集成NNIE使用说明

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模型转换工具converter目录结构说明

mindspore-lite-{version}-runtime-linux-x64
└── tools
    └── converter
        └── providers
            └── Hi3516D                # 嵌入式板型号
                ├── libmslite_nnie_converter.so        # 集成NNIE转换的动态库
                ├── libmslite_nnie_data_process.so     # 处理NNIE输入数据的动态库
                ├── libnnie_mapper.so        # 构建NNIE二进制文件的动态库
                └── third_party       # NNIE依赖的三方动态库
                    ├── opencv-4.2.0
                    │   └── libopencv_xxx.so
                    └── protobuf-3.9.0
                        ├── libprotobuf.so
                        └── libprotoc.so

上述是NNIE的集成目录结构,转换工具converter的其余目录结构详情,见模型转换工具

模型推理工具runtime目录结构说明

mindspore-lite-{version}-linux-aarch32
└── providers
    └── Hi3516D        # 嵌入式板型号
        └── libmslite_nnie.so  # 集成NNIE的动态库
        └── libmslite_proposal.so  # 集成proposal的样例动态库

上述是NNIE的集成目录结构,推理工具runtime的其余目录结构详情,见目录结构

工具使用

转换工具converter

概述

MindSpore Lite提供离线转换模型功能的工具,将多种类型的模型转换为可使用NNIE硬件加速推理的板端专属模型,可运行在Hi3516板上。 通过转换工具转换成的NNIEms模型,仅支持在关联的嵌入式板上,使用与该嵌入式板配套的Runtime推理框架执行推理。关于转换工具的更一般说明,可参考推理模型转换

环境准备

使用MindSpore Lite模型转换工具,需要进行如下环境准备工作。

  1. 下载NNIE专用converter工具,当前仅支持Linux

  2. 解压下载的包

    tar -zxvf mindspore-lite-{version}-linux-x64.tar.gz
    

    {version}是发布包的版本号。

  3. 将转换工具需要的动态链接库加入环境变量LD_LIBRARY_PATH

    export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/lib:${PACKAGE_ROOT_PATH}/runtime/lib:${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/providers/Hi3516D/third_party/opencv-4.2.0:${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/providers/Hi3516D/third_party/protobuf-3.9.0
    

    ${PACKAGE_ROOT_PATH}是解压得到的文件夹路径。

扩展配置

在转换阶段,为了能够加载扩展模块,用户需要配置扩展动态库路径。扩展相关的参数有plugin_pathdisable_fusion。参数的详细介绍如下所示:

参数

属性

功能描述

参数类型

默认值

取值范围

plugin_path

可选

第三方库加载路径

String

-

如有多个请用;分隔

disable_fusion

可选

是否关闭融合优化

String

off

off、on

fusion_blacklists

可选

关闭指定融合算子名称

String

-

如有多个请用,分隔

发布件中已为用户生成好默认的配置文件(converter.cfg)。文件内保存着NNIE动态库的相对路径,用户需要依据实际情况,决定是否需要手动修改该配置文件。该配置文件内容如下:

[registry]
plugin_path=../providers/Hi3516D/libmslite_nnie_converter.so

如果用户需要关闭指定算子融合优化,关闭指定名单融合配置如下所示:

[registry]
# 当参数disable_fusion=off时,可通过配置fusion_blacklists关闭指定融合优化,当参数disable_fusion=on时,关闭所有融合优化,参数fusion_blacklists不生效。
disable_fusion=off
fusion_blacklists=ConvActivationFusion,MatMulActivationFusion

融合算子名单如下所示:

序号

融合算子名称

1

AddConcatActivationFusion

2

SqueezeFusion

3

TransposeFusion

4

ReshapeReshapeFusion

5

ConvBiasaddFusion

6

ConvBatchNormFusion

7

ConvScaleFusion

8

GroupNormFusion

9

TfNormFusion

10

OnnxLayerNormFusion

11

OnnxLayerNormFusion2

12

BatchMatMulFusion

13

BatchNormToScaleFusion

14

SigmoidMulFusion

15

ActivationFusion

16

ConvActivationFusion

17

ConvTupleGetItemFusion

18

ConvTupleActivationFusion

19

TfliteLstmCellFusion

20

TfLstmCellFusion

21

TfBidirectionGruFusion

22

TfGeLUFusion

23

OnnxGeLUFusion

24

TfliteRelPosMultiHeadAttentionFusion

25

GLUFusion

26

ConstFoldPass

27

AffineFusion

28

AffineActivationFusion

29

ConvConvFusion

30

ConvPadFusion

31

MatMulAddFusion

32

MatMulMulFusion

33

TransposeMatMulFusion

34

MulAddFusion

35

ScaleActivationFusion

36

ScaleScaleFusion

37

FullConnectedFusion

38

FullconnectedAddFusion

39

TensorDotFusion

40

MatMulActivationFusion

NNIE配置

NNIE模型可以使用NNIE硬件以提高模型运行速度,用户还需要配置NNIE自身的配置文件。用户需参照海思提供的《HiSVP 开发指南》中表格nnie_mapper 配置选项说明来进行配置,以nnie.cfg指代此配置文件:

nnie.cfg文件的示例参考如下:

[net_type] 0
[image_list] ./input_nchw.txt
[image_type] 0
[norm_type] 0
[mean_file] null

input_nchw.txt为被转换CAFFE模型的浮点文本格式的输入数据,详情请参照《HiSVP 开发指南》中的image_list说明。在配置文件中,配置选项caffemodel_file、prototxt_file、is_simulation、instructions_name不可配置,其他选项功能可正常配置。

执行converter

  1. 进入转换目录

    cd ${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/converter
    
  2. 配置环境变量(可选)

    若已执行第1步,进入到转换目录,则此步无需配置,默认值将使能。若用户未进入转换目录,则需在环境变量中声明转换工具所依赖的so和benchmark二进制执行程序的路径,如下所示:

    export NNIE_MAPPER_PATH=${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/providers/Hi3516D/libnnie_mapper.so
    export NNIE_DATA_PROCESS_PATH=${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/converter/providers/Hi3516D/libmslite_nnie_data_process.so
    export BENCHMARK_PATH=${PACKAGE_ROOT_PATH}/tools/benchmark
    

    ${PACKAGE_ROOT_PATH}是下载得到的包解压后的路径。

  3. 将nnie.cfg拷贝到转换目录并设置如下环境变量

    export NNIE_CONFIG_PATH=./nnie.cfg
    

    如果用户实际的配置文件就叫nnie.cfg,且与converter_lite在同级路径上,则可不用配置。

  4. 执行converter,生成NNIEms模型

    ./converter_lite --fmk=CAFFE --modelFile=${model_name}.prototxt --weightFile=${model_name}.caffemodel --configFile=./converter.cfg --outputFile=${model_name}
    

    ${model_name}为模型文件名称,运行后的结果显示为:

    CONVERTER RESULT SUCCESS:0
    

    用户若想了解converter_lite转换工具的相关参数,可参考参数说明

推理工具runtime

概述

得到转换模型后,可在关联的嵌入式板上,使用板子配套的Runtime推理框架执行推理。MindSpore Lite提供benchmark基准测试工具,它可以对MindSpore Lite模型前向推理的执行耗时进行定量分析(性能),还可以通过指定模型输出进行可对比的误差分析(精度)。 关于推理工具的一般说明,可参考benchmark

环境准备

以下为示例用法,用户可根据实际情况进行等价操作。

  1. 下载NNIE专用模型推理工具,当前仅支持Hi3516D

  2. 解压下载的包

    tar -zxvf mindspore-lite-{version}-linux-aarch32.tar.gz
    

    {version}是发布包的版本号。

  3. 在Hi3516D板上创建存放目录

    登陆板端,创建工作目录

    mkdir /user/mindspore          # 存放benchmark执行文件及模型
    mkdir /user/mindspore/lib      # 存放依赖库文件
    
  4. 传输文件

    向Hi3516D板端传输benchmark工具、模型、so库。其中libmslite_proposal.so为MindSpore Lite提供的proposal算子实现样例so,若用户模型里含有自定义的proposal算子,用户需参考proposal算子使用说明生成libnnie_proposal.so替换该so文件,以进行正确推理。

    scp libmindspore-lite.so libmslite_nnie.so libmslite_proposal.so root@${device_ip}:/user/mindspore/lib
    scp benchmark ${model_path} root@${device_ip}:/user/mindspore
    

    ${model_path}为转换后ms模型文件路径

  5. 设置动态库路径

    NNIE模型的推理,还依赖海思提供NNIE相关板端动态库,包括:libnnie.so、libmpi.so、libVoiceEngine.so、libupvqe.so、libdnvqe.so。

    用户需在板端保存这些so,并将路径传递给LD_LIBRARY_PATH环境变量。 在示例中,这些so位于/usr/lib下,用户需按实际情况进行配置:

    export LD_LIBRARY_PATH=/user/mindspore/lib:/usr/lib:${LD_LIBRARY_PATH}
    
  6. 构建图片输入(可选)

    若converter导出模型时喂给mapper的校正集用的是图片,则传递给benchmark的输入需是int8的输入数据,即需要把图片转成int8传递给benchmark。 这里采用python给出转换示范样例:

    import sys
    import cv2
    
    def usage():
        print("usage:\n"
              "example: python generate_input_bin.py xxx.img BGR 224 224\n"
              "argv[1]: origin image path\n"
              "argv[2]: RGB_order[BGR, RGB], should be same as nnie mapper config file's [RGB_order], default is BGR\n"
              "argv[3]: input_h\n"
              "argv[4]: input_w"
              )
    
    def main(argvs):
        if argvs[1] == "-h":
            usage()
            print("EXIT")
            exit()
        img_path = argvs[1]
        rgb_order = argvs[2]
        input_h = int(argvs[3])
        input_w = int(argvs[4])
        img = cv2.imread(img_path)
        if rgb_order == "RGB":
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
        img_hwc = cv2.resize(img, (input_w, input_h))
        outfile_name = "1_%s_%s_3_nhwc.bin" %(argvs[3], argvs[4])
        img_hwc.tofile(outfile_name)
        print("Generated " + outfile_name + " file success in current dir.")
    
    if __name__ == "__main__":
        if len(sys.argv) == 1:
            usage()
            print("EXIT")
            exit()
        elif len(sys.argv) != 5:
            print("Input argument is invalid.")
            usage()
            print("EXIT")
            exit()
        else:
            main(sys.argv)
    

执行benchmark

cd /user/mindspore
./benchmark --modelFile=${model_path}

model_path为转换后ms模型文件路径

执行该命令,会生成模型的随机输入,并执行前向推理。有关benchmark的其他使用详情,如耗时分析与推理误差分析等,见Benchmark使用

有关模型的输入数据格式要求,见SVP工具链相关功能支持及注意事项(高级选项)

集成使用

得到转换模型后,可在关联的嵌入式板上,使用板子配套的MindSpore Lite推理框架进行集成推理。 在阅读本节前,用户需对MindSpore Lite的C++接口集成开发有一定了解,用户可通过使用C++接口执行推理来了解MindSpore Lite的集成使用基本用法。 针对NNIE的集成使用,有如下几条注意事项:

  1. 编译时链接libmslite_nnie.so动态库

    MindSpore Lite对NNIE的集成,是通过注册MindSpore Lite自定义算子的方式进行开发,开发完成的自定义算子(NNIE自定义算子)被编译为libmslite_nnie.so。 故用户想要通过MindSpore Lite集成使用NNIE推理,必须在编译时链接该so,以完成NNIE自定义算子的注册。

  2. 按需使用配置项(可选)

    MindSpore Lite提供mindspore::Model::LoadConfigmindspore::Model::UpdateConfig接口,接收配置参数或者配置文件,从而让用户通过他们向所有算子(包括自定义算子)传递配置项。 NNIE(NNIE自定义算子)开放了四个配置项,如下所示:

    • KeepOriginalOutput:保持原始NNIE硬件推理输出结果。

      NNIE硬件芯片推理的输出为量化的Int32数据(实际数值乘以4096),在给出模型输出时会将芯片推理结果反量化为真实浮点值输出,当该选项被配置为on时,模型的输出会保持为量化的Int32输出。在默认情况下,该选项为off

    • MaxROINum:单张图片ROI区域的最大数量,正整数。

      若用户模型含有proposal算子,需根据proposal算子实现情况,配置MaxROINum,若未配置,则采用默认值300。 若用户模型未含有proposal算子,无需配置该项。

    • TimeStep:循环或lstm网络运行的step数,正整数。

      若用户模型为循环或lstm网络,需根据实际网络运行情况,配置TimeStep,若未配置,采用默认值1。 若用户模型不是循环或lstm网络,则无需配置该项,对于多图片batch运行及多step运行的情况,参考多图片batch运行及多step运行

    • CoreIds:NNIE运行内核id,支持模型分段独立配置,使用逗号分隔。

      若板端含有多个NNIE硬件,用户可通过CoreIds指定模型运行在哪个NNIE设备上。 若模型被分段(用户可用netron打开模型,观察模型被分段情况,其中算子类型为Custom,属性type值为NNIE的算子,就是运行在NNIE上的分段),可依序分别配置每个Custom分段运行在哪个NNIE设备上,未被配置分段运行在默认NNIE设备0上。

    接口配置流程如下所示:

    • 使用mindspore::Model::LoadConfig接口进行配置

      在加载模型之后,在用户调用mindspore::Model::Build接口进行模型编译前,通过调用mindspore::Model::LoadConfig接口,将配置文件路径传入实现配置,一个nnie配置文件内容示例如下:

      [nnie]
      TimeStep=1
      MaxROINum=0
      CoreIds=0
      KeepOriginalOutput=off
      
    • 使用mindspore::Model::UpdateConfig接口进行配置

      在加载模型之后,在用户调用mindspore::Model::Build接口进行模型编译前,通过调用mindspore::Model::UpdateConfig接口,也可以配置以上配置项,如下示例所示:

      // ms_model是`mindspore::Model`类的一个实例
      ms_model.UpdateConfig("nnie", std::make_pair("TimeStep", "1"));
      ms_model.UpdateConfig("nnie", std::make_pair("MaxROINum", "0"));
      ms_model.UpdateConfig("nnie", std::make_pair("CoreIds", "0"));
      ms_model.UpdateConfig("nnie", std::make_pair("KeepOriginalOutput", "off"));
      

SVP工具链相关功能支持及注意事项(高级选项)

在模型转换时,由NNIE_CONFIG_PATH环境变量声明的nnie.cfg文件,提供原先SVP工具链相关功能,支持除caffemodel_file、prototxt_file、is_simulation、instructions_name外其他字段的配置,相关注意实现如下:

板端运行输入Format须是NHWC

转换后的ms模型只接受NHWC格式的数据输入,若image_type被声明为0,则接收NHWC格式的float32数据,若image_type被声明为1,则接收NHWC的uint8数据输入。

image_list说明

nnie.cfg中image_list字段含义与原先不变,当image_type声明为0时,按行提供chw格式数据,无论原先模型是否是nchw输入。

image_type限制

MindSpore Lite不支持image_type为3和5时的网络输入,用户设为0或1。

image_list和roi_coordinate_file个数说明

用户只需提供与模型输入个数相同数量的image_list,若模型中含有ROI Pooling或PSROI Pooling层,用户需提供roi_coordinate_file,数量与顺序和prototxt内的ROI Pooling或PSROI Pooling层的个数与顺序对应。

prototxt中节点名_cpu后缀支持

SVP工具链中,可通过在prototxt文件的节点名后使用_cpu后缀来,声明cpu自定义算子。MindSpore Lite中忽略_cpu后缀,不做支持。用户若想重定义MindSpore Lite已有的算子实现或新增新的算子,可通过自定义算子注册的方式进行注册。

prototxt中Custom算子支持

SVP工具链中,通过在prototxt中声明custom层,实现推理时分段,并由用户实现cpu代码。在MindSpore Lite中,用户需在Custom层中增加op_type属性,并通过自定义算子注册的方式进行在线推理代码的注册。

Custom层的修改样例如下:

layer {
  name: "custom1"
  type: "Custom"
  bottom: "conv1"
  top: "custom1_1"
  custom_param {
    type: "MY_CUSTOM"
    shape {
        dim: 1
        dim: 256
        dim: 64
        dim: 64
    }
}
}

在该示例中定义了一个MY_CUSTOM类型的自定义算子,推理时用户需注册一个类型为MY_CUSTOM的自定义算子。

prototxt中top域的_report后缀支持

MindSpore Lite在转换NNIE模型时,会将大部分的算子融合为NNIE运行的二进制文件,用户无法观察到中间算子的输出,通过在top域上添加”_report“后缀,转换构图时会将中间算子的输出添加到融合后的层输出中,若原先该算子便有输出(未被融合),则维持不变。

在推理运行时,用户可通过回调运行得到中间算子输出。

MindSpore Lite解析_report的相应规则,及与inplace机制的冲突解决,参照《HiSVP 开发指南》中的定义说明。

inplace机制

使用Inplace层写法,可运行芯片高效模式。转换工具默认将Prototxt中符合芯片支持Inplace层的所有层进行改写,用户如需关闭该功能,可通过如下环境声明:

export NNIE_DISABLE_INPLACE_FUSION=off         # 设置为on或未设置时,使能Inplace自动改写

当自动改写被关闭时,若需对个别层使能芯片高效模式,可手动改写Prototxt里面的相应层。

多图片batch运行及多step运行

用户若需同时前向推理多个输入数据(多个图片),可通过输入维度Resize将模型输入的第一维resize为输入数据个数。NNIE模型只支持对第一个维度(’n’维)进行resize,其他维度(’hwc’)不可变。

对于循环或lstm网络,用户需根据step值,配置TIME_STEP环境变量,同时resize模型输入。 设一次同时前向推理的数据的个数为input_num,对于序列数据输入的节点resize为input_num * step,非序列数据输入的节点resize为input_num。

含有proposal算子的模型,不支持batch运行,不支持resize操作。

节点名称的变动

模型转换为NNIE模型后,各节点名称可能发生变化,用户可通过netron打开模型,得到变化后的节点名。

proposal算子使用说明

MindSpore Lite提供Proposal算子的样例代码,在该样例中,以自定义算子注册的方式实现proposal算子及该算子infer shape的注册。用户可将其修改为自身模型匹配的实现后,进行集成使用。

你可以在这里下载完整的样例代码:

https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r1.10/docs/sample_code/nnie_proposal

分段机制说明及8段限制

由于NNIE芯片支持的算子限制,在含有NNIE芯片不支持的算子时,需将模型分段为可支持层与不可支持层。 板端芯片支持最多8段的可支持层,当分段后的可支持层数量大于8段时,模型将无法运行,用户可通过netron观察Custom算子(其属性中含有type:NNIE),得到转换后的NNIE支持层数量。