跳到主要内容
版本：0.13.0

在 VTA 上部署来自 Darknet 的预训练视觉检测模型

备注

单击 此处 下载完整的示例代码

作者：Hua Jiang

本教程提供了一个端到端 demo，介绍了如何在 VTA 加速器设计上运行 Darknet YoloV3-tiny 推理，执行图像检测任务。它展示了 Relay 作为一个前端编译器，可以执行量化（VTA 仅支持 int8/32 推理）以及计算图打包（为了在 core 中启用张量），从而为硬件 target 修改计算图。

安装依赖​

要在 TVM 中使用 autotvm 包，需要安装额外的依赖（如果用的是 Python2，请将「3」更改为「2」）：

pip3 install "Pillow<7"

支持 Darknet 解析的 YOLO-V3-tiny 模型依赖于 CFFI 和 CV2 库，因此要在执行此脚本之前安装 CFFI 和 CV2。

pip3 install cffi
pip3 install opencv-python

在 Python 代码中导入包：

from __future__ import absolute_import, print_function

import sys
import os
import time
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import tvm
import vta
from tvm import rpc, autotvm, relay
from tvm.relay.testing import yolo_detection, darknet
from tvm.relay.testing.darknet import __darknetffi__
from tvm.contrib import graph_executor, utils
from tvm.contrib.download import download_testdata
from vta.testing import simulator
from vta.top import graph_pack

# 确保 TVM 是使用 RPC=1 编译的
assert tvm.runtime.enabled("rpc")

根据 Model Name 下载 yolo net 配置文件、权重文件、Darknet 库文件 ———————————————————————————-

MODEL_NAME = "yolov3-tiny"
REPO_URL = "https://github.com/dmlc/web-data/blob/main/darknet/"

cfg_path = download_testdata(
    "https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/" + MODEL_NAME + ".cfg" + "?raw=true",
    MODEL_NAME + ".cfg",
    module="darknet",
)
weights_path = download_testdata(
    "https://pjreddie.com/media/files/" + MODEL_NAME + ".weights" + "?raw=true",
    MODEL_NAME + ".weights",
    module="darknet",
)

if sys.platform in ["linux", "linux2"]:
    darknet_lib_path = download_testdata(
        REPO_URL + "lib/" + "libdarknet2.0.so" + "?raw=true", "libdarknet2.0.so", module="darknet"
    )
elif sys.platform == "darwin":
    darknet_lib_path = download_testdata(
        REPO_URL + "lib_osx/" + "libdarknet_mac2.0.so" + "?raw=true",
        "libdarknet_mac2.0.so",
        module="darknet",
    )
else:
    raise NotImplementedError("Darknet lib is not supported on {} platform".format(sys.platform))

下载 YOLO 标签名称和对应插图​

coco_path = download_testdata(
    REPO_URL + "data/" + "coco.names" + "?raw=true", "coco.names", module="data"
)
font_path = download_testdata(
    REPO_URL + "data/" + "arial.ttf" + "?raw=true", "arial.ttf", module="data"
)
with open(coco_path) as f:
    content = f.readlines()
names = [x.strip() for x in content]

定义平台和模型 target​

对比在 CPU 与 VTA 上执行，并定义模型。

# 从 3rdparty/vta-hw/config/vta_config.json 文件加载 VTA 参数
env = vta.get_env()
# 设置 ``device=arm_cpu``，在 CPU 上运行推理
# 设置 ``device=vta`` 在 FPGA 上运行推理
device = "vta"
target = env.target if device == "vta" else env.target_vta_cpu

pack_dict = {
    "yolov3-tiny": ["nn.max_pool2d", "cast", 4, 186],
}

# 要编译的 Darknet 模型的名称
# ``start_pack`` 和 ``stop_pack`` 标签指示在哪里开始和结束计算图打包 Relay pass：换句话说，从哪里开始和结束转移到 VTA。
# 数字 4 表示 ``start_pack`` 索引是 4，数字 186 表示 ``stop_pack 索引`` 是 186，通过使用名称和索引号，可以在这里找到正确的开始/结束的位置是多个 ``nn.max_pool2d`` 或 ``cast``， print(mod.astext(show_meta_data=False)) 可以帮助查找算子名称和索引信息。
assert MODEL_NAME in pack_dict

获取远程执行​

当 target 是「pynq」或其他 FPGA 后端时，重新配置 FPGA 和 runtime。若 target 是「sim」，则在本地执行。

if env.TARGET not in ["sim", "tsim"]:
    # 若设置了环境变量，则从跟踪器节点获取远程。
    # 要设置跟踪器，你需要遵循「为 VTA 自动调优卷积网络」教程。
    tracker_host = os.environ.get("TVM_TRACKER_HOST", None)
    tracker_port = os.environ.get("TVM_TRACKER_PORT", None)
    # 否则，若有一个想要直接从主机编程的设备，请确保已将以下变量设置为你的板子的 IP。
    device_host = os.environ.get("VTA_RPC_HOST", "192.168.2.99")
    device_port = os.environ.get("VTA_RPC_PORT", "9091")
    if not tracker_host or not tracker_port:
        remote = rpc.connect(device_host, int(device_port))
    else:
        remote = autotvm.measure.request_remote(
            env.TARGET, tracker_host, int(tracker_port), timeout=10000
        )
    # 重新配置 JIT runtime 和 FPGA
    # 可以通过将路径传递给比特流文件，而非 None，使用自定义比特流对 FPGA 进行编程。
    reconfig_start = time.time()
    vta.reconfig_runtime(remote)
    vta.program_fpga(remote, bitstream=None)
    reconfig_time = time.time() - reconfig_start
    print("Reconfigured FPGA and RPC runtime in {0:.2f}s!".format(reconfig_time))

# 在模拟模式下，本地托管 RPC 服务器。
else:
    remote = rpc.LocalSession()

# 从远程获取执行上下文
ctx = remote.ext_dev(0) if device == "vta" else remote.cpu(0)

构建推理图执行器​

用 Darknet 库加载下载的视觉模型，并用 Relay 编译。编译步骤如下：

  1. 从 Darknet 到 Relay 模块的前端转换。
  2. 应用 8 位量化：这里跳过第一个 conv 层和 dense 层，它们都将在 CPU 上以 fp32 执行。
  3. 执行计算图打包，更改张量化的数据布局。
  4. 执行常量折叠，减少算子的数量（例如，消除 batch norm multiply）。
  5. 对目标文件执行 Relay 构建。
  6. 将目标文件加载到远程（FPGA 设备）。
  7. 生成图执行器 m。
# 加载预先配置的 AutoTVM schedule
with autotvm.tophub.context(target):
    net = __darknetffi__.dlopen(darknet_lib_path).load_network(
        cfg_path.encode("utf-8"), weights_path.encode("utf-8"), 0
    )
    dshape = (env.BATCH, net.c, net.h, net.w)
    dtype = "float32"

    # 测试构建开始时间
    build_start = time.time()

    # 开始前端编译
    mod, params = relay.frontend.from_darknet(net, dtype=dtype, shape=dshape)

    if target.device_name == "vta":
        # 在 Relay 中执行量化
        # 注意：将 opt_level 设置为 3，折叠 batch norm
        with tvm.transform.PassContext(opt_level=3):
            with relay.quantize.qconfig(
                global_scale=23.0,
                skip_conv_layers=[0],
                store_lowbit_output=True,
                round_for_shift=True,
            ):
                mod = relay.quantize.quantize(mod, params=params)
            # 对 VTA target 进行计算图打包和常量折叠
            mod = graph_pack(
                mod["main"],
                env.BATCH,
                env.BLOCK_OUT,
                env.WGT_WIDTH,
                start_name=pack_dict[MODEL_NAME][0],
                stop_name=pack_dict[MODEL_NAME][1],
                start_name_idx=pack_dict[MODEL_NAME][2],
                stop_name_idx=pack_dict[MODEL_NAME][3],
            )
    else:
        mod = mod["main"]

    # 在禁用 AlterOpLayout 的情况下，编译 Relay 程序
    with vta.build_config(disabled_pass={"AlterOpLayout", "tir.CommonSubexprElimTIR"}):
        lib = relay.build(
            mod, target=tvm.target.Target(target, host=env.target_host), params=params
        )

    # 测试 Relay 构建时间
    build_time = time.time() - build_start
    print(MODEL_NAME + " inference graph built in {0:.2f}s!".format(build_time))

    # 将推理库发送到远程 RPC 服务器
    temp = utils.tempdir()
    lib.export_library(temp.relpath("graphlib.tar"))
    remote.upload(temp.relpath("graphlib.tar"))
    lib = remote.load_module("graphlib.tar")

    # 图执行器
    m = graph_executor.GraphModule(lib["default"](ctx))

输出结果：

/workspace/python/tvm/driver/build_module.py:267: UserWarning: target_host parameter is going to be deprecated. Please pass in tvm.target.Target(target, host=target_host) instead.
  "target_host parameter is going to be deprecated. "
/workspace/python/tvm/relay/build_module.py:411: DeprecationWarning: Please use input parameter mod (tvm.IRModule) instead of deprecated parameter mod (tvm.relay.function.Function)
  DeprecationWarning,
yolov3-tiny inference graph built in 16.12s!

执行图像检测推理​

在下载的测试图像上运行检测

[neth, netw] = dshape[2:]
test_image = "person.jpg"
img_url = REPO_URL + "data/" + test_image + "?raw=true"
img_path = download_testdata(img_url, test_image, "data")
data = darknet.load_image(img_path, neth, netw).transpose(1, 2, 0)

# 为推理准备测试图像
plt.imshow(data)
plt.show()
data = data.transpose((2, 0, 1))
data = data[np.newaxis, :]
data = np.repeat(data, env.BATCH, axis=0)

# 设置网络参数和输入
m.set_input("data", data)

# 执行推理，并收集执行统计信息
# 更多信息：:py:method:`tvm.runtime.Module.time_evaluator`
num = 4  # 单次测试运行模块的次数
rep = 3  # 测试次数（我们从中得出标准差）
timer = m.module.time_evaluator("run", ctx, number=num, repeat=rep)

if env.TARGET in ["sim", "tsim"]:
    simulator.clear_stats()
    timer()
    sim_stats = simulator.stats()
    print("\nExecution statistics:")
    for k, v in sim_stats.items():
        # 由于我们多次执行工作负载，我们需要标准化统计信息
        # 注意，总是有一个预热
        # 因此将整体统计数据除以 (num * rep + 1)
        print("\t{:<16}: {:>16}".format(k, v // (num * rep + 1)))
else:
    tcost = timer()
    std = np.std(tcost.results) * 1000
    mean = tcost.mean * 1000
    print("\nPerformed inference in %.2fms (std = %.2f) for %d samples" % (mean, std, env.BATCH))
    print("Average per sample inference time: %.2fms" % (mean / env.BATCH))

# 从 out 获取检测结果
thresh = 0.5
nms_thresh = 0.45
tvm_out = []
for i in range(2):
    layer_out = {}
    layer_out["type"] = "Yolo"
    # 获取 yolo 层的属性 (n、out_c、out_h、out_w、classes、total)
    layer_attr = m.get_output(i * 4 + 3).numpy()
    layer_out["biases"] = m.get_output(i * 4 + 2).numpy()
    layer_out["mask"] = m.get_output(i * 4 + 1).numpy()
    out_shape = (layer_attr[0], layer_attr[1] // layer_attr[0], layer_attr[2], layer_attr[3])
    layer_out["output"] = m.get_output(i * 4).numpy().reshape(out_shape)
    layer_out["classes"] = layer_attr[4]
    tvm_out.append(layer_out)
    thresh = 0.560

# 显示检测结果
img = darknet.load_image_color(img_path)
_, im_h, im_w = img.shape
dets = yolo_detection.fill_network_boxes((netw, neth), (im_w, im_h), thresh, 1, tvm_out)
last_layer = net.layers[net.n - 1]
yolo_detection.do_nms_sort(dets, last_layer.classes, nms_thresh)
yolo_detection.draw_detections(font_path, img, dets, thresh, names, last_layer.classes)
plt.imshow(img.transpose(1, 2, 0))
plt.show()

deploy detection

Execution statistics:
        inp_load_nbytes :         25462784
        wgt_load_nbytes :         17558016
        acc_load_nbytes :            96128
        uop_load_nbytes :             5024
        out_store_nbytes:          3396224
        gemm_counter    :         10578048
        alu_counter     :           849056

下载 Python 源代码：deploy_detection.py

下载 Jupyter Notebook：deploy_detection.ipynb

编辑此页
最后由 Mian Xiong 于 更新