的push和pull函数即由src/c_api和include/mxnet/c_api.h的MXKVStorePush、MXKVStorePushEx、MXKVStorePull、MXKVStorePullEx实现-
c_api其实是为了给其他语言提供统一接口,本质也是在调用src/kvstore下的c语言实现的kvstore。
-
-
- 调用了
-
python/mxnet/optimizer.py的update决定了如何利用grad更新weight
c++的kvstore
- 在
src/kvstore/kvstore.cc下,kvstore根据dist_async来判断创建KVStoreDist或者KVStoreLocal -
src/kvstore/kvstore_dist.h是继承kvstore_local.h的,并重新实现InitImpl、PullImpl和PushImpl等 -
kvstore_dist.h和kvstore_dist_server.h用到pslite -
PushImpl-
Push_-
PushDefault-
ps::KVWorker<real_t>*的ps_worker_->ZPush()。在ps-list/include/ps/kv_app.h-
KVWorker<Val>::Send()调用Postoffice::Get()->van()->Send(msg);-
Van::Send(const Message& msg)调用zmq_van.h的SendMsg(msg),用zmq_van.h的senders_来得到socket。而zmq_van.h的senders_由void Connect(const Node& node)连接而来
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PullImpl- ``
cppkafka
librdkafka
在src/rdkafka_transport.c有rd_kafka_transport_t *rd_kafka_transport_connect用broker thread建立socket连接。












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