【caffe源码研究】第三章：源码篇(3) ：工厂模式

caffe里面无论solver还是layer都使用了工厂模式。

工厂模式

工厂模式的介绍 工厂方法模式(Factory Method Pattern)

工厂模式的UML的类图 :

这里就用solver的工厂模式进行说明，具体代码在solver_factory.hpp中。

SolverRegistry

solver_factory.hpp中定义了一个SolverRegistry类。

template <typename Dtype> //模板类
class SolverRegistry {
 public://定义了两个成员变量

 //名为Creator的函数指针，参数为SolverParameter&类型的引用，返回值为一个Solver类型的指针
  typedef Solver* (*Creator)(const SolverParameter&);

  //将一个键值对为“字符串-函数指针”的容器命名为CreatorRegistry,将字符串和函数行成映射
  //类似于typedef char* pchar的用法。
  typedef std::map<string, Creator> CreatorRegistry;

  //静态成员方法Registry()，为一个CreatorRegistry类型的变量分配内存，返回变量的指针
  static CreatorRegistry& Registry() {
    //定义指针变量g_registry,只想一块由CreatorRegistry()分配的内存
    //建立CreatorRegistry对象
    static CreatorRegistry* g_registry_ = new CreatorRegistry();
    //返回变量的引用,所有的registry 只是引用了这个全局变量。
    return *g_registry_;
  }

  // Adds a creator.向CreatorRegistry中增加键值对
  static void AddCreator(const string& type, Creator creator) {
  //生成一个键值对容器
    CreatorRegistry& registry = Registry();
    CHECK_EQ(registry.count(type), 0)
        << "Solver type " << type << " already registered.";
    //根据type添加一个Creator
    registry[type] = creator;
  }

  // Get a solver using a SolverParameter.根据参数param生成一个求解器Solver，返回指针
  static Solver* CreateSolver(const SolverParameter& param) {
    const string& type = param.type();
    CreatorRegistry& registry = Registry();
    CHECK_EQ(registry.count(type), 1) << "Unknown solver type: " << type
        << " (known types: " << SolverTypeListString() << ")";
   //这里尤其值得注意，registry[type]代表一个函数指针，通过参数param，执行函数，返回函数执行的结果，应该是生成一个Solver
    return registry[type](param);
  }

//向一个vector变量中迭代插入求解器的名字，也就是type
  static vector<string> SolverTypeList() {
    CreatorRegistry& registry = Registry();
    vector<string> solver_types;
    for (typename CreatorRegistry::iterator iter = registry.begin();
         iter != registry.end(); ++iter) {
      solver_types.push_back(iter->first);
    }
    return solver_types;
  }

 private:
  // Solver registry should never be instantiated - everything is done with its
  // static variables.
  // 将类的构造函数放在private里，可以避免被实例化。
  SolverRegistry() {}

//作用是输出所有的求解器类型
  static string SolverTypeListString() {
    vector<string> solver_types = SolverTypeList();
    string solver_types_str;
    for (vector<string>::iterator iter = solver_types.begin();
         iter != solver_types.end(); ++iter) {
      if (iter != solver_types.begin()) {
        solver_types_str += ", ";
      }
      solver_types_str += *iter;
    }
    return solver_types_str;
  }
};

SolverRegisterer

然后定义了一个新类SolverRegisterer 。

template Dtype>
class SolverRegisterer {
 public:
  SolverRegisterer(const string& type,
      Solver<Dtype>* (*creator)(const SolverParameter&)) {
    // LOG(INFO) << "Registering solver type: " << type;
    SolverRegistry<Dtype>::AddCreator(type, creator);
  }
};

这个类的构造函数中会运行AddCreator方法。

宏定义

然后是几个宏定义

// define 里的 ##是一个连接符号，用于把参数连在一起 
// #是“字符串化”的意思。出现在宏定义中的#是把跟在后面的参数转换成一个字符串
// 给不同类型的type定义不同的creator
#define REGISTER_SOLVER_CREATOR(type, creator)                                 \
  static SolverRegisterer g_creator_f_##type(#type, creator<float>);    \
  static SolverRegisterer g_creator_d_##type(#type, creator<double>)   \

#define REGISTER_SOLVER_CLASS(type)                                            \
  template                                                     \
  Solver* Creator_##type##Solver(                                       \
      const SolverParameter& param)                                            \
  {                                                                            \
    return new type##Solver<Dtype>(param);                                     \
  }                                                                            \
  REGISTER_SOLVER_CREATOR(type, Creator_##type##Solver)

举个例子说明就好懂了。例如我们定义一个Solver的子类SGDSolver，在这个类的最后加上

INSTANTIATE_CLASS(SGDSolver);
REGISTER_SOLVER_CLASS(SGD);

其中INSTANTIATE_CLASS(SGDSolver);

// Instantiate a class with float and double specifications.
#define INSTANTIATE_CLASS(classname) \
  char gInstantiationGuard##classname; \
  template class classname<float>; \
  template class classname<double>

相当于声明了

char gInstantiationGuardSGDSolver; 
template class SGDSolver<float>;
template class SGDSolver<double>;

而REGISTER_SOLVER_CLASS(SGD);展开就是

  template <typename Dtype>                                                    
  Solver* Creator_SGDSolver(const SolverParameter& param){                                                                            
    return new SGDSolver(param);                                     
  }                                                                            

  static SolverRegisterer<float> g_creator_f_SGD("SGD", Creator_SGDSolver<float>);    
  static SolverRegisterer<double> g_creator_d_SGD("SGD", Creator_SGDSolver<double>);   

也就是声明了一个Creator_SGDSolver函数，在函数中新建一个SGDSolver类，并且返回。同时声明了两个SolverRegisterer类。执行构造函数，会运行SolverRegistry::AddCreator(type, creator);方法。
以g_creator_f_SGD("SGD", Creator_SGDSolver)为例，执行AddCreator(”SGD", Creator_SGDSolver)，则会将在std::map中存储

registry["SGD"] = Creator_SGDSolver<float>;

当然，本质是存储在静态变量g_registry_中。

运行过程

下面看看工厂模式如何工作。
首先，定义了一个基类Solver，关于Solver本小节不介绍。其他的Solver都是继承自这个基类。在主函数的入口里, 声明一个Solver类的指针solver，而指针的构造函数是调用了CreateSolver方法。

  shared_ptr<caffe::Solver >
      solver(caffe::SolverRegistry::CreateSolver(solver_param));

CreateSolver会根据传入的参数solver_param的一个变量type，来return registry[type](param);
假设这个type值为SGD,那么函数返回registry[SGD](param)而registry是指向了g_registry_，根据前面的分析，g_registry_["SGD"]返回Creator_SGDSolver，然后参数是param。也就是运行函数Creator_SGDSolver(param),而这个函数上面也有提到，返回return new SGDSolver(param);因此最终返回了一个SGDSolver对象.

layer的工厂模式

layer的工厂模式与solver基本一致，在代码layer_factory.hpp中，下面讲一下有区别的地方。主要区别在于多了一个layer_factory.cpp，而这个代码中会针对GPU和CPU的实现分类返回。
简单的对比，在solver类中，每一个子类的最后写上

INSTANTIATE_CLASS(SGDSolver);
REGISTER_SOLVER_CLASS(SGD);

而对于layer，部分层的实现也是如此，也有部分层的实现有所区别。例如卷积层，针对是否使用GPU，是否使用CUDNN库，返回不同的ConvolutionLayer对象。

// Get convolution layer according to engine.
template <typename Dtype>
shared_ptr > GetConvolutionLayer(
    const LayerParameter& param) {
  ConvolutionParameter conv_param = param.convolution_param();
  ConvolutionParameter_Engine engine = conv_param.engine();
#ifdef USE_CUDNN
  bool use_dilation = false;
  for (int i = 0; i < conv_param.dilation_size(); ++i) {
    if (conv_param.dilation(i) > 1) {
      use_dilation = true;
    }
  }
#endif
  if (engine == ConvolutionParameter_Engine_DEFAULT) {
    engine = ConvolutionParameter_Engine_CAFFE;
#ifdef USE_CUDNN
    if (!use_dilation) {
      engine = ConvolutionParameter_Engine_CUDNN;
    }
#endif
  }
  if (engine == ConvolutionParameter_Engine_CAFFE) {
    return shared_ptr >(new ConvolutionLayer(param));
#ifdef USE_CUDNN
  } else if (engine == ConvolutionParameter_Engine_CUDNN) {
    if (use_dilation) {
      LOG(FATAL) << "CuDNN doesn't support the dilated convolution at Layer "
                 << param.name();
    }
    return shared_ptr >(new CuDNNConvolutionLayer(param));
#endif
  } else {
    LOG(FATAL) << "Layer " << param.name() << " has unknown engine.";
  }
}

REGISTER_LAYER_CREATOR(Convolution, GetConvolutionLayer);