reid from https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline
zhangmeng
2020-01-17 f7c4a3cfd07adede3308f8d9d3d7315427d90a7c
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
#ifndef CAFFE2_OPERATORS_DATASET_OPS_H_
#define CAFFE2_OPERATORS_DATASET_OPS_H_
 
#include <memory>
#include <mutex>
#include <string>
#include <vector>
#include "caffe2/core/blob.h"
#include "caffe2/core/blob_serialization.h"
#include "caffe2/core/tensor.h"
 
namespace caffe2 {
namespace dataset_ops {
 
// used for lengths tensors in the dataset
using TLength = int32_t;
// used for all internal dataset operations (offsets, sizes to read, etc.)
using TOffset = int64_t;
 
/**
 * Provides functionality to iterate across a list of tensors where some
 * of those tensors represent lengths in a hierarchical structure.
 */
class TreeIterator {
 public:
  struct FieldDesc {
    int id;
    int lengthFieldId = -1;
    std::string name;
  };
 
  explicit TreeIterator(const std::vector<std::string>& fields);
 
  void advance(
      const std::vector<const TLength*>& lengths,
      std::vector<TOffset>& offsets,
      std::vector<TOffset>& sizes,
      std::vector<TOffset>& limits,
      TOffset num);
 
  // Corresponds to the number of fields that have "length" as its last name
  int numLengthFields() const {
    return lengthFieldIds_.size();
  }
 
  // Corresponds to the number of length fields + 1 (for the top-level domain)
  int numOffsetFields() const {
    return numLengthFields() + 1;
  }
 
  // Get lengthField description for the given field
  const FieldDesc* lengthFieldFor(const FieldDesc& desc) {
    return (desc.lengthFieldId == -1)
        ? nullptr
        : &fields_.at(lengthFieldIds_.at(desc.lengthFieldId));
  }
 
  // Get lengthField description for the given lengthFieldId, where
  // 0 <= lengthFieldId < numLengthFields()
  const FieldDesc& lengthField(int lengthFieldId) {
    return fields_.at(lengthFieldIds_.at(lengthFieldId));
  }
 
  // Returns the index into the 'offset' vector for the given field.
  int offsetFieldIdFor(const FieldDesc& fieldDesc) {
    return fieldDesc.lengthFieldId + 1;
  }
 
  // Returns the field description for all fields.
  const std::vector<FieldDesc>& fields() {
    return fields_;
  }
 
  const std::vector<int>& lengthFieldIds() const {
    return lengthFieldIds_;
  }
 
 private:
  // Description of each field
  std::vector<FieldDesc> fields_;
  // Index into fields_ above for the fields that are lengths.
  std::vector<int> lengthFieldIds_;
};
 
class TreeCursor {
 public:
  explicit TreeCursor(const TreeIterator& iterator) : it(iterator) {}
  std::vector<TOffset> offsets;
  std::mutex mutex_;
  TreeIterator it;
};
 
/**
 * Simple wrapper class allowing an easy traversal of the tensors representing
 * the hirerarchical structure.
 */
class TreeWalker {
 public:
  TreeWalker(const vector<const Blob*>& inputs, TreeCursor& cursor);
 
  // Returns the number of records in a dataset
  inline TOffset size() const {
    return limits_.at(0);
  }
 
  void advance();
 
 private:
  inline const TensorCPU& input(int32_t idx) const {
    return inputs_[idx]->Get<TensorCPU>();
  }
 
  // TODO: Change to fieldDesc
  inline const TreeIterator::FieldDesc& field(int idx) const {
    return cursor_.it.fields().at(idx);
  }
 
  inline int lengthIdx(int fieldId) const {
    return field(fieldId).lengthFieldId + 1;
  }
 
  inline TOffset offset(int fieldId) const {
    return prevOffsets_[lengthIdx(fieldId)];
  }
 
  std::vector<int64_t> fieldDim(int fieldId) const;
 
  void* fieldPtr(int fieldId) const;
 
 public:
  // Simple Proxy class to expose nicer API for field access
  class Field {
   public:
    Field(TreeWalker& walker, int fieldId)
        : walker_(walker), fieldId_(fieldId) {}
 
    inline std::vector<int64_t> dim() const {
      return walker_.fieldDim(fieldId_);
    }
 
    inline int64_t size() const {
      int64_t size = 1;
      for (const auto d : dim()) {
        size *= d;
      }
      return size;
    }
 
    inline const TypeMeta& meta() const {
      return walker_.input(fieldId_).dtype();
    }
 
    inline void* ptr() const {
      return walker_.fieldPtr(fieldId_);
    }
 
    int fieldId() const {
      return fieldId_;
    }
 
    inline TOffset offset() const {
      return walker_.offset(fieldId_);
    }
 
   private:
    const TreeWalker& walker_;
    const int fieldId_;
  };
 
  // Notice that a reference is returned. If advance() is called the fields will
  // be updated to represent the new state.
  inline const std::vector<Field>& fields() const {
    return fields_;
  }
 
 private:
  void gatherLengthData();
 
  void gatherSizeLimits();
 
  const vector<const Blob*>& inputs_;
  TreeCursor& cursor_;
  std::vector<Field> fields_;
 
  std::vector<const TLength*> lengths_;
  std::vector<TOffset> limits_;
  std::vector<TOffset> sizes_;
  std::vector<TOffset> offsets_;
  std::vector<TOffset> prevOffsets_;
};
 
using SharedTensorVectorPtr = std::shared_ptr<std::vector<TensorCPU>>;
 
using TensorVectorPtr = std::unique_ptr<std::vector<Tensor>>;
 
class SharedTensorVectorPtrSerializer : public BlobSerializerBase {
 public:
  void Serialize(
      const void* pointer,
      TypeMeta typeMeta,
      const string& name,
      BlobSerializerBase::SerializationAcceptor acceptor) override;
};
 
class SharedTensorVectorPtrDeserializer : public BlobDeserializerBase {
 public:
  void Deserialize(const BlobProto& proto, Blob* blob) override;
};
 
} // namespace dataset_ops
} // namespace caffe2
 
#endif // CAFFE2_OPERATORS_DATASET_OPS_H_