VitisAI-07-模型部署

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本文以自定义模型为例，对使用VitisAI进行模型量化部署的流程进行介绍

Workflow

  • 数据集为fashion_mnist

  • 使用Tensorflow2搭建一个简单分类网络并进行训练，导出模型文件

  • 使用VitsiAI docker中的vai_q_tensorflow2工具进行模型量化和校准，得到校准模型文件

  • 使用VitisAI docker中的vai_c_tensorflow2工具进行模型编译，生成能够部署在DPU上的模型文件

  • 编写模型推理程序(Python)，并将推理程序、编译后的模型文件以及测试图片导入设备中，运行推理程序进行图片分类

Train

keras内置了fashion_mnist数据集，该数据集是小尺寸商品分类数据集，由28x28的单通道灰度图构成，训练集为60000张图片，测试集为10000张图片

导入包并加载数据集

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import cv2 as cv
import numpy as np
from PIL import Image
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import matplotlib.pyplot as plt

fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

查看数据集

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print(train_images.shape)
print(test_images.shape)
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(60000, 28, 28)
(10000, 28, 28)

保存一些测试数据为图片

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def test_image_save(images, num=32):
    for i in range(num):
        img = Image.fromarray(images[i])
        img.save('images/{}.jpg'.format(i), quality=100)
test_image_save(test_images, num=32)

构建模型并打印summary

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train_images = train_images.reshape((60000, 28,28,1))
test_images = test_images.reshape((10000, 28,28,1))
np.save('train_images', train_images)
np.save('test_images', test_images)
np.save('test_labels', test_labels)
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Conv2D(16, (3,3), activation='relu', 
                        input_shape=(28,28,1)),
    keras.layers.Flatten(),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10)
])
model.summary()
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Model: "sequential"
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Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d (Conv2D)              (None, 26, 26, 16)        160       
_________________________________________________________________
flatten (Flatten)            (None, 10816)             0         
_________________________________________________________________
dense (Dense)                (None, 128)               1384576   
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense)              (None, 10)                1290      
=================================================================
Total params: 1,386,026
Trainable params: 1,386,026
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

编译并训练模型

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model.compile(optimizer='adam',
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(train_images, train_labels, epochs=10)
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Epoch 1/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 1.9238 - accuracy: 0.8173
Epoch 2/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.3347 - accuracy: 0.8827
Epoch 3/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.2755 - accuracy: 0.8995
Epoch 4/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.2399 - accuracy: 0.9123 0s -
Epoch 5/20
1875/1875 [==============================] - 14s 7ms/step - loss: 0.2122 - accuracy: 0.9227
Epoch 6/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.1852 - accuracy: 0.9323 0s -
Epoch 7/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.1617 - accuracy: 0.9408
Epoch 8/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.1429 - accuracy: 0.9478
Epoch 9/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.1321 - accuracy: 0.9518
Epoch 10/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.1153 - accuracy: 0.9586
Epoch 11/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.1039 - accuracy: 0.9626
Epoch 12/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0935 - accuracy: 0.9658
Epoch 13/20
...
Epoch 19/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0579 - accuracy: 0.9800
Epoch 20/20
1875/1875 [==============================] - 13s 7ms/step - loss: 0.0550 - accuracy: 0.9805

在测试集验证精度并保存模型为.h5文件

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test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images,  test_labels, verbose=2)
print('\nTest accuracy:', test_acc)
model.save('tf2_fmnist_model.h5')

精度还可以吧，毕竟只是随便搭个模型验证流程用的

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313/313 - 1s - loss: 1.0434 - accuracy: 0.8792
Test accuracy: 0.8791999816894531

Quantization and Compile

VitisAI的量化和编译工具在docker中。VAI(VitisAi)量化器以一个浮点模型作为输入，这个浮点模型可以是Tensorflow1.x/2.x、Caffe或者PyTorch生成的模型文件，在量化器中会进行一些预处理，例如折叠BN、删除不需要的节点等，然后对权重、偏置和激活函数量化到指定的位宽(目前仅支持INT8)
为了抓取激活函数的统计信息并提高量化模型的准确性，VAI量化器必须运行多次推理来进行校准。校准需要一个100~1000个样本的数据作为输入，这个过程只需要unlabel的图片就可以
校准完成后生成量化过的定点模型，该模型还必须经过编译，以生成可以部署在DPU上的模型

Quantization the model

由于训练模型使用的是Tensorflow2，因此这里必须使用docker的vai_q_tensorflow2来进行量化，读者如果使用的是其他框架，请使用对应的量化工具。请注意这里的vai_q_tensorflow2等量化工具并非是Tensorflow提供的，而是VitisAI为不同的深度学习框架定制的量化工具，请勿混淆

VitisAI中共支持以下4种量化方式

  • vai_q_tensorflow：用于量化Tensorflow1.x训练的模型
  • vai_q_tensorflow2：用于量化Tensorflow2.x训练的模型
  • vai_q_pytorch：用于量化Pytorch训练的模型
  • vai_q_caffe：用于量化caffe训练的模型

这四种量化工具都在docker中，但是在不同的conda虚拟环境中，因此启动进入docker后需要先激活对应的conda环境

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./docker_run.sh xilinx/vitis-ai
conda activate vitis-ai-tensorflow2

vai_q_tensorflow2支持两种不同的方法来量化模型

  • Post-training quantization (PTQ)：PTQ是一种将预先训练好的浮点模型转换为量化模型的技术，模型精度几乎没有降低。需要一个具有代表性的数据集对浮点模型进行batch推断，以获得激活函数的分布。这个过程也叫量化校准
  • Quantization aware training(QAT)：QAT在模型量化期间对前向和后向过程中的量化误差进行建模，对于QAT，建议从精度良好的浮点预训练模型开始，而不是从头开始

本文选用的是PTQ方式。在VitisAI/models路径下创建文件夹mymodel，将以下文件放入其中

  • 训练生成的tf2_fmnist_model.h5文件
  • 训练集train_images.npy用于校准
  • 测试集test_images.npy、测试标签test_labels用于校准后的评估

编写quantization.py量化脚本

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import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow_model_optimization.quantization.keras import vitis_quantize

train_images = np.load('train_images.npy')
test_images = np.load('test_images.npy')
test_labels = np.load('test_labels.npy')

# load float model
float_model = tf.keras.models.load_model('tf2_fmnist_model.h5')

quantizer = vitis_quantize.VitisQuantizer(float_model)

# Set calibration dataset to train_images, save quantized model to quantized.h5
quantized_model = quantizer.quantize_model(
    calib_dataset=train_images[0:10],
    include_cle=True,
    cle_steps=10,
    include_fast_ft=True
)
quantized_model.save('quantized.h5')

# Load quantized model
quantized_model = keras.models.load_model('quantized.h5')

# Evaluate quantized model
quantized_model.compile(
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=['sparse_categorical_accuracy']
)
quantized_model.evaluate(test_images, test_labels, batch_size=500)

# Dump quantized model
quantizer.dump_model(
    quantized_model, dataset=train_images[0:1], dump_float=True)

运行该脚本

在目录下生成了quantized.h5量化模型文件，可以看到量化后的模型在测试集上评估精度为0.8797

Compile the model

编译模型需要准备以下文件

  • quantized.h5：量化生成的模型文件

  • arch.json：DPU描述文件，在vitis项目中，dpu_trd_system_hw_link/Hardware/dpu.build/link/vivado/vpl/prj/prj.gen/sources_1/bd/design_1/ip/design_1_DPUCZDX8G_1_0/arch.json
    将arch.json拷贝到本目录下，运行以下命令进行编译

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    vai_c_tensorflow2 -m quantized.h5 -a arch.json -o ./ -n tf2_cnn_fmnist

在目录下生成了tf2_cnn_fmnist.xmodel

Inference

首先在设备上需要安装VART相关工具，安装脚本在VitisAI仓库的setup/mpsoc/VART中，将该目录下的target_vart_setup.sh拷贝到设备上运行

编写推理Python程序

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import sys
import time
import cv2
import xir
import vart
import math
import numpy as np

def get_graph_from_model(path):
    graph = xir.Graph.deserialize(path)
    root = graph.get_root_subgraph()
    if root.is_leaf:
        return []
    cs = root.toposort_child_subgraph()
    return [
        c for c in cs
        if cc.has_attr("device") and c.get_attr("device").upper() == "DPU"
    ]

def image_preprocess(path, input_scale):
    print('input_scale:{}'.format(input_scale))
    image = cv2.imread(path, 0)
    image = image / 2
    image = image.astype(np.int8)
    return image

def model_run(runner, img):
    input_tensors = runner.get_input_tensors()
    output_tensors = runner.get_output_tensors()
    print('input tensor type:{}'.format(input_tensors))
    input_ndim = tuple(input_tensors[0].dims)
    print('input_ndim:{}'.format(input_ndim))
    output_ndim = tuple(output_tensors[0].dims)
    print('output_ndim:{}'.format(output_ndim))
    input_data = [np.empty(input_ndim, dtype=np.int8, order="C")]
    output_data = [np.empty(output_ndim, dtype=np.int8, order="C")]
    print('image shape:{}'.format(img.shape))
    #input_data[0] = img.reshape(input_ndim[1:])
    job_id = runner.execute_async(img.reshape((1,28,28,1)), output_data)
    runner.wait(job_id)
    print(output_data)
    return np.argmax(output_data[0])

def main(argv):
    image_path = argv[1]
    model_path = argv[2]
    print('image path:{}\nmodel path:{}'.format(
        image_path, model_path))

    graph = get_graph_from_model(model_path)
    dpu_runner = vart.Runner.create_runner(graph[0], "run")
    input_fixpos = dpu_runner.get_input_tensors()[0].get_attr("fix_point")
    input_scale = 2**input_fixpos
    image_data = image_preprocess(image_path, input_scale)
    print('image shape:{}'.format(image_data.shape))
    print('{}'.format(image_data.reshape((28,28,1))))
    time_start = time.time()
    pred = model_run(dpu_runner, image_data)
    print('pred:{}'.format(pred))
    time_end = time.time()

    timetotal = time_end - time_start
    print('total time:{}'.format(timetotal))

if __name__ == "__main__":
    main(sys.argv)

将推理程序、编译后的xmodel模型文件以及测试图片拷贝到设备中，运行推理程序，传入测试图片路径和模型文件路径进行推理，会打印出预测结果

推理代码主要使用了VART API，主要步骤为

  • 加载模型并转换为计算图graph
  • 根据计算图生成DPU Runner
  • 加载输入图片预处理，并构建输入输出Tensor，需要注意各Tensor的shape和dtype
  • 输入输出Tensor传入DPU Runner，异步执行，并同步等待结果
  • 输出Tensor转换为期望的预测数据格式