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【AI开发_05】模型转换API说明
来源: | 作者:nnewn | 发布时间: 2021-08-28 | 2323 次浏览 | 分享到:

1.模型加载

1.1 caffe模型加载

APIload_caffe
描述加载caffe模型
参数model：caffe模型文件（.prototxt后缀文件）所在路径。
proto：caffe模型的格式（可选值为’caffe’或’lstm_caffe’）。为了支持RNN模型，增加了相关网络层的支持，此时需要设置caffe格式为’lstm_caffe’。
blobs：caffe模型的二进制数据文件（.caffemodel后缀文件）所在路径。
返回值0：加载成功
-1:加载失败

  如，从当前路径加载 mobilenet_v2 模型

  1. ret=rknn.load_caffe(model=’./mobilenet_v2.prototxt’,
                        proto=’caffe’
                        blobs=’./mobilenet_v2.caffemodel’)


1.2 Tensorflow模型加载

APIload_tensorflow
描述加载tensorflow模型
参数tf_pb：TensorFlow模型文件（.pb后缀）所在路径。
inputs：模型输入节点，支持多个输入节点。所有输入节点名放在一个列表中。
input_size_list：每个输入节点对应的图片的尺寸和通道数。如示例中的mobilenet-v1模型，其输入节点对应的输入尺寸是[224, 224, 3]。
outputs：模型的输出节点，支持多个输出节点。所有输出节点名放在一个列表中。
predef_file：为了支持一些控制逻辑，需要提供一个npz格式的预定义文件。可以通过以下方法生成预定义文件：np.savez(‘prd.npz’, [placeholder name]=prd_value)。如果“placeholder name”中包含’/‘，请用’#’替换。
mean_values：输入的均值。只有当导入的模型是已量化过的模型时才需要设置该参数，且模型输入的三个通道均值都相同。
std_values：输入的scale值。只有当导入的模型是已量化过的模型时才需要设置该参数。
返回值0：加载成功
-1:加载失败

  如，从当前路径加载 ssd_mobilenet_v1 模型

  1. ret = rknn.load_tensorflow(tf_pb=’./ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pb’,
                               inputs=[‘FeatureExtractor/MobilenetV1/MobilenetV1/Conv2d_0/BatchNorm/batchnorm/mul_1’],
                               outputs=[‘concat’, ‘concat_1’],
                               input_size_list=[[300, 300, 3]])


1.3 Tensorflow Lite模型加载

APIload_tflite
描述加载tensorflow lite模型
参数model: Tensorflow lite 模型文件(.tflite后缀)所在路径
返回值0: 加载成功
-1:加载失败

  如，从当前路径加载 mobilenet_v1 模型

ret = rknn.load_tflite(model = ‘./mobilenet_v1.tflite’)


1.4 ONNX模型加载

APIload_onnx
描述加载onnx模型
参数model: onnx模型文件(.onnx后缀)所在路径
返回值0: 载入成功
-1:载入失败

  如，从当前路径加载 arcface 模型

ret = rknn.load_onnx(model = ‘./arcface.onnx’)


1.5 Darknet模型加载

APIload_darknet
描述加载Darknet模型
参数model: Darknet模型文件(.cfg后缀)所在路径
weight: 权重文件 (.weights后缀)所在路径
返回值0 :加载成功
-1:加载失败

  如，从当前路径加载 yolov3-tiny模型

ret = rknn.load_darknet(model = ‘./yolov3-tiny.cfg’, weight=’./yolov3.weights’)

1.6 Pytorch模型加载

APIload_pytorch
描述加载Pytorch模型
参数model: Pytorch模型文件(.pt后缀)所在路径，而且需要是torchscript格式的模型，必填参数。
input_size_list: 每个输入节点对应的图片的图片的尺寸和通道数。例如[[1,224,224],[3,224,224]]表示有两个输入，其中一个输入的shape是[1,224,224]，另外一个输入的shape是[3,224,224]，必填参数。
返回值0 :导入成功
-1:导入失败

  如，从当前路径加载 resnet18 模型

ret = rknn.load_pytorch(model = ‘./resnet18.pt’, input_size_list=[[3,224,224]])

2.RKNN模型配置

APIconfig
描述设置模型参数
参数batch_size：每一批数据的大小，默认值为100。
channel_mean_value：包括四个值(M0 M1 M2 S0)，前三个值为均值参数，后面一个值为Scale 参数。对于输入数据是三通道的(Cin0, Cin1, Cin2)数据来讲，经过预处理后，输出的数据为(Cout0,Cout1, Cout2)，计算过程如下:
Cout0 = (Cin0 - M0)/S0
Cout1 = (Cin1 - M1)/S0
Cout2 = (Cin2 - M2)/S0
例如，如果需要将输入数据归一化到[-1, 1]之间，则可以设置这个参数为(128 128 128 128)；如果需要将输入数据归一化到[0, 1]之间,则可以设置这个参数为(0 0 0 255)。
如果有多个输入，对应的每个输入的参数以“#”进行分割，如’128 128 128 128#128 128 128 128’。
epochs：量化时的迭代次数，每迭代一次，就选择batch_size指定数量的图片进行量化校正。默认值为1
reorder_channel：表示是否需要对图像通道顺序进行调整。
‘0 1 2’表示按照输入的通道顺序来推理，比如图片输入时是RGB，那推理的时候就根据RGB顺序传给输入层；
‘2 1 0’表示会对输入做通道转换，比如输入时通道顺序是RGB，推理时会将其转成BGR，再传给输入层，同样的，输入时通道的顺序为BGR的话，会被转成RGB后再传给输入层。如果有多个输入，对应的每个输入的参数以“#”进行分割，如’0 1 2#0 1 2’。
need_horizontal_merge：是否需要合并Horizontal，默认值为False。如果模型是inception v1/v3/v4，建议开启该选项。
quantized_dtype：量化类型，目前支持的量化类型有asymmetric_quantized-u8、dynamic_fixed_point-8、dynamic_fixed_point-16，默认值为asymmetric_quantized-u8
返回值无

  如，下面的例子

  1. rknn.config(channel_mean_value=’103.94 116.78 123.68 58.82’,
                reorder_channel=’0 1 2’,
                need_horizontal_merge=True)

3.构建RKNN模型

APIBuild
描述根据导入的模型,构建对应的RKNN模型
参数do_quantization：是否对模型进行量化，值为True或False。
dataset：量化校正数据的数据集。目前支持文本文件格式，用户可以把用于校正的图片（jpg或png格式）或npy文件路径放到一个.txt文件中。文本文件里每一行一条路径信息。如：
  a.jpg
  b.jpg
或
  a.npy
  b.npy
如有多个输入，则每个输入对应的文件用空格隔开，如：
  a.jpg a2.jpg
  b.jpg b2.jpg
或
  a.npy a2.npy
  b.npy b2.npy
Pre_compile: 预编译开关，如果设置成True,可以减小模型大小，以及模型在硬件设备上的首次启动速度。但在打开这个开关后，构建出来的模型就只能在硬件平台上运行，无法通过模拟器进行推理或性能评估。如果硬件有更新，则对应的模型要重新构建。
注：
1. RKNN-Toolkit-V1.0.0及以上版本生成的预编译模型不能在NPU驱动版本小于0.9.6的设备上运行；RKNN-Toolkit-V1.0.0以前版本生成的预编译模型不能在NPU驱动版本大于等于0.9.6的设备上运行。驱动版本号可以通过get_sdk_version接口查询。
2. 如果多个输入，该选项需要设置成False。
rknn_batch_size：模型的输入Batch参数调整，默认值为1。如果大于1，则可以在一次推理中同时推理多帧输入图像或输入数据，如MobileNet模型的原始input维度为[1, 224, 224, 3]，output维度为[1, 1001]，当rknn_batch_size设为4时，input的维度变为[4, 224, 224, 3]，output维度变为[4, 1001]。
注：
1. rknn_batch_size的调整并不会提高一般模型在NPU上的执行性能，但却会显著增加内存消耗以及增加单帧的延迟。
2. rknn_batch_size的调整可以降低超小模型在CPU上的消耗，提高超小模型的平均帧率。（适用于模型太小，CPU的开销大于NPU的开销）。
3. rknn_batch_size的值建议小于32，避免内存占用太大而导致推理失败。
4. rknn_batch_size修改后，模型的input/output维度会被修改，使用inference推理模型时需要设置相应的input的大小，后处理时，也需要对返回的outputs进行处理。
返回值0 :构建成功
-1:构建失败

  如，构建RKNN模型，并且做量化

ret = rknn.build(do_quantization=True, dataset=’./dataset.txt’)

4.导出RKNN模型

APIexport_rknn
描述将RKNN模型保存到指定文件中（.rknn 后缀）
参数export_path: 导出模型文件的路径
返回值0: 导出成功
-1:导出失败

  如，将构建好的RKNN模型保存到当前路径的mobilne_v1.rknn文件中

ret = rknn.export_rknn(export_path = ‘./mobilenet_v1.rknn’)

5.加载RKNN模型

APIload_rknn
描述加载rknn模型
参数path: RKNN模型文件路径
返回值0: 加载成功
-1: 加载失败

  如，从当前路径加载mobilenet_v1.rknn模型

ret = rknn.load_rknn(path=’./mobilenet_v1.rknn’)

6.初始化运行时环境

APIInit_runtime
描述初始化运行时环境。确定模型运行的设备信息（硬件平台信息、设备ID）；性能评估时是否启用debug模式，以获取更详细的性能信息。
参数target：目标硬件平台，目前支持“rk1808”。默认为None，即在PC使用工具时，模型在模拟器上运行。
device_id：设备编号，如果PC连接多台设备时，需要指定该参数，设备编号可以通过”list_devices”接口查看。默认值为None。
perf_debug：进行性能评估时是否开启debug模式。在debug模式下，可以获取到每一层的运行时间，否则只能获取模型运行的总时间。默认值为False。
eval_mem: 是否进入内存评估模式。进入内存评估模式后，可以调用eval_memory接口获取模型运行时的内存使用情况。默认值为False。
async_mode：是否使用异步模式。调用推理接口时，涉及设置输入图片、模型推理、获取推理结果三个阶段。如果开启了异步模式，设置当前帧的输入将与推理上一帧同时进行，所以除第一帧外，之后的每一帧都可以隐藏设置输入的时间，从而提升性能。在异步模式下，每次返回的推理结果都是上一帧的。该参数的默认值为False。
返回值0：初始化运行环境成功
-1:初始化运行时环境失败

  初始化运行时环境

  1. ret = rknn.init_runtime(target=’rk1808’, device_id=’012345789AB’)
    if ret!=0:
        print(‘Init runtime environment failed’)
        exit(ret)

7.模型推理

APIInference
描述使用模型对指定的输入进行推理，得到推理结果。
如果RKNN-Toolkit运行在PC上，且初始化运行环境时设置target为 “rk1808”，得到的是模型在硬件平台上的推理结果。
如果RKNN-Toolkit运行在PC上，且初始化运行环境时没有设置target，得到的是模型在模拟器上的推理结果。
参数inputs：待推理的输入，如经过cv2处理的图片。格式是ndarray list。
data_type：输入数据的类型，可填以下值：’float32’, ‘float16’, ‘int8’, ‘uint8’, ‘int16’。默认值为’uint8’。
data_format：数据模式，可以填以下值: “nchw”, “nhwc”。默认值为’nhwc’。这两个的不同之处在于channel数放置的位置。
outputs：指定输出数据的格式，格式是ndarray list，用于指定输出的shape和dtype。默认值为None，此时返回的数据dtype为float32。
inputs_pass_through: 将输入透传给NPU驱动。非透传模式下，在将输入传给NPU驱动之前，工具会对输入进行减均值、除方差等操作；而透传模式下，不会做这些操作。这个参数的值是一个数组，比如要透传input0，不透彻input1，则这个参数的值为[1, 0]。目前我们只支持单输入，所以值为[0]表示不透传，值为[1]表示透传。默认值为None，即对所有输入都不透传。
返回值results：推理结果，类型是ndarray list。

  如，执行mobilenet_v1模型：

  1. outputs = rknn.inference(inputs=[img])
    show_outputs(outputs)


  输出的结果TOP5 结果如下

  1. ——TOP 5——
    [156]: 0.8837890625
    [155]: 0.0677490234375
    [188]: 0.00867462158203125
    [205]: 0.00867462158203125
    [263]: 0.0057525634765625

8.评估模型性能

APIeval_perf
描述评估模型性能。
模型运行在PC上，初始化运行环境时不指定target，得到的是模型在模拟器上运行的性能数据，包含逐层的运行时间及模型完整运行一次需要的时间。
模型运行在与PC连接的RK1808上，且初始化运行环境时设置perf_debug为False，则获得的是模型在硬件上运行的总时间；如果设置perf_debug为True，除了返回总时间外，还将返回每一层的耗时情况。
参数inputs：输入数据，如经过cv2处理得图片。格式是ndarray list。
data_type：输入数据的类型，可填以下值：’float32’, ‘float16’, ‘int8’, ‘uint8’, ‘int16’。默认值为’uint8’
data_format：数据模式，可以填以下值: “nchw”, “nhwc”。默认值为’nhwc’。
is_print：是否以规范格式打印性能评估结果。默认值为True。
返回值perf_result：性能信息。类型为字典。在硬件平台上运行，且初始运行环境时设置perf_debug为False时，得到的字典只有一个字段’total_time’，示例如下：
{
  ‘total_time’: 1000
}
其他场景下，得到的性能信息字典多一个’layers’字段，这个字段的值也是一个字典，这个字典以每一层的ID作为key，其值是一个包含’name’（层名）、’operation’（操作符，只有运行在硬件平台上时才有这个字段）、’time’（该层耗时）等信息的字典。举例如下：
{
  ‘total_time’, 4568,
  ‘layers’:
  {
    ‘0’:
    {
    ‘name’: ‘convolution.relu.pooling.layer2_2’,
    ‘operation’: ‘CONVOLUTION’,
    ‘time’, 362
    }
    ‘1’:
    {
    ‘name’: ‘convolution.relu.pooling.layer2_2’,
    ‘operation’: ‘CONVOLUTION’,
    ‘time’, 158
    }
  }
}

  对模型性能进行评估

rknn.eval_perf(inputs=[image], is_print=True)


  如mobilenet-ssd，其性能评估结果打印如下（以下是在PC模拟器上得到的结果，连接硬件设备时得到的详情与该结果略有不同):

  1. Performance
    Layer_ID                        Name                                Time(us)
    0                   tensor.transpose_3                               125
    71                  convolution.relu.pooling.layer2_3                325
    105                 convolution.relu.pooling.layer2_2                331
    72                  convolution.relu.pooling.layer2_2                437
    106                 convolution.relu.pooling.layer2_2                436
    73                  convolution.relu.pooling.layer2_2                223
    107                 convolution.relu.pooling.layer2_2                374
    74                  convolution.relu.pooling.layer2_2                327
    108                 convolution.relu.pooling.layer2_3                533
    75                  convolution.relu.pooling.layer2_2                201
    109                 convolution.relu.pooling.layer2_2                250
    76                  convolution.relu.pooling.layer2_2                320
    110                 convolution.relu.pooling.layer2_2                250
    77                  convolution.relu.pooling.layer2_2                165
    111                 convolution.relu.pooling.layer2_2                257
    78                  convolution.relu.pooling.layer2_2                319
    112                 convolution.relu.pooling.layer2_2                257
    79                  convolution.relu.pooling.layer2_2                319
    113                 convolution.relu.pooling.layer2_2                257
    80                  convolution.relu.pooling.layer2_2                319
    114                 convolution.relu.pooling.layer2_2                257
    81                  convolution.relu.pooling.layer2_2                319
    115                 convolution.relu.pooling.layer2_2                257
    82                  convolution.relu.pooling.layer2_2                319
    83                  convolution.relu.pooling.layer2_2                181
    27                  tensor.transpose_3                               48
    84                  convolution.relu.pooling.layer2_2                45
    28                  tensor.transpose_3                               6
    116                 convolution.relu.pooling.layer2_3                297
    85                  convolution.relu.pooling.layer2_2                233
    117                 convolution.relu.pooling.layer2_2                311
    86                  convolution.relu.pooling.layer2_2                479
    87                  convolution.relu.pooling.layer2_2                249
    35                  tensor.transpose_3                               29
    88                  convolution.relu.pooling.layer2_2                30
    36                  tensor.transpose_3                               5
    89                  convolution.relu.pooling.layer2_2                125
    90                  convolution.relu.pooling.layer2_3                588
    91                  convolution.relu.pooling.layer2_2                96
    41                  tensor.transpose_3                               10
    92                  convolution.relu.pooling.layer2_2                11
    42                  tensor.transpose_3                               5
    93                  convolution.relu.pooling.layer2_2                31
    94                  convolution.relu.pooling.layer2_3                154
    95                  convolution.relu.pooling.layer2_2                50
    47                  tensor.transpose_3                               6
    96                  convD_2                                          6
    48                  tensor.transpose_3                               4
    97                  convolution.relu.pooling.layer2_2                17
    98                  convolution.relu.pooling.layer2_3                153
    99                  convolution.relu.pooling.layer2_2                49
    53                  tensor.transpose_3                               5
    100                 convolution.relu.pooling.layer2_2                6
    54                  tensor.transpose_3                               4
    101                 convolution.relu.pooling.layer2_2                10
    102                 convolution.relu.pooling.layer2_2                21
    103                 fullyconnected.relu.layer_3                      13
    104                 fullyconnected.relu.layer_3                      8

    Total Time(us): 10462
    FPS(800MHz): 95.58

9.获取内存使用情况

APIEval_memory
描述获取模型在硬件平台运行时的内存使用情况。
模型必须运行在与PC连接的RK1808上。
注：使用该功能时，对应的驱动版本必须要大于等于0.9.4。驱动版本可以通过get_sdk_version接口查询。
参数is_print: 是否以规范格式打印内存使用情况。默认值为True。
返回值memory_detail：内存使用情况。类型为字典。
内存使用情况按照下面的格式封装在字典中：
{
  ‘system_memory’:
    {
    ‘maximum_allocation’: 128000000,
    ‘total_allocation’: 152000000
    }
  ‘npu_memory’:
    {
    ‘maximum_allocation’: 30000000,
    ‘total_allocation’: 40000000
    }
  ‘total_memory’:
    {
    ‘maximum_allocation’: 158000000,
    ‘total_allocation’: 192000000
    }
}
注:
1.’system_meomory’字段表示系统内存占用。
2.’npu_memory’表示NPU内部内存的使用情况。
3.’total_memory’是上述系统内存和NPU内部内存的和。
4.’maximun_allocation’是内存使用的峰值，单位是byte。表示模型从运行开始到结束内存的最大分配至，这是一个峰值。
5.’total_allcation’表示整个运行过程中分配的所有内存之和。

  对模型内存使用情况进行评估

memory_detail = rknn.eval_memory()


如mobilenet_v1，它在NNEWN AI硬件平台上运行时内存占用情况如下：

  1. System memory:
        maximum allocation : 41.53 MiB
        total allocation : 43.86 MiB
    NPU memory:
        maximum allocation : 34.53 MiB
        total allocation : 34.54 MiB
    Total memory:
        maximum allocation : 76.06 MiB
        total allocation : 78.40 MiB
    INFO: When evaluating memory usage, we need consider the size of model, current model size is: 4.10 MiB

10.查询SDK版本

APIGet_sdk_version
描述获取SDK API和驱动的版本号
参数无
返回值Sdk_version: API和驱动版本信息。类型为字符串

  获取SDK版本信息

sdk_version = rknn.get_sdk_version()


  返回的SDK信息如下

  1. RKNN VERSION:
    API: 0.9.9 (2bf05e1 build: 2019-08-14 14:42:10)
    DRV: 0.9.9 (8509ec7 build: 2019-08-05 10:54:34)


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