本文大致介绍将深度学习算法模型移植到海思AI芯片的总体流程和一些需要注意的细节。
海思芯片移植深度学习算法模型，大致分为模型转换，仿真运行，上板运行三步，接下来一一说明。
模型转换
默认已在windows配置好Ruyi开发环境 模型转换使用海思提供的Ruyi工具，模型转换的过程其实也是模型量化的过程。海思模型转换仅支持caffemodel，所以需要准备好.prototxt文件和.caffemodel文件。如果你的模型不是caffemodel，需要先转换为caffemodel并验证其正确性后再做以下操作。
prototxt文件预处理
prototxt文件中的layers需要按照海思文档中指定的要求书写。这里要说明的是，有一些自定义层海思不支持，不支持的层要放到cpu运算，这里我假设以下是我要移植的模型，其中有一层unpooling中间层海思nnie不支持，省事更全面说明问题。
input: "data"
input_shape
{
dim:1
dim:3
dim:360
dim:640
}
layer {
bottom: "data"
top: "conv1"
name: "conv1"
type: "Convolution"
convolution_param {
num_output: 64
kernel_size: 3
pad: 0
stride: 2
bias_term: true
}
}
layer {
bottom: "conv1"
top: "unpooling"
name: "unpooling"
type: "Unpooling"
unpooling_param {
w_scale: 2
h_scale: 2
pad: 0
}
}
layer {
bottom: "unpooling"
top: "output"
name: "output"
type: "Convolution"
convolution_param {
num_output: 64
kernel_size: 3
pad: 0
stride: 2
bias_term: true
}
}如上所示，此模型有四层，对于海思不支持的层，需要将layer的type修改为Custom类型，并且该层参数只包含当前层输出的shape，修改后如下图所示：
input: "data"
input_shape
{
dim:1
dim:3
dim:120
dim:360
}
layer {
bottom: "data"
top: "conv1"
name: "conv1"
type: "Convolution"
convolution_param {
num_output: 64
kernel_size: 3
pad: 0
stride: 2
bias_term: true
}
}
layer {
bottom: "conv1"
top: "unpooling"
name: "unpooling"
type: "Custom"
custom_param {
shape {
dim: 1
dim: 64
dim: 120
dim: 360
}
}
}
layer {
bottom: "unpooling"
top: "output"
name: "output"
type: "Convolution"
convolution_param {
num_output: 64
kernel_size: 3
pad: 0
stride: 2
bias_term: true
}
}prototxt文件修改后，开始准备转换模型时所用的量化图片，以及custom（即unpooling）输出后的featuremap文件，在转换模型后需要对比转换前后网络每层的输出是否相近，以确保模型转换正确，所以第一次转换时只使用一张图片，假设此图片叫1.jpg，使用这张图片在原始网络中运行，保存unpooling层的输出到txt文件，保存格式是每张图对应的featuremap按行保存，维度按nchw逐元素以空格分割保存。
模型转换
准备好这些文件后，使用Ruyi软件按照海思SVP说明文档第五章说明配置其他参数选项，然后运行进行转换即可，这里列举几个配置选项，其他不再赘述。
# 在创建的模型转换工程文件夹上右击
Switch SOC Version: 设置芯片对应的nnie版本型号
Switch Emulation Library: 设置为Instruction Lib
is_simulation: 设置为Inst/Chip
log_level: 设置为Function level #此设置可以在模型转换时保存每层featuremap的输出转换完成后，即可得到海思的.wk模型描述文件。如果转换过程中出错根据提示错误修改即可（应该都是些很明显的小问题）。
仿真运行
模型仿真运行是基于Ruyi软件进行的，在海思的SDK中会提供sample，在仿真运行时可以仿照sample中的一台例子添加自个模型的前向推理，在实现过程包括网络模型初始化分配内存，读取图片，运行推理，得到结果。
当模型有中间层海思芯片不支持的时候，实际运行时会从custom层将模型切分成两段网络，第一段网络先在nnie运行，然后将结果传到cpu，在cpu实现不支持的那层的运算（即custom层），然后把运算得到的featuremap再从cpu传到nnie运行第二段网络，得到结果后再传到cpu做后处理。
也就是说custom层是切分网络模型的标志，如果有n个custom层，那网络模型就会被切分成n+1段。 网络模型初始化
海思默认没有提供custom的例子，所以首先需要在SVP_NNIE_MULTI_SEG_S结构体中添加类型为SVP_BOLB_S的custom变量，如下所示：
typedef struct hiSVP_NNIE_MULTI_SEG_S
{
// 原始变量...
SVP_BLOB_S astCustom[SVP_NNIE_MAX_OUTPUT_NUM];
}
typedef struct hiSVP_NNIE_CFG_S
{
// 原始变量...
HI_U32 u32CustomNum;
}然后在网络初始化时按照custom层的输出大小分配内存，此处分配内存的原因是，custom层的输出作为第二段网络的输入，其实是为第二段网络的输入分配硬件上的内存，到时候直接将cunstom层在cpu运算得到的输出保存在此内存即可。分配内存的代码添加初始化函数SvpSampleMultiSegCnnInit中，大概伪代码如下：
if(pstComCfg->u32CustomNum > 0)
{
enType = SVP_BOLB_TYPE_S32;
HI_U32 u32DstC = customNumOutChannel;
HI_U32 u32DstW = customNumOutWidth;
HI_U32 u32DstH = customNumOutHeight;
HI_S32 s32Ret = SvpSampleMallocBlob(&pstComParam->astCustom[u32DstCnt], enType, 1, u32DstC, u32DstW, u32Dsth, pu32DstAlign ? pu32DstAlign : STRIDE_ALIGN);
}这样基本可以加载模型进行网络初始化分配内存了。
读取图片
首先，先将之前转换模型的那张图片按BGR格式以chw的维度按字节写入文件
import numpy as np
import cv2
def gen_img_bin(img_path):
f = open(img_path[:-4] + '.bgr', 'wb')
img = cv2.imread(img_path)
img = np.transpose(img, (2,0,1))
f.write(img.tobytes())
f.close()
if __name__ == '__main__':
img_path = './1.jpg'
gen_img_bin(img_path)然后将图片路径添加在代码指定位置即可。
运行推理
由于网络中含有一台custom层，网络被分成两段，而且第二段网络和RPN无关，所以此时网络运行整体由以下三部分组成：
// nnie
HI_MPI_NNIE_Forward(&SvpNnieHandle,
&stDetParam.astSrc[0],
&stDetParam.stModel,
&stDetParam.astDst[0],
&stDetParam.astCtrl[0],
bInstant);
// cpu
custom_unpooling_layer(input, (HI_S32*)stDetparam.astCustom[1].u64VirAddr, ...);
// nnie
HI_MPI_NNIE_Forward(&SvpNnieHandle,
&stDetParam.astCustom[1],
&stDetParam.stModel,
&stDetParam.astDst[1],
&stDetParam.astCtrl[1],
bInstant);
// cpu
get_results((HI_S32*)stDetParam.astDst[1].u64VirAddr, ...);其中custom_unpooling_layer函数和get_results函数需要我们自个实现，具体实现和原始模型中此层的实现一致，只是需要将输出存储在之前分配的内存中。
需要注意的是，硬件为了快速访问内存首地址或者跨行访问数据，要求内存地址或内存跨度必须为对齐系数的整数倍，分别可16字节对齐，32字节对齐，256字节对齐。所以在nnie输出的blob中，不可以直接遍历访问featuremap，需要先按对齐后的字节数映射回原始真是的feature大小。在这里举的这个例子，custom_unpooling_layer函数的输入是HI_MPI_NNIE_Forward的输出，所以需要先对HI_MPI_NNIE_Forward的输出做预处理，得到真是的featuremap，大致实现如下：
SVP_BLOB_S* pstDstBlob = pstDstParam->astDst;
// pstDstBlob->u32Stride是nnie输出的feature的每行真正的字节数，u32OneCSize是nnie输出的feature的每个channel真正的字节数
HI_U32 u32OneCSize = pstDstBlob->u32Stride * pstDstBlob->unShape.stWhc.u32Height;
HI_U32 u32FrameStride = u32OneCSize * pstDstBlob->unShape.stWhc.u32Chn;
// 访问第c个通道第h行第w列的元素
HI_S32* ps32Temp = (HI_S32*)((HI_U8*)pstDstBlob->u64VirAddr + c * u32OneCSize + pstDstBlob->u32Stride) + w;
HI_S32 element = (HI_S32)(*ps32Temp);根据以上代码，先按照chw开辟一块内存，将所有访问得到的元素存起来，就可以传给custom_unpooling_layer函数了。但这个blob类型是int32类型的，这是因为海思nnie硬件计算时用的是int8或者int16类型计算的，在nnie输出给cpu时，会将输出层做定点化再输出，定点化的系数是4096，所以要得到真正的featuremap，还需将上述得到的element值除以4096，才可得到输出的float32值。
float out = (float)element / 4096;在得到custom的输出后，再传给nnie做HI_MPI_NNIE_Forward，注意，传给HI_MPI_NNIE_Forward的是int32类型的值，所以custom的输出要使用4096做定点化转换为int32类型。输出的结果同样做上述操作，然后传输给get_results函数。
在一次前向推理结束后，会保存模型每层运行的输出结果，将此结果和模型转换时保存的每层的输出结果用Ruyi提供的对比接口逐层对比结果，差异较大的层查找原因。如果每层结果都很接近，然后使用批量图转换模型再仿真运行。
上板运行
默认已在ubuntu系统配置好开发环境，配置好开发板 仿真运行成功后，就可进行这一步，海思同样提供了上板运行的sample，模型初始化和读取图片的流程和仿真时差异不大，在硬件输出的featuremap映射时和仿真时略有差异，这里说明一下，其他不再赘述：
HI_S32* nnie_out_blob = NULL;
nnie_out_blob = SAMPLE_SVP_NNIE_CONVERT_64BIT_ADDR(HI_S32, pstNnieParam->astSegData[0].astDst[0].u64VirAddr);
// 每个通道的大小
HI_U32 u32MapSize = pstSoftwareParam->au32ConvHeight[0] * pstSoftwareParam->u32ConvStride / sizeof(HI_U32);
// 每行大小
HI_U32 u32LineSize = pstSoftwareParam->u32ConvStride / sizeof(HI_U32);
float out = (float)(((HI_S32*)nnie_out_blob)[idx]) / 4096;实现完成后，交叉编译，上板运行，将网络的输出保存下来，看是否和仿真运行以及模型转换的输出一致，不一致再定位到相关层查找原因。
在cpu执行的代码尽量定点化，因为海思对浮点数的计算效率不高，编译时自个加一些编译选项，可以优化一点速度。
总结
至此，模型移植到海思AI芯片的流程实现完毕。回顾一下，根据文档，修改模型并且转换；仿真运行，对比结果；上板运行，对比结果。 |
