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首先说下为啥需要把代码转成 graph。我觉得可能主要有两点考虑：

  1. 把 graph 当做一种中间代码。类似 Java 的 “一次编译，到处运行”，graph 也可以在多平台上运行 (比如 TensorFlow Lite？)
  2. 针对 graph 有专门的 CPU/GPU/TPU 优化

那把代码转成 graph 其实有 3 个步骤 (Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 这张图上只标了两步，有点 misleading)：

  1. Autograph
    • 把原生 python 代码转成中间 python 代码
    • 我要吐槽下这个名字：autograph 并没有把代码 automatically 转化成 graph 啊，这才第一步啊，这个名字是不是欠妥？
  2. Symbolic Execution
    • 就是右上角传入的那个 n，我们称之为 symbolic tensor (只有符号意义，没有实际的值)
    • 你可以把这个 symbolic execution 想象成是 debugging 时一步步 step over 的过程 (然后 tracer 来 trace)
  3. Tracing
    • Tracer 对 symbolic execution 的代码会区别对待：
      • 如果遇到的是一个 Tensorflow operation (简单说就是 tf.XXX() 代码)，会把这个 operation 当做一个节点添加到 graph 里
      • 如果不是，那么 tracer 会直接执行这句代码，但是不会把它加到 graph 里
        • 这也就是 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow 里说的 “code running only during tracing”
          • 也就是说，如果 calling 一个 @tf.function 函数没有引发 tracing 或者 re-tracing，这段代码是不会被执行的 (而是直接去执行 graph 代码了，但是 graph 又不会包含这句代码，相当于是跳过了)
    • Tracing 完了，graph 就生成完了。

那么一个 @tf.function 函数什么时候会生成 graph？我个人的总结是：

  • 第一次调用时会调用 Autograph 和 Tracing，然后执行
  • 后续的调用
    • 如果没有引发 re-tracing，那么就直接执行 (应该是去直接执行 graph 了)
    • 如果引发了 re-tracing，那么应该会再次执行 tracing (但是应该没有必要从 autograph 执行起)

那么什么时候会引发 re-tracing 呢？其实每个 @tf.function function 会维护一个类似 <trace_cache_key, graph> 的 caching dict。TensorFlow 2.0 RFC: Functions, not Sessions 有讲：

假定：

  • f is a Python function that returns zero or more Tensors
  • F = tf.function(f)

Every time F is invoked in the Python program, a trace_cache_key is computed as a function of:

  1. The element datatype and shape of every Tensor argument
  2. The length of the list, and (dtype, shape) of every element in the list of Tensor argument
  3. The concrete value of non-Tensor (and list of Tensor) Python object arguments
  4. The “context” in which F is invoked (e.g., the device prescribed by the tf.device() scope in which F is invoked).

When F is invoked it:

  1. Potentially casts inputs to tensors if an input signature was specified, see the “Input Signatures” section below.
  2. Determines a trace_cache_key (based on the types and/or values of the arguments).
  3. Every time a new trace_cache_key is encountered, it invokes f to create a TensorFlow graph, G. If the trace_cache_key has been seen before, it looks up G from a cache.
  4. It executes the graph defined by G, feeding each argument as a value of the corresponding node in the graph, and returns a tuple of Tensors (or list of Tensors).

补充一点，按照 Analyzing tf.function to discover AutoGraph strengths and subtleties - part 2 的实验结果，对 python primitive numerical values，1 == 1.0，所以先调用 F(1) 再调用 F(1.0) 不会引发 re-tracing。但是如果你先传一个 int tensor 再传一个 float tensor (假定 shape 相同)，肯定会触发 re-tracing

以上是一般规律，但是下面这个例子我觉得是个 corner case，目前我还不知道如何解释。以下修改自 Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and Tensorflow：

import tensorflow as tf  #　TF 2.0 beta
import numpy as np
import os


# Only GPU #0 will be used
    # 我装了一块 Titan Z，有两个 GPU devices，貌似会自动并行计算；
    # 于是限定只用一个 GPU，disable 掉自动并行
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"  

np.random.seed(1000)


@tf.function
def my_rnd(x):
    return np.random.rand()


if __name__ == '__main__':
    print(my_rnd(tf.constant(2)))
    print(my_rnd(tf.constant(3)))

# Output:
    # tf.Tensor(0.6535896, shape=(), dtype=float32)
    # tf.Tensor(0.6535896, shape=(), dtype=float32)
  • 首先第二次调用肯定没有引发 re-tracing
  • 第二这个 graph 应该是个空的，因为没有 tf.XXX() 语句
  • 那为什么两次返回的结果是一样的？graph 为空的时候是如何执行这个代码的？待查

如果改成下面这样，两次执行会返回不同的结果：

@tf.function
def my_rnd2(x):
    return tf.random.uniform([])

@tf.function 的源代码在 tensorflow/tensorflow/python/eager/def_function.py：

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