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【OneFlow 如何做静态图的算子对齐任务】撰文｜李响
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前言 深度学习框架中模型的运行方式主要有动态图和静态图两种，动态图更易用，静态图性能更具优势，OneFlow 习惯将它们称为 Eager 模式和 Graph 模式。
OneFlow 提供了 nn.Graph 模块，让用户可以用类似 Eager 模式的编程习惯，构建静态图训练测试。因此，需要同时保证 Eager 和 Graph 模式下算子行为和结果的正确性。
在之前的文章《深度学习框架如何优雅地做算子对齐任务》中 ，分析了 Eager Ops 的自动测试流程，包括如何产生随机数据测试用例和 AutoTest 核心代码实现，AutoTest 框架可以很轻易移植到其它深度学习框架使用。
不过，本文的主要目的则是介绍 OneFlow 如何完成 Graph 模式下算子的测试任务。目前为止，OneFlow v0.7.0 已经新增所有 Op 在 nn.Graph 上做静态执行的单测支持，自动化单测功能完备。
文章中涉及到的代码位置：

• https://github.com/Oneflow-In...
• https://github.com/Oneflow-In...

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OneFlow 的 Graph 算子对齐概述 OneFlow 提供的 Eager 模式，用法与 PyTorch 对齐。所以在测试上，AutoTest 框架会随机出各种合法参数组合成的 Op ，并基于数值和类型完全相同的输入 Tensor（PyTorch 和 OneFlow 各有一份）分别运行 PyTorch 和 OneFlow 的代码，来完成算子对齐工作。
此外，OneFlow 还提供了 Graph 模式，基于面向对象的编程风格，让熟悉 Eager 开发的用户，只需改很少的代码，就可以高效使用静态图。对比 Eager 模式，Graph 模式不易调试，但性能更好，易于优化和部署。那么，如何自动测试 Graph 模式下的 Ops 就是重点需要关注的问题。
在详细介绍 Graph 单测之前，我们先看一下 AutoTest 框架里 Graph 打开方法，下面是一个测试 matmul 算子的例子。基于 random_pytorch_tensor 方法构造了两个随机的 tensor，它们的维度分别是 [n, k] 和 [k, m]，这些维度的值都是随机生成的，AutoTest 框架参数的随机性都是基于 generators.py 中的 generator 基类完成的。

@autotest(check_graph = True) def test_flow_matmul_with_random_data(test_case): device = random_device() k = random(1, 6) x = random_tensor(ndim=2, dim1=k).to(device) y = random_tensor(ndim=2, dim0=k).to(device) z = torch.matmul(x, y) return z

通过调用 torch.matmul(x, y)，自动测试框架会分别运行 Torch 和 OneFlow 的 matmul 算子，会检查 Eager 模式下 OneFlow 和 PyTorch 算子的前向和反向结果是否一致。值得注意的是，代码中 @autotest 装饰器的 check_graph 开关为 True，表示此时会并行地做 Graph 的单测。
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Graph 模式下自动测试实现原理 在了解背景和使用方法后，这里介绍 Graph AutoTest 的实现思路。
3.1 AutoTest 流程介绍
在 Eager 的自动测试原理中，关于随机数据是如何产生的和 autotest() 装饰器的实现，在前文中有清晰的介绍。关于 AutoTest 框架核心流程实现，首先必须要关注用于 OneFlow 和 Pytorch 的算子对齐任务中的 GetDualObject 函数。
GetDualObject 函数会重写传入的原始 PyTorch 以及 OneFlow 对象的 __call__ 魔法函数，最后返回一个 DualObject 对象。这个过程中还包含跳过一些不需要关注的魔法函数，检查传入对象的属性是否合法，基于 nn.Module 和其它 API 默认参数的类型对 generator 继承类产生的随机数据绑定特定类型的工作（ get_args 函数中完成）。此外，在代码中还有对 tensor 方法的特判，因为 tensor 方法的调用方式（通过 getattr）和 nn.module 、 nn.functional 不同（通过 __call__）。
基于上述流程，通过执行样例代码中的 torch.matmul(x, y)，AutoTest 框架会通过调用 GetDualObject 函数生成 DualObject 对象，其中 torch 就可以理解为一个 DualObject 对象。最后执行 DualObject 对象，完成结果对比。自动测试流程中 Eager 算子对齐更多的细节也在前文中做了清晰介绍。

• GetDualObject 函数实现：https://github.com/Oneflow-In...
  * DualObject 类对象实现在：https://github.com/Oneflow-In...

3.2 Graph 模式如何伴随 Eager 模式做算子对齐
从上面的分析中，可以大概总结出 AutoTest 的流程：生成随机数据、生成 DualObject 对象、执行 DualObject 对象和判断结果是否对齐。其中，在执行 DualObject 对象阶段，AutoTest 框架会并行地执行 OneFlow 算子的 Graph 版本，这样也就完成了 Graph 模式伴随 Eager 模式做算子对齐的任务。此外，本节也梳理了 GetDualObject 函数中应该如何识别需要静态（Graph）执行的对象。
在算子对齐任务中，存在 nn.module， nn.functional 和 tensor 方法三种类型。这里先以 nn.Module 类型为例，分析 Graph 模式伴随 Eager 模式测试的代码，其他三种类型处理方法基本一致。代码执行顺序如下

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在oneflow_eager_run_with_graph_check 中分别调用了 get_module_graph_test 和 get_oneflow_eager_res，得到 Graph 和 Eager 模式的两个结果，最后检查是否对齐。
也就是说，对于一个测试 case，AutoTest 框架总共执行了 Pytorch、OneFlow Eager 模式和 OneFlow Graph 模式三种代码，来验证三种结果是否都对齐了。
我们先来探究下 get_module_graph_test 这个接口，也就是如何得到 Graph 版本的计算结果。代码如下：

# NOTE(lixiang): When oneflow is of type nn.Module, build the following Graph for testing. #graph_train_oneflow: is a deepcopy of oneflow. def get_module_graph_test(graph_train_oneflow, oneflow, *args): of_sgd = flow.optim.SGD(graph_train_oneflow.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9,) graph_train_parameters_len = 0 for param in oneflow._parameters.values(): if param is not None: graph_train_parameters_len += 1class TestGraphOfModule(flow.nn.Graph): def __init__(self): super().__init__() self.test_module = graph_train_oneflow if global_backward and graph_train_parameters_len: self.add_optimizer(of_sgd)def build(self, *args): res = self.test_module(*args) forward_res = res if global_backward and graph_train_parameters_len: res = res.sum() res.backward() return forward_resreturn TestGraphOfModule()

其中 oneflow 是一个 nn.Module 对象，graph_train_oneflow 是它的深拷贝结果，主要是为了防止在测试算子的 inplace 版本时，对相应的 DualObject 对象值进行了修改，造成 Graph 的输入和 Eager 不一致导致测试结果对不齐的情况。
首先为了验证 Graph 的后向可以正常执行，构造了一个 Optimizer。在__init__中复用 Eager 模式下的 nn.Module 对象后，在 build 中描述了 Graph 测试的计算过程，最终返回了 Graph 的实例。简单来说，就是构造一个适应所有算子的通用静态图模型。
在讨论如何构造静态执行代码计算 Graph 结果之后，识别需要静态执行的对象也是需要优先解决的问题。oneflow_eager_run_with_graph_check 的完整代码如下：

# NOTE(lixiang): Check if the results of eager and graph are equal when oneflow is of type nn.Module or functional. def oneflow_eager_run_with_graph_check( oneflow, oneflow_args, oneflow_kwargs, testing_graph, verbose, *args ): if testing_graph: graph_args, graph_kwargs = get_args_copy(oneflow_args, oneflow_kwargs)if isinstance(oneflow, flow.nn.Module): graph_train_oneflow = copy.deepcopy(oneflow) if not is_global(): arg_device_type = "cpu" for arg in oneflow_args: if flow.is_tensor(arg): arg_device_type = arg.device.type graph_train_oneflow = graph_train_oneflow.to(arg_device_type)else: graph_functional_oneflow = copy.deepcopy(oneflow)oneflow_res = get_oneflow_eager_res(oneflow, oneflow_args, oneflow_kwargs, verbose) if testing_graph: if verbose: print( "After running eager module or functional: ", repr(oneflow), ) find_check_module_func = True ignore_apis_list = ["tensor", "train"] test_g_res = [] if isinstance(oneflow, flow.nn.Module): test_g = get_module_graph_test(graph_train_oneflow, oneflow, *args) if verbose: print("Run graph of module: ", repr(oneflow)) test_g.debug(3) # When testing module methods, kwargs are not considered. test_g_res = test_g(*graph_args) if verbose: print( "The result after running graph module: ", test_g_res, ) elif oneflow.__name__ in ignore_apis_list: find_check_module_func = False # 1. "oneflow.nn.modules" not in oneflow.__module__: For avoid run nn.Module branch graph test, like fold op call Fold Module actually. # 2. inspect.isfunction(oneflow): Compared with the ordinary flow.xxx, oneflow.nn.modules.math_ops series op exist an extra layer of python wrapper. # 3. inspect.ismethod(oneflow) and "oneflow.nn.modules" in oneflow.__module__:For op that only has Tensor.xxx method, and call oneflow.xxx actually, like masked_fill. elif ( ("oneflow.nn.modules" not in oneflow.__module__) or inspect.isfunction(oneflow) or ( inspect.ismethod(oneflow) and "oneflow.nn.modules" in oneflow.__module__ ) ):test_g_res = get_functional_graph_res( graph_functional_oneflow, oneflow, oneflow_res, oneflow_args, oneflow_kwargs, verbose, *graph_args, **graph_kwargs, ) if find_check_module_func: if isinstance(test_g_res, tuple): for _, g_res in enumerate(test_g_res): check_eager_graph_tensor(oneflow_res, g_res) else: check_eager_graph_tensor(oneflow_res, test_g_res) return oneflow_res

在oneflow_eager_run_with_graph_check 中，需要判断哪些对象需要静态执行测试。因为 OneFlow 设定部分代码需要静态化，比如有些 Eager 模式下的方法，在 Graph 模式下没有定义。
上面的代码中首先通过 if testing_graph: 判断是否打开了 Graph 开关，既是否需要并行的做 Graph 的单测；再对 oneflow 对象的类型做 isinstance 判断，当为 nn.Module 时才需要静态执行，调用 get_module_graph_test。否则调用 get_functional_graph_res 等处理，在测试框架中其他需要类似判断的地方也同理。

if testing_graph: ··· ··· if isinstance(oneflow, flow.nn.Module): ··· test_g = get_module_graph_test(graph_train_oneflow, oneflow, *args) ··· elif: ··· ···

3.3 Graph 模式的自动测试个性化
在 3.2 介绍了 Graph 如何伴随 Eager 模式做算子对齐的任务之后，本节主要分析 Graph 模式自动测试的个性化内容。
在 Graph 模式下，需要处理 nn.module、nn.functional 和 tensor 三个类别的方法，AutoTest 框架采用先判断后构图的方式。
首先，GetDualObject 函数中，相关的接口包括： get_pytorch_oneflow_res、
get_pytorch_oneflow_tensor_res、
oneflow_eager_run_with_graph_check、
oneflow_tensor_eager_run_with_graph_check、
get_oneflow_eager_res、 get_tensor_graph_res、 get_functional_graph_res 和 get_module_graph_test 。看一下每个接口的功能，如下表。

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了解每个函数功能之后，再来看一下调用链，如下流程图所示，图中包含了 AutoTest 框架中对于 Graph 模式存在 nn.module、nn.functional 和 tensor 三个类别的方法如何处理，对应图中的三个灰色框。

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在分析了 nn.module、nn.functional 和 tensor 三个类别的处理方法之后，其中，自动测试 Graph 时也存在一个反向的梯度测试，但是并没有取出 tensor 对应的梯度，也就是说，可以保证后向执行是正常的，没有检查 grad 值。
对于使用方法，当 @autotest() 打开 auto_backward=True 时（默认就是打开的），不仅会跑 Eager 的 Backward 测试（这里会对梯度结果做比较），还会跑对应 Graph 的 Backward 测试（这里不做梯度比较）。
对应上述描述的代码，可以在文章 3.2 部分的代码中找到：

if ( global_backward and graph_train_parameters_len ): self.add_optimizer(of_sgd) ··· ··· ··· if ( global_backward and graph_train_parameters_len ): res = res.sum() res.backward()

此外，对于一些算子 inplace 版本的 Graph 检查，需要对输入做深拷贝，来保证 Graph 和 Eager 的 input 始终一致。如下代码中，get_args_copy（在 torch_flow_dual_object.py 中）分别对普通参数和关键字参数做了 deepcopy。
类似的，在 Graph 单测中，存在 oneflow 深拷贝为 graph_train_oneflow 的行为，主要为了防止在测试一些算子时，Eager 的值被 Eager Inplace 修改，造成 Graph 的输入和 Eager 不一致导致测试出错的情况。

# NOTE(lixiang): Deepcopy the input parameters in order to correctly test the inplace version of the op. def get_args_copy(args, kwargs): copy_args = [] for arg in args: if flow.is_tensor(arg): copy_arg = arg.clone().detach() else: copy_arg = copy.deepcopy(arg) copy_args.append(copy_arg) copy_kwargs = {} for key, value in kwargs.items(): if flow.is_tensor(value): copy_kwargs[key] = value.clone().detach() else: copy_kwargs[key] = copy.deepcopy(value) return copy_args, copy_kwargs

最后，为了保证 tensor deepcopy 的正确性，在 OneFlow 中，copy.deepcopy 会调用 tensor 的 getState 和 setState 方法，tensor 的 state 需要同时包括 data、dtype 和 device 信息，缺一不可。具体代码见：
https://github.com/Oneflow-In...
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Graph 的 Debug 支持 在 3.2 的代码中，可以发现存在 if verbose: 的判断，当 verbose = True 时，会输出 Graph 的 debug 信息（如算子运行 Graph 模式后的计算结果等），当然也包括 eager 下的其他需要的调试信息。
当测试出现问题时，可以通过该功能拿到错误样例，构造最小复现代码。开启方法通过环境变量控制：ONEFLOW_TEST_VERBOSE = 1。AutoTest 框架里这个功能更多针对开发者，OneFlow 的 Graph 针对用户也提供了调试功能。
Graph 模式支持了学习率的调试输出，开启方法和 Eager 相同。

optimizer = flow.optim.SGD(model.parameters(), lr=1e-3) # Set verbose=True scheduler = flow.optim.lr_scheduler.CosineDecayLR(optimizer, decay_steps=100, alpha=0.98, verbose=True)

此外，调用 Graph 对象的 debug 方法，就开启了 Graph 的调试模式。

graph.debug(v_level = 1) # 可以简写为：graph.debug(1)

* v_level=0 时，只输出最基础的警告和构图阶段信息，如构图时间。

• v_level=1 时，将额外打印每个 nn.Module 的构图信息。
• v_level=2 时，在构图阶段，将额外打印每个 Op 的创建信息，包括名称、输入内容、设备和 SBP 信息等。
• v_level=3 时，将额外打印每个 Op 更详细的信息，如与代码位置有关的信息，方便定位代码问题。
  这部分更详细的内容可以在
  https://docs.oneflow.org/mast...中发现。

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总结 AutoTest 框架的灵活性和易用性都比较强，本文主要介绍了 Graph 模式如何伴随 Eager 模式做算子对齐和 Graph 的自动测试个性化内容。Eager 到 Graph 的 Local ops 执行测试覆盖也已经在 OneFlow v0.7.0 中完成，在 0.8 版本中将会保证 Graph Global ops 单测的正确性。此外，静态图的 debug 和其他功能等将更完备。欢迎大家学习或者使用。
相关链接
https://github.com/Oneflow-In...
https://github.com/pytorch/py...
欢迎下载体验OneFlow v0.7.0最新版本：
https://github.com/Oneflow-In...

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