bug fixed logs print copy

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
#pragma once
 
#include <atomic>
#include <condition_variable>
#include <memory>
#include <mutex>
#include <queue>
 
#include "caffe2/core/logging.h"
#include "caffe2/core/operator.h"
#include "caffe2/core/stats.h"
#include "caffe2/core/tensor.h"
 
namespace caffe2 {
 
// TODO: This is a very naive implementation with a single mutex. We can do the
// atomic index + circular queue optimizations or pull something more
// heavy-weight later
 
class RebatchingQueue {
 public:
  RebatchingQueue(size_t capacity, size_t numBlobs);
 
  ~RebatchingQueue();
 
  bool enqueueOne(
      CPUContext& context,
      const std::vector<const TensorCPU*>& inputs);
 
  bool enqueueMany(
      CPUContext& context,
      const std::vector<const TensorCPU*>& inputs);
 
  bool dequeue(
      CPUContext& context,
      size_t numElements,
      const std::vector<TensorCPU*>& outputs);
 
  size_t capacity() const;
 
  size_t numBlobs() const;
 
  bool isClosed() const;
 
  void close();
 
 private:
  bool enqueue(std::vector<std::vector<TensorCPU>> splittedInputs);
 
  bool canWrite() const;
  bool canRead() const;
 
  const size_t capacity_;
  const size_t numBlobs_;
 
  mutable std::mutex mutex_;
 
  bool isClosed_{false};
 
  uint64_t head_{0};
  uint64_t tail_{0};
 
  std::condition_variable cvEmpty_;
  std::condition_variable cvOverflow_;
 
  std::vector<std::vector<TensorCPU>> queue_;
};
} // caffe2