Ascend 310 AI处理器上使用MindIR模型进行推理

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概述

Ascend 310是面向边缘场景的高能效高集成度AI处理器。Atlas 200开发者套件又称Atlas 200 Developer Kit（以下简称Atlas 200 DK），是以Atlas 200 AI加速模块为核心的开发者板形态的终端类产品，集成了海思Ascend 310 AI处理器，可以实现图像、视频等多种数据分析与推理计算，可广泛用于智能监控、机器人、无人机、视频服务器等场景。

本教程介绍如何在Atlas 200 DK上使用MindSpore执行推理，主要包括以下流程：

开发环境准备，包括制作Atlas 200 DK的SD卡、配置Python环境和刷配套开发软件包。
导出MindIR模型文件，这里以ResNet-50模型为例。
编译推理代码，生成可执行main文件。
加载保存的MindIR模型，执行推理并查看结果。

你可以在这里找到完整可运行的样例代码：https://gitee.com/mindspore/docs/tree/r1.1/tutorials/tutorial_code/ascend310_resnet50_preprocess_sample 。

开发环境准备

参考Ascend 310 AI处理器上使用AIR进行推理#开发环境准备

导出MindIR模型文件

在Ascend 910的机器上训练好目标网络，并保存为CheckPoint文件，通过网络和CheckPoint文件导出对应的MindIR格式模型文件，导出流程参见导出MindIR格式文件。

这里提供使用ResNet-50模型导出的示例MindIR文件resnet50_imagenet.mindir。

推理目录结构介绍

创建目录放置推理代码工程，例如/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/20.0.RC1/acllib_linux.arm64/sample/acl_execute_model/ascend310_resnet50_preprocess_sample，可以从官网示例下载样例代码，model目录用于存放上述导出的MindIR模型文件，test_data目录用于存放待分类的图片，推理代码工程目录结构如下:

└─ascend310_resnet50_preprocess_sample
    ├── CMakeLists.txt                    // 构建脚本
    ├── README.md                         // 使用说明
    ├── main.cc                           // 主函数
    ├── model
    │   └── resnet50_imagenet.mindir      // MindIR模型文件
    └── test_data
        ├── ILSVRC2012_val_00002138.JPEG  // 输入样本图片1
        ├── ILSVRC2012_val_00003014.JPEG  // 输入样本图片2
        ├── ...                           // 输入样本图片n

推理代码介绍

推理代码样例：https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.1/tutorials/tutorial_code/ascend310_resnet50_preprocess_sample/main.cc 。

环境初始化，指定硬件为Ascend 310，DeviceID为0：

ms::GlobalContext::SetGlobalDeviceTarget(ms::kDeviceTypeAscend310);
ms::GlobalContext::SetGlobalDeviceID(0);

加载模型文件:

// Load MindIR model
auto graph =ms::Serialization::LoadModel(resnet_file, ms::ModelType::kMindIR);
// Build model with graph object
ms::Model resnet50((ms::GraphCell(graph)));
ms::Status ret = resnet50.Build({});

获取模型所需输入信息：

std::vector<ms::MSTensor> model_inputs = resnet50.GetInputs();

加载图片文件:

// Readfile is a function to read images
ms::MSTensor ReadFile(const std::string &file);
auto image = ReadFile(image_file);

图片预处理:

// Create the CPU operator provided by MindData to get the function object
ms::dataset::Execute preprocessor({ms::dataset::vision::Decode(),  // Decode the input to RGB format
                                   ms::dataset::vision::Resize({256}),  // Resize the image to the given size
                                   ms::dataset::vision::Normalize({0.485 * 255, 0.456 * 255, 0.406 * 255},
                                                                  {0.229 * 255, 0.224 * 255, 0.225 * 255}),  // Normalize the input
                                   ms::dataset::vision::CenterCrop({224, 224}),  // Crop the input image at the center
                                   ms::dataset::vision::HWC2CHW(),  // shape (H, W, C) to shape(C, H, W)
                                  });
// Call the function object to get the processed image
ret = preprocessor(image, &image);

执行推理:

// Create outputs vector
std::vector<ms::MSTensor> outputs;
// Create inputs vector
std::vector<ms::MSTensor> inputs;
inputs.emplace_back(model_inputs[0].Name(), model_inputs[0].DataType(), model_inputs[0].Shape(),
                    image.Data().get(), image.DataSize());
// Call the Predict function of Model for inference
ret = resnet50.Predict(inputs, &outputs);

获取推理结果:

// Output the maximum probability to the screen
std::cout << "Image: " << image_file << " infer result: " << GetMax(outputs[0]) << std::endl;

构建脚本介绍

构建脚本用于构建用户程序，样例来自于：https://gitee.com/mindspore/docs/blob/r1.1/tutorials/tutorial_code/ascend310_resnet50_preprocess_sample/CMakeLists.txt 。

由于MindSpore使用旧版的C++ ABI，因此用户程序需与MindSpore一致，否则编译链接会失败。

add_compile_definitions(_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0)
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)

为编译器添加头文件搜索路径：

option(MINDSPORE_PATH "mindspore install path" "")
include_directories(${MINDSPORE_PATH})
include_directories(${MINDSPORE_PATH}/include)

在MindSpore中查找所需动态库：

find_library(MS_LIB libmindspore.so ${MINDSPORE_PATH}/lib)
file(GLOB_RECURSE MD_LIB ${MINDSPORE_PATH}/_c_dataengine*)

使用指定的源文件生成目标可执行文件，并为目标文件链接MindSpore库：

add_executable(resnet50_sample main.cc)
target_link_libraries(resnet50_sample ${MS_LIB} ${MD_LIB})

编译推理代码

进入工程目录ascend310_resnet50_preprocess_sample，设置如下环境变量：

# control log level. 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR, default level is WARNING.
export GLOG_v=2

# Conda environmental options
LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend # the root directory of run package

# lib libraries that the run package depends on
export LD_LIBRARY_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/acllib/lib64:${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/atc/lib64:${LOCAL_ASCEND}/driver/lib64:${LOCAL_ASCEND}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/op_tiling:${LD_LIBRARY_PATH}

# lib libraries that the mindspore depends on, modify "pip3" according to the actual situation
export LD_LIBRARY_PATH=`pip3 show mindspore-ascend | grep Location | awk '{print $2"/mindspore/lib"}' | xargs realpath`:${LD_LIBRARY_PATH}

# Environment variables that must be configured
export TBE_IMPL_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe            # TBE operator implementation tool path
export ASCEND_OPP_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/opp                                       # OPP path
export PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/atc/ccec_compiler/bin/:${PATH}                       # TBE operator compilation tool path
export PYTHONPATH=${TBE_IMPL_PATH}:${PYTHONPATH}                                                       # Python library that TBE implementation depends on

执行cmake命令，其中pip3需要按照实际情况修改：

cmake . -DMINDSPORE_PATH=`pip3 show mindspore-ascend | grep Location | awk '{print $2"/mindspore"}' | xargs realpath`

再执行make命令编译即可。

make

编译完成后，在ascend310_resnet50_preprocess_sample下会生成可执行main文件。

执行推理并查看结果

登录Atlas 200 DK开发者板环境，创建model目录放置MindIR文件resnet50_imagenet.mindir，例如/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/20.0.RC1/acllib_linux.arm64/sample/acl_execute_model/ascend310_resnet50_preprocess_sample/model。创建test_data目录放置图片，例如/home/HwHiAiUser/Ascend/ascend-toolkit/20.0.RC1/acllib_linux.arm64/sample/acl_execute_model/ascend310_resnet50_preprocess_sample/test_data。就可以开始执行推理了:

./resnet50_sample

执行后，会对test_data目录下放置的所有图片进行推理，比如放置了9张ImageNet2012验证集中label为0的图片，可以看到推理结果如下。

Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00002138.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00003014.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00006697.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00007197.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00009111.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00009191.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00009346.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00009379.JPEG infer result: 0
Image: ./test_data/ILSVRC2012_val_00009396.JPEG infer result: 0