本文相关代码:
https://github.com/Ldpe2G/DeepLearningForFun/tree/master/MXNet-Cpp/parsingNDArray
要想弄清楚MXNet 在后端是如何解析参数文件，并从中提取预训练好的权值的，首先第一步就要看MXNet Python端是如何是调用C接口来完成读取NDArray参数文件的。
这部分代码见源码 python/mxnet/ndarray/utils.py 第149行：
这个 load 函数接收参数路径作为输入，然后可以看到是调用了 MXNDArrayLoad 这个C接口函数，最后判断读取出来的参数文件中有没有包含参数的名字选择返回NDArray参数数组或者字典。MXNDArrayLoad 这个函数的代码见 src/c_api/c_api.cc 第383行：
然后可以看到最核心的代码就是第395行调用了NDArray类的静态函数mxnet::NDArray::Load 获得参数的名字和内容，Load函数具体实现见：src/ndarray/ndarray.cc第 1841 行：
从这里读取内容的过程可以大概看出NDArray参数文件存储的内容的顺序是什么了，首先是会存两个uint64_t类型的数字，然后就是NDArray数组，接着是每个NDArray对应的名字的数组。好了接下来就是解读源码中是如何从Stream中解析出内容的，首先我们来看下Stream类的 Read函数，具体见 io.h 第435行：
这里可以看到，Read 函数内部又调用了 Handler这个类的Read静态函数，这个静态函数对应的代码见 serializer.h 第262行：
这里代码我第一次看的时候有点蒙，后来仔细研究了下也看懂了。首先我们要看 IfThenElse 是什么东西，这里还是看到 serializer.h 的第 38 到 66 行：
这里可以看到 IfThenElse 就是一个结构体，有四个模板参数，意思很明显了，如果第一个参数为true，则会调用Then这个类的Read静态函数，如果第一个参数为false，则会调用Else这个类的Read静态函数。看完 IfThenElse 的定义之后，我们看回 serializer.h 第262 行的Read函数就很清楚了。
意思就是，如果 dmlc::is_pod<T>::value 这个值为 true，那么就会调用 PODHandler 的Read函数，否则就会走到下一个条件判断，下一个条件判断是当 dmlc::has_saveload<T>::value 这个值为true的话就调用 SaveLoadClassHandler 的 Read 静态函数，否则就走到 UndefinedSerializerFor。那么现在就是要看具体走了哪个分支，首先我们要知道T在运行时时什么类型，看回上面的 NDArray 的 Load 函数，知道了首先读取得两个数字的类型是 uint64_t，接着跳转到源码 type_traits.h，看第126和第152行：
可以看到，dmlc::is_pod<uint64_t>::value 的值为 true，因此会调用 PODHandler 的Read 函数，代码：
PODHandler 的Read函数就是调用 Stream 的Read，这里如果读者想再详细了解 Stream 类 Read 函数的工作原理可以自己再去细看，我没继续跟进去看了，不过对于本文来说，到这里知道了会根据T的字节数读取内容到dptr里面就够了。
Ok，现在已经读取完两个数字 header, reserved，然后就是读 NDArray Vector 了，然后这里还是跳转到，调用 Handler<T>::Read 函数，不过这里和读数字不一样的地方在于，这里传入的模板 参数是 vector<NDArray>，所以调用的是下面这个Handler定义的Read函数：
然后这里的判断分支是会调用 ComposeVectorHandler的 Read 函数：
首先先读出 vector 数组的大小，然后分别读取每个 NDArray，这里在读每个 NDArray 的时候又会调用 Handler<T>::Read 函数，这次 IfThenElse 分支判断那里会走到 SaveLoadClassHandler这个分支:
最后看到其实就是调用了 NDArray 类本身的 Load 函数，见源码src/ndarray/ndarray.cc。函数开头会先读出一个 magic number ，如果用 V1.0 之后的MXNet版本，magic number 都是会等于 NDARRAY_V2_MAGIC，具体定义见下面：
所以是不会进入 LegacyLoad 函数，接着就是读storage type，NDArray的类型，除了常用的普通类型，现在也已经支持了稀疏类型：
一般来说，storage type 都是 kDefaultStorage 类型，我现在写的解析小工具里面也只考虑了解析普通类型的NDArray，之后再改进吧。然后看到num_aux_data函数，这个函数如果传入普通类型则返回0，所以nad 的值为 0。
nad 值为0 的话整个代码就简洁很多了，简化之后如下：
到这里MXNet后端是大概怎么解析并读取NDArray数据返回给Python前端的，相信应该挺清晰的了。
