自定义算子（CPU）
CPU 模型开发
概述
当开发网络遇到内置算子不足以满足需求时，你可以利用MindSpore的Python API和C++ API方便快捷地扩展CPU端的自定义算子。
添加一个自定义算子，需要完成算子原语注册、算子实现、算子信息注册三部分工作。
其中：
算子原语：定义了算子在网络中的前端接口原型，也是组成网络模型的基础单元，主要包括算子的名称、属性（可选）、输入输出名称、输出shape推理方法、输出dtype推理方法等信息。
算子实现：利用框架提供的C++ API，结合算子具体特性实现算子内部计算逻辑。
算子信息：描述CPU算子的基本信息，如算子名称、支持的输入输出类型等。它是后端做算子选择和映射时的依据。
本文将以自定义Transpose算子为例，介绍自定义算子的步骤。
注册算子原语
算子的原语是一个继承于PrimitiveWithInfer的子类，其类型名称即是算子名称。
CPU算子原语定义在mindspore/ops/operations路径下，根据算子类型选择适合的文件，接口定义如下：
属性由构造函数
__init__的入参定义。本用例的算子没有init属性，因此__init__没有额外的入参。输入输出的名称通过
init_prim_io_names函数定义。输出Tensor的shape和dtype检验在
__infer__函数中实现。
以Transpose算子原语为例，给出如下示例代码。
from mindspore.ops import PrimitiveWithInfer
class Transpose(PrimitiveWithInfer):
"""
The definition of the Transpose primitive.
"""
@prim_attr_register
def __init__(self):
"""Initialize Transpose"""
self.init_prim_io_names(inputs=['x', 'perm'], outputs=['output'])
def __infer__(self, x, perm):
x_shape = x['shape']
p_value = perm['value']
if len(x_shape) != len(p_value):
raise ValueError('The dimension of x and perm must be equal.')
out_shapes = []
for i in p_value:
out_shapes.append(x_shape[i])
out = {'shape': tuple(out_shapes),
'dtype': x['dtype'],
'value': None}
return out
实现CPU算子和注册算子信息
实现CPU算子
通常一个CPU算子的实现，需要编写一个头文件和一个源文件，文件路径为mindspore/ccsrc/backend/kernel_compiler/cpu，如果算子的逻辑实现是通过调用第三方库MKL-DNN，则放在子目录mkldnn下。详细介绍请参考oneMKL和oneDNN 。
算子的头文件中包括算子的注册信息和类的声明。算子类继承于CPUKernel父类，重载InitKernel和Launch两个成员函数。
算子的源文件是类的实现，主要是重载InitKernel和Launch两个函数，Transpose算子实现的头文件代码示例如下：
class TransposeCPUFwdKernel : public CPUKernel {
public:
TransposeCPUFwdKernel() = default;
~TransposeCPUFwdKernel() override = default;
void InitKernel(const CNodePtr &kernel_node) override;
bool Launch(const std::vector<AddressPtr> &inputs, const std::vector<AddressPtr> &workspace,
const std::vector<AddressPtr> &outputs) override;
private:
std::vector<size_t> shape_;
std::vector<int> axis_;
};
InitKernel函数的入参包含一个节点指针的常量引用，通过AnfRuntimeAlgorithm类的成员函数可以获取该算子节点输入输出的shape和算子的属性信息等。Launch函数的入参是三个向量，分别包含所有的输入地址，workspace地址，所有的输出地址。函数体中描述算子的具体实现逻辑。shape_和axis_是定义的两个成员变量。
源文件中InitKernel函数的定义如下：
void TransposeCPUFwdKernel::InitKernel(const CNodePtr &kernel_node) {
MS_EXCEPTION_IF_NULL(kernel_node);
shape_ = AnfAlgo::GetInputDeviceShape(kernel_node, 0);
axis_ = AnfAlgo::GetNodeAttr<std::vector<int>>(kernel_node, "perm");
if (shape_.size() != axis_.size()) {
MS_LOG(EXCEPTION) << "The size of input shape and transpose axis shape must be equal.";
}
}
AnfRuntimeAlgorithm类中的函数实现了各种对算子节点的操作，shape_表示算子第1个输入的shape，axis_表示算子的属性perm。Transpose算子原语中参数“perm”作为输入传入，但是在解析时元组类型的“perm”实际被认为是算子的属性。
AnfRuntimeAlgorithm类的详细内容可参考MindSpore源码中mindspore/ccsrc/backend/session/anf_runtime_algorithm.h下的声明。
源文件中Launch函数的定义如下：首先依次获取每个输入输出的地址，然后根据axis_变换维度，把值赋给输出地址指向的空间。
bool TransposeCPUFwdKernel::Launch(const std::vector<kernel::AddressPtr> &inputs,
const std::vector<kernel::AddressPtr> & /*workspace*/,
const std::vector<kernel::AddressPtr> &outputs) {
auto input = reinterpret_cast<float *>(inputs[0]->addr);
auto output = reinterpret_cast<float *>(outputs[0]->addr);
size_t size = IntToSize(inputs[0]->size / sizeof(float));
size_t shape_size = IntToSize(shape_.size());
if (shape_size > kMaxDim) {
MS_LOG(EXCEPTION) << "Input is " << shape_size << "-D, but transpose supports max " << kMaxDim << "-D inputs.";
}
size_t pos_array[kMaxDim];
size_t size_offset[kMaxDim];
size_offset[0] = size / shape_[0];
for (size_t i = 1; i < shape_size; i++) {
size_offset[i] = size_offset[SizeToInt(i) - 1] / shape_[i];
}
for (size_t position = 0; position < size; position += 1) {
size_t temp_position = position;
pos_array[0] = temp_position / size_offset[0];
for (size_t i = 1; i < shape_size; i++) {
temp_position -= pos_array[SizeToInt(i) - 1] * size_offset[i - 1];
pos_array[i] = temp_position / size_offset[i];
}
size_t new_position = pos_array[axis_[SizeToInt(shape_size) - 1]];
size_t new_position_size = 1;
for (int j = shape_size - 2; j >= 0; j--) {
new_position_size *= shape_[axis_[j + 1]];
new_position += pos_array[axis_[j]] * new_position_size;
}
output[new_position] = input[position];
}
return true;
}
注册算子信息
算子信息是指导后端选择算子实现的关键信息，MS_REG_CPU_KERNEL中第一个参数是注册算子的名称，和原语中算子名称一致，第二个参数依次指明每个输入输出的类型，最后一个参数是算子实现的类名。Transpose算子注册代码如下：
MS_REG_CPU_KERNEL(Transpose, KernelAttr().AddInputAttr(kNumberTypeFloat32).AddOutputAttr(kNumberTypeFloat32),
TransposeCPUFwdKernel);
算子信息中定义输入输出信息的个数和顺序、算子实现中的输入输出信息的个数和顺序、算子原语中输入输出名称列表的个数和顺序，三者要完全一致。
编译MindSpore
写好自定义CPU算子后，需要重新编译安装MindSpore，具体请参考安装文档。
使用自定义CPU算子
编译并安装完成后，自定义CPU算子可以通过导入原语直接使用。下面以Transpose的单算子网络测试为例进行说明。
在test_transpose.py文件中定义网络。
import numpy as np
import mindspore.nn as nn
import mindspore.context as context
from mindspore import Tensor
import mindspore.ops as ops
context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="CPU")
class Net(nn.Cell):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.transpose = ops.Transpose()
def construct(self, data):
return self.transpose(data, (1, 0))
def test_net():
x = np.arange(2 * 3).reshape(2, 3).astype(np.float32)
transpose = Net()
output = transpose(Tensor(x))
print("output: ", output)
执行用例:
pytest -s test_transpose.py::test_net
执行结果:
output: [[0, 3]
[1, 4]
[2, 5]]
定义算子反向传播函数
如果算子要支持自动微分，需要在其原语中定义其反向传播函数（bprop）。你需要在bprop中描述利用正向输入、正向输出和输出梯度得到输入梯度的反向计算逻辑。反向计算逻辑可以使用内置算子或自定义反向算子构成。
定义算子反向传播函数时需注意以下几点：
bprop函数的入参顺序约定为正向的输入、正向的输出、输出梯度。若算子为多输出算子，正向输出和输出梯度将以元组的形式提供。
bprop函数的返回值形式约定为输入梯度组成的元组，元组中元素的顺序与正向输入参数顺序一致。即使只有一个输入梯度，返回值也要求是元组的形式。
例如，Transpose的反向原语为：
import mindspore as ms
import mindspore.ops as ops
from mindspore.ops._grad.grad_base import bprop_getters
fill = ops.Fill()
invert_permutation = ops.InvertPermutation()
transpose = ops.Transpose()
@bprop_getters.register(ops.Transpose)
def get_bprop_transpose(self):
"""Generate bprop for Transpose"""
def bprop(x, perm, out, dout):
return transpose(dout, invert_permutation(perm)), fill(ms.int32, (len(perm), ), 0)
return bprop
Transpose反向算子中用到了InvertPermutation算子，该算子和Transpose算子开发一样，需要有算子的原语，注册，实现等完整的流程。
在test_transpose.py文件中定义反向用例。
import mindspore.ops as ops
class Grad(nn.Cell):
def __init__(self, network):
super(Grad, self).__init__()
self.grad = ops.GradOperation(sens_param=True)
self.network = network
def construct(self, input_data, sens):
gout = self.grad(self.network)(input_data, sens)
return gout
def test_grad_net():
x = np.arange(2 * 3).reshape(2, 3).astype(np.float32)
sens = np.arange(2 * 3).reshape(3, 2).astype(np.float32)
grad = Grad(Net())
dx = grad(Tensor(x), Tensor(sens))
print("dx: ", dx.asnumpy())
执行用例:
pytest -s test_transpose.py::test_grad_net
执行结果:
dx: [[0. 2. 4.]
[1. 3. 5.]]