Ascend 910 AI处理器上推理
Linux Ascend 推理应用 初级 中级 高级
使用checkpoint格式文件单卡推理
使用
model.eval接口来进行模型验证。1.1 模型已保存在本地
首先构建模型，然后使用
mindspore.train.serialization模块的load_checkpoint和load_param_into_net从本地加载模型与参数，传入验证数据集后即可进行模型推理，验证数据集的处理方式与训练数据集相同。network = LeNet5(cfg.num_classes) net_loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean") net_opt = nn.Momentum(network.trainable_params(), cfg.lr, cfg.momentum) model = Model(network, net_loss, net_opt, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) print("============== Starting Testing ==============") param_dict = load_checkpoint(args.ckpt_path) load_param_into_net(network, param_dict) dataset = create_dataset(os.path.join(args.data_path, "test"), cfg.batch_size, 1) acc = model.eval(dataset, dataset_sink_mode=args.dataset_sink_mode) print("============== {} ==============".format(acc))
其中，
model.eval为模型验证接口，对应接口说明：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/mindspore.html#mindspore.Model.eval。1.2 使用MindSpore Hub从华为云加载模型
首先构建模型，然后使用
mindspore_hub.load从云端加载模型参数，传入验证数据集后即可进行推理，验证数据集的处理方式与训练数据集相同。model_uid = "mindspore/ascend/0.7/googlenet_v1_cifar10" # using GoogleNet as an example. network = mindspore_hub.load(model_uid, num_classes=10) net_loss = nn.SoftmaxCrossEntropyWithLogits(sparse=True, reduction="mean") net_opt = nn.Momentum(network.trainable_params(), cfg.lr, cfg.momentum) model = Model(network, net_loss, net_opt, metrics={"Accuracy": Accuracy()}) print("============== Starting Testing ==============") dataset = create_dataset(os.path.join(args.data_path, "test"), cfg.batch_size, 1) acc = model.eval(dataset, dataset_sink_mode=args.dataset_sink_mode) print("============== {} ==============".format(acc))
其中，
mindspore_hub.load为加载模型参数接口，对应接口说明：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore_hub/mindspore_hub.html#module-mindspore_hub。使用
model.predict接口来进行推理操作。model.predict(input_data)
其中，
model.predict为推理接口，对应接口说明：https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/mindspore.html#mindspore.Model.predict。
分布式推理
分布式推理是指推理阶段采用多卡进行推理。如果训练时采用数据并行或者模型参数是合并保存，那么推理方式与上述一致，只需要注意每卡加载同样的checkpoint文件进行推理。
本篇教程主要介绍在多卡训练过程中，每张卡上保存模型的切片，在推理阶段采用多卡形式，按照推理策略重新加载模型进行推理的过程。针对超大规模神经网络模型的参数个数过多，模型无法完全加载至单卡中进行推理的问题，可利用多卡进行分布式推理。
分布式推理流程如下：
执行训练，生成checkpoint文件和模型参数切分策略文件。
分布式训练教程和样例代码可参考链接：https://www.mindspore.cn/tutorial/training/zh-CN/r1.1/advanced_use/distributed_training_ascend.html.
在分布式推理场景中，训练阶段的
CheckpointConfig接口的integrated_save参数需设定为False，表示每卡仅保存模型切片而不是全量模型。set_auto_parallel_context接口的parallel_mode参数需设定为auto_parallel或者semi_auto_parallel，并行模式为自动并行或者半自动并行。此外还需指定
strategy_ckpt_save_file参数，即生成的策略文件的地址。
设置context，根据推理数据推导出推理策略。
context.set_auto_parallel_context(full_batch=True, parallel_mode='semi_auto_parallel', strategy_ckpt_load_file='./train_strategy.ckpt') network = Net() model = Model(network) predict_data = create_predict_data() predict_strategy = model.infer_predict_layout(predict_data)
其中，
full_batch：是否全量导入数据集，为True时表明全量导入，每卡的数据相同，该场景中必须设置为True。parallel_mode：并行模式，该场景中必须设置为自动并行或者半自动并行模式。strategy_ckpt_load_file：训练阶段生成的策略文件的文件地址，分布式推理场景中该参数必须设置。create_predict_data：用户需自定义的接口，返回推理数据。与训练阶段不同的是，分布式推理场景中返回类型必须为Tensor。infer_predict_layout：根据推理数据生成推理策略。
导入checkpoint文件，根据推理策略加载相应的模型切片至每张卡中。
ckpt_file_list = create_ckpt_file_list() load_distributed_checkpoint(network, ckpt_file_list, predict_strategy)
其中，
create_ckpt_file_list：用户需自定义的接口，返回按rank id排序的CheckPoint文件名列表。load_distributed_checkpoint：对模型切片进行合并，再根据推理策略进行切分，加载至网络中。
load_distributed_checkpoint接口支持predict_strategy为None，此时为单卡推理，其过程与分布式推理有所不同，详细用法请参考链接： https://www.mindspore.cn/doc/api_python/zh-CN/r1.1/mindspore/mindspore.html#mindspore.load_distributed_checkpoint.进行推理，得到推理结果。
model.predict(predict_data)
使用C++接口推理MindIR格式文件
用户可以创建C++应用程序，调用MindSpore的C++接口推理MindIR模型。
推理目录结构介绍
创建目录放置推理代码工程，例如/home/HwHiAiUser/mindspore_sample/ascend910_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:
└─ascend910_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
环境初始化，指定硬件为Ascend 910，DeviceID为0：
ms::GlobalContext::SetGlobalDeviceTarget(ms::kDeviceTypeAscend910);
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/ascend910_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} ${MD_LIB})
编译推理代码
进入工程目录ascend910_resnet50_preprocess_sample，设置如下环境变量：
# control log level. 0-DEBUG, 1-INFO, 2-WARNING, 3-ERROR, default level is WARNING.
export GLOG_v=2
# Conda environmental options
LOCAL_ASCEND=/usr/local/Ascend # the root directory of run package
# lib libraries that the run package depends on
export LD_LIBRARY_PATH=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/lib64:${LOCAL_ASCEND}/driver/lib64/common:${LOCAL_ASCEND}/driver/lib64/driver:${LOCAL_ASCEND}/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe/op_tiling:${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=${LOCAL_ASCEND}/ascend-toolkit/latest/fwkacllib/ccec_compiler/bin/:${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ascend910_resnet50_preprocess_sample下会生成可执行main文件。
执行推理并查看结果
登录Ascend 910环境，创建model目录放置MindIR文件resnet50_imagenet.mindir，例如/home/HwHiAiUser/mindspore_sample/ascend910_resnet50_preprocess_sample/model。
创建test_data目录放置图片，例如/home/HwHiAiUser/mindspore_sample/ascend910_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