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Tengine-EAIDK310使用

热度:59   发布时间:2023-12-24 16:05:18.0

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目录

前言 1

1  EAIDK310开发流程 2

1.1  流程图 2

1.2  必备技能 3

1.3  Tengine说明 3

2  深度学习模型模型转换 4

2.1  保存模型和参数 4

2.1.1  保存模型结构和权重参数 4

2.1.2  只保存模型权重 4

2.1.3  加载别人训练好的模型 4

2.1.4  分别加载网络的结构和参数 4

2.2  pytorch转ONNX 5

2.2.1  保存模型结构和权重参数 5

2.2.2  只保留模型权重 5

2.3  ONNX和onnxruntime 6

2.4  安装ONNX 7

3  Tengine运行深度学习模型 8

3.1  Tengine使用流程图 8

3.2  Tengine Lite整体框架 8

3.3  转换工具制作 9

3.4  Tengine Lite后端处理 9

3.5  Tengine API 10

3.6  深度学习模型测试 10

3.6.1  猫分类测试 10

3.6.2 人脸检测 11

4  opencv图像处理 13

4.1  报错及其解决 13

4.2  opencv库安装 14

4.3  opencv测试 14

5  linux环境开发 15

5.1  开发问题解决 15

5.1.1  寻找安装信息 15

5.1.2  make warring 15

5.1.3  non-existent path 15

5.2  CMake 15

5.2.1  cmake&make关系 15

5.2.2  自动安装 16

5.2.3  手动安装 16

5.2.4  报错及其解决 16

5.4  CMakeList 17

6  学习资料链接 18

 

 

 

前言

对本次实验用的EAIDK310开发板,现已初步掌握其开发流程,包括:

  1. Linux环境下程序开发流程;
  2. Tengine加速库安装与使用;
  3. 深度学习模型文件转换与导入;
  4. 结合使用opencv对图像预处理。

现就以上内容做初步整理和总结。使用深度学习框架语言Pytorch、OpenCV图像处理选用C++库、Tengine库选用C++的API、主控制程序用C++语言、开发环境为Linux。

未选用python作为开发语言是因为官方Tengine(python版)API文档资料较少,官方资料大部分基于C++语言进行开发。

 

 

1  EAIDK310开发流程

1.1  流程图

EAIDK310开发板应用开发流程图如下图:

 

图 EAIDK310开发流程图

首先,使用pytorch深度学习框架语言训练网络模型,并保存其模型结构和网络参数,文件格式为.pth、.pt或.pkl格式。

其次进行深度学习模型文件格式转换,将上一步骤所得模型文件转换为ONNX文件格式。ONNX(Open Neural Network Exchange)是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移。

然后运行官方提供Tengine模型转换工具将ONNX模型文件转换为tmfile文件格式。

完成模型文件转换之后,在EAIDK310开发板烧录Linux系统,并配置相关程序开发环境。运用OpenCV对输入图片做图像预处理,运行Tengine硬件加速库调用深度学习模型文件(tmfile文件),得到网络模型运行结果。

最后根据模型运行结果数据,做相关操作,比如目标检测任务中检测目标的画框操作等。

1.2  必备技能

1.熟悉Linux操作指令以及程序编译;

2.Tengine加速库安装及API使用;

3.深度学习模型训练以及模型文件格式转换;

4.opencv图像处理只是及使用;

5.C++语言程序设计;

1.3  Tengine说明

Tengine 是OPEN AI LAB 针对前端智能设备开发的软件开发包,核心部分是一个轻量级,模块化,高性能的AI 推断引擎,并支持用DLA、GPU、xPU作为硬件加速计算资源异构加速。

图 Tengine主要特点

 

 

2  深度学习模型模型转换

2.1  保存模型和参数

.pt .pth .pkl

其实它们并不是在格式上有区别,只是后缀不同而已(仅此而已)。

2.1.1  保存模型结构和权重参数

pytorch模型保存:

  1. import torch
  2. torch.save(selfmodel,"save.pt")
  3.  

pytorch模型加载:

  1. import torch
  2. torch.load("save.pt")

2.1.2  只保存模型权重

pytorch模型保存:

  1. import torch
  2. torch.save(selfmodel.state_dict(),"save.pt")

pytorch模型加载:

  1. selfmodel.load_state_dict(torch.load("save.pt"))

2.1.3  加载别人训练好的模型

# 保存和加载整个模型

torch.save(model_object, 'resnet.pth')

model = torch.load('resnet.pth')

2.1.4  分别加载网络的结构和参数

# 将my_resnet模型储存为my_resnet.pth

torch.save(my_resnet.state_dict(), "my_resnet.pth")

# 加载resnet,模型存放在my_resnet.pth

my_resnet.load_state_dict(torch.load("my_resnet.pth"))

其中my_resnet是my_resnet.pth对应的网络结构。

2.2  pytorch转ONNX

2.2.1  保存模型结构和权重参数

  1. import torch
  2. torch_model = torch.load("save.pt") # pytorch模型加载 
  3. batch_size = 1  #批处理大小
  4. input_shape = (3,244,244)  #输入数据 
  5. # set the model to inference mode
  6. torch_model.eval()  
  7. x = torch.randn(batch_size,*input_shape) #生成张量
  8. export_onnx_file = "test.onnx#目的ONNX文件名
  9. torch.onnx.export(torch_model,
  10.   x,
  11.   export_onnx_file,  
  12.   opset_version=10,  
  13.   do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
  14.   input_names=["input"],   # 输入名
  15.   output_names=["output"], # 输出名
  16.   dynamic_axes={"input":{0:"batch_size"}, # 批处理变量
  17.   "output":{0:"batch_size"}})

注:dynamic_axes字段用于批处理.若不想支持批处理或固定批处理大小,移除dynamic_axes字段即可.

2.2.2  只保留模型权重

  1. import torch 
  2. torch_model = selfmodel() # 由研究员提供python.py文件
  3. batch_size = 1 # 批处理大小
  4. input_shape = (3, 244, 244) # 输入数据
  5. # set the model to inference mode
  6. torch_model.eval()
  7. x = torch.randn(batch_size,*input_shape) # 生成张量
  8. export_onnx_file = "test.onnx"   # 目的ONNX文件名
  9. torch.onnx.export(torch_model,
  10.   x,
  11.   export_onnx_file,
  12.   opset_version=10,
  13.   do_constant_folding=True,  # 是否执行常量折叠优化
  14.   input_names=["input"],   # 输入名
  15.   output_names=["output"],  # 输出名
  16.   dynamic_axes={"input":{0:"batch_size"}, # 批处理变量
  17.   "output":{0:"batch_size"}})  

2.3  ONNX和onnxruntime

ONNX简介

Open Neural Network Exchange(ONNX,开放神经网络交换)格式,是一个用于表示深度学习模型的标准,可使模型在不同框架之间进行转移(一般用于中间部署阶段)。

目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有: Caffe2, PyTorch, MXNet,ML.NET,TensorRT 和 Microsoft CNTK,并且 TensorFlow 也非官方的支持ONNX。

ONNX Runtime简介

ONNX Runtime是将 ONNX 模型部署到生产环境的跨平台高性能运行引擎。适用于 Linux、Windows 和 Mac。编写C++,它还具有 C、Python 和C# api。 ONNX 运行时为所有 ONNX 规范提供支持,并与不同硬件(如 TensorRT 上的 NVidia Gpu)上的加速器集成

ONNX Runtime与ONNX版本关系

ONNX Runtime 发行版本

ONNX发布版本

ONNX opset版本

ONNX ML opset版本

支持的ONNX IR版本

1.0.0

1.6向下兼容1.2

11

2

6

0.5.0

1.5向下兼容1.2

10

1

5

0.4.0

1.5向下兼容1.2

10

1

5

0.3.1
0.3.0

1.4向下兼容1.2

9

1

3

0.2.1
0.2.0

1.3向下兼容1.2

8

1

3

0.1.5
0.1.4

1.3向下兼容1.2

8

1

3

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.4  安装ONNX

清华镜像

pip install [镜像] onnx

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple some-package

清华镜像更新pip

升级 pip 到最新的版本 (>=10.0.0) 后进行配置:

pip install pip -U

pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

如果您到 pip 默认源的网络连接较差,临时使用本镜像站来升级 pip:

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pip -U

豆瓣源镜像

sudo easy_install -i http://pypi.douban.com/simple/ ipython

豆瓣源镜像更新pip

sudo pip install -i [镜像] --trusted-host=pypi.douban.com/simple [packet]

 

3  Tengine运行深度学习模型

3.1  Tengine使用流程图

 

图 Tengine使用流程图

调用API初始化Tengine库函数,将训练好的算法模型导入并根据网络节点node创建Graph模型。申请内存空间,然后运行推理引擎得到模型输出结果。结束后,释放内存,防止内存溢出。

3.2  Tengine Lite整体框架

 

图 Tengine Lite框架

上图中,从上至下依次是,第一层训练模型所用深度学习训练框架,用于训练算法模型;第二层是各个训练框架转换对应的模型文件,保存网络结构以及权重参数;第三层是将训练模型文件转换成Tengine所支持模型文件tmfile格式;第四层是所用推理引擎以及硬件资源包括CPU、GPU、NPU。

 

3.3  转换工具制作

 

图 转换工具

由训练框架代码得到相应网络参数保存文件输入给模型转换工具Convert Tool,模型转换工具Convert Tool将网络模型结构作为Node输出,经过open VX将Node连接为网络结构Graph输出,就能的到转换结果tmfile文件格式。

3.4  Tengine Lite后端处理

 

图 Graph

上一小结得到的tmfile文件经过Serializer,将Graph中的Node分配给不同的数据处理单元,包括CPU、GPU、NPU进行相应数据计算任务。如上图所示,经数据的输入输出的计算任务交由CPU处理,运用数据做推理模型计算任务由NPU完成,达到加速深度学习模型的效果。

3.5  Tengine API

init_tengine(); 初始化Tengine

create_graph(); 链接Tengine模型,创建句柄,链接Tengine和模型文件

get_graph_tensor(); 设置输入

get_graph_input_tensor(); 设置输入

set_tensor_shape(); 设置dim

prerun_graph(); 申请内存空间

set_tensor_buffer(); 设置输入

run_graph(); 运行

get_graph_tensor(); 得到输入

release_graph_tensor(input_tensor); 释放

postrun_graph(graph); 释放

destroy_graph(graph); 释放

release_tengine(); 释放

3.6  深度学习模型测试

3.6.1  猫分类测试

由于系统重装成支持pytorch环境,并且之前C++环境下Tengine测试结果未作相应图片保存,现截取官方文档图片以作参考,后期再做改进。

本次使用为猫种类的分类任务,所用网络为MobileNet,代码大小4.77MB,为输入图片如下:

 

图 猫图片

进过Tengine模型推理以及后续数据处理,得到如下结果:

3.6.2 人脸检测

C++开发人脸检测算法,代码加模型文件存储大小为1.08MB,为输入图片如下:

 

图 人脸检测输入

 

图 人脸检测结果

 

 

4  opencv图像处理

4.1  报错及其解决

CV头文件报错

Linux下编写C++代码引用opencv头文件,编译报错 undefined reference to `cv::imread的解决办法

强制链接:

1. 首先确定已安装opencv,可在终端输入命令查看:

$ opencv_version 3.3.1-dev

或输入以下命令查看opencv库的路径:

$ pkg-config --cflags --libs opencv

2. 用GNU命令编译

命令如下:

// 编译生成可执行文件executableFileName 

$ g++ source.cpp -o executableFileName $(pkg-config --cflags --libs opencv)

// 运行可以执行文件

$ ./executableFileName

使用CMakeList编译:

1.在项目中新建CMakeLists.txt文件;

2.将以下内容复制粘贴到CMakeLists.txt文件中:

cmake_minimum_required(VERSION 2.2)

project(project)

set(CMAKE_CXX_STANDARD 11)

find_package( OpenCV REQUIRED )

include_directories(${OpenCV_INCLUDE_DIRS}) add_executable(executableFileName source.cpp)

target_link_libraries( executableFileName ${OpenCV_LIBS} )

3.切换到当前工程所在目录下进行编译:

$ cmake .

$ make

$ ./executableFileName

添加路径:

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBARARY_PATH:/usr/local/lib

4.2  opencv库安装

安装过程省略,网上有详细安装教程,但是后续会更新安装过程中极易出现的问题以及其结局办法。

C++版本:

方法:进入opencv官方下载OpenCV源代码,拷贝进入EAIDK310开发板,使用make工具编译安装。

python版本:

使用python自带pip工具自动安装。过程中需提前安装各种依赖包。

4.3  opencv测试

 

图 opencv测试

5  linux环境开发

5.1  开发问题解决

5.1.1  寻找安装信息

安装库信息:pkg-config opencv --libs

安装版本:pkg-config opencv --modversion

安装路径:sudo find / -iname "*opencv*"

sudo find / -iname "*opencv*" > /home/ubuntu/Desktop/opencv_find.txt

5.1.2  make warring

解决make时候出现"make: warning: Clock skew detected. Your build may be incomplete."的问题

意思就是检测到时钟偏差了,主要是两个设备系统之间的时间上存在差距。

解决方案:

find ./ -type f |xargs touch

将所有文件都重新touch一遍,更新到本地系统的时间,再make就没问题了。

5.1.3  non-existent path

问题:

importedtarget “opencv_calib3d” includes non-existent path “//include”.

解决办法:

根据上一小节命令寻找opencv安装库,在相应文件夹下寻找缺失文件,确保存在该文件。

进入“opencv”文件夹,root权限修改OpenCVConfig.cmake文件,

# Provide the include directories to the caller

# set(OpenCV_INCLUDE_DIRS "${OpenCV_CONFIG_PATH}/include" "${OpenCV_CONFIG_PATH}/include/opencv")

set(OpenCV_INCLUDE_DIRS "${OpenCV_CONFIG_PATH}/../../../include" "${OpenCV_CONFIG_PATH}/../../../include/opencv")

将“../”更改为系统对应目录。

5.2  CMake

5.2.1  cmake&make关系

 

如果源文件太多,一个一个编译时就会特别麻烦,于是人们想到,为什么不设计一种类似批处理的程序,来批处理编译源文件呢,于是就有了make工具,它是一个自动化编译工具,你可以使用一条命令实现完全编译。但是你需要编写一个规则文件,make依据它来批处理编译,这个文件就是makefile,所以编写makefile文件也是一个程序员所必备的技能。

对于一个大工程,编写makefile实在是件复杂的事,于是人们又想,为什么不设计一个工具,读入所有源文件之后,自动生成makefile呢,于是就出现了cmake工具,它能够输出各种各样的makefile或者project文件,从而帮助程序员减轻负担。但是随之而来也就是编写cmakelist文件,它是cmake所依据的规则。所以在编程的世界里没有捷径可走,还是要脚踏实地的。

 

图 Cpp编译流程图

5.2.2  自动安装

sudo apt install cmake

sudo apt-get install cmake-qt-gui

5.2.3  手动安装

官网下载合适的版本:https://cmake.org/download/

下载后解压,然后进入目录执行:./bootstrap

编译:make -j 8

安装:sudo make install

确认下版本是否已经更新:cmake --version

5.2.4  报错及其解决

ERROR:

Could not find OpenSSL.  Install an OpenSSL development package or

  configure CMake with -DCMAKE_USE_OPENSSL=OFF to build without OpenSSL.

解决:

apt-get install libssl-dev

 

rm -f CMakeCache.txt

yum -y install ncurses-devel

yum install openssl-devel

5.4  CMakeList

参考链接:

https://blog.csdn.net/afei__/article/details/81201039

https://www.cnblogs.com/cv-pr/p/6206921.html

 

 

 

6  学习资料链接

 

310文章链接

EAIDK-310开箱

https://blog.csdn.net/weixin_42905573/article/details/106625661

EAIDK-310板载硬件资源介绍

https://blog.csdn.net/weixin_42905573/article/details/106625668

EAIDK-310烧录Ubuntu系统

https://blog.csdn.net/weixin_42905573/article/details/106625665

EAIDK-310安装浏览器

https://blog.csdn.net/weixin_42905573/article/details/106625664

0  拓展资料

正点原子Linux系列课程专栏

https://www.yuanzige.com/

i.MX6ULL Linux阿尔法开发板

http://www.openedv.com/docs/boards/arm-linux/zdyz-i.mx6ull.html

视频

https://www.bilibili.com/video/BV1yE411h7uQ/?spm_id_from=333.788.videocard.4

Opendv正点原子教程网站

http://www.openedv.com/thread-300792-1-1.html