NPU使用示例

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2023-12-01

MNIST 示例

MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它的输入是像素为28x28的手写数字图片，输出是图片对应的0-9数字的概率。下面以TensorFlow自带的mnist 模型（TensorFlow v1.0）为例，说明gxDNN的使用。

生成NPU文件

这个示例的MNIST计算模型非常简单，可以用一个公式来表示： y = x * W + b （训练的过程中还会去计算softmax，但由于我们正式使用时只需要获取结果中最大值的索引，而softmax是个单调递增函数，因此省去这个函数不会对结果有影响）。其中x为输入数据，y为输出数据，W和b为训练的参数。训练的过程就是不断通过计算出来的y和期望的y_去调整W和b的过程。在NPU上，我们只需要用到训练好的W和b，而不需要训练的过程。

生成ckpt和pb文件

为了方便的获取到输入结点和输出结点，我们给输入结点和输出结点取个名字，把x取名为input_x，把y取名为result：把mnist_softmax.py第40行

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784])

修改为

x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 784], name="input_x")

把第43行

y = tf.matmul(x, W) + b

修改为

y = tf.add(tf.matmul(x, W), b, name="result")

为了生成ckpt和pb文件，在main函数末尾添加：

saver = tf.train.Saver() 
saver.save(sess, "mnist.ckpt") 
tf.train.write_graph(sess.graph_def, "./", "mnist.pb")

运行程序后，当前路径下会生成mnist.ckpt.*和mnist.pb文件。

把ckpt和pb文件合并成一个pb文件

使用freeze_graph.py脚本将mnist.ckpt.*和mnist.pb合并为一个pb文件。注意：不同TensorFlow版本的freeze_graph.py脚本可能不同。

执行命令

python freeze_graph.py --input_graph=mnist.pb --input_checkpoint=./mnist.ckpt --output_graph=mnist_with_ckpt.pb --output_node_names=result

生成mnist_with_ckpt.pb文件。其中,--input_graph后跟输入pb名，--input_checkpoint后跟输入ckpt名，--output_graph后跟合成的pb文件名，--output_node_names后跟输出结点名称，如有多个，用逗号分隔。执行完成后，在当前路径下生成mnist_with_ckpt.pb文件。

如果是saved_model方式保存的模型，使用如下命令合成pb文件

python freeze_graph.py --input_saved_model_dir=./saved_model_dir --output_graph=mnist_with_ckpt.pb --output_node_names=result

编辑NPU配置文件

编辑配置文件mnist_config.yaml文件，含义见注释。

CORENAME: LEO # 芯片型号
PB_FILE: mnist_with_ckpt.pb # 输入的pb文件
OUTPUT_FILE: mnist.npu # 输出的NPU文件名
SECURE: false # 不开启内容保护
NPU_UNIT: NPU64 # NPU设备类型
COMPRESS: true # 压缩模型
COMPRESS_QUANT_BITS: 8 # 量化成8bits
OUTPUT_TYPE: raw # NPU文件的类型
INPUT_OPS:
    input_x: [1, 784] # 输入结点名称和数据维度，每运行一次输入数据为1x784，即一幅图
OUTPUT_OPS: [result] # 输出结点名称

编译

使用gxnpuc工具编译

gxnpuc mnist_config.yaml

如果 gxnpuc 的版本在1.0之前

gxnpuc --config=./mnist_config.yaml

生成NPU文件mnist.npu

执行NPU文件

NPU文件生成后，需要调用API，把模型部署到GX8010开发板上运行。

调用SDK流程

打开NPU设备。
传入模型文件，得到模型task.
获取task的输入输出信息。
拷贝输入数据到模型内存中。
运行模型。
释放模型task.
关闭NPU设备。

mnist示例

代码请参考这里。程序要求用户输入一个保存有28x28个像素值的二进制文件，输出识别的数字。

images中存放的是若干个二进制测试文件。其内容为28x28的已做归一化的像素值。

执行make生成可执行文件test_mnist.elf。

把mnist.npu、test_mnist.elf和images目录放到GX8010开发板上，并运行，打印如下：

./test_mnist.elf images/image0
Digit: 7
./test_mnist.elf images/image1
Digit: 2
./test_mnist.elf images/image2
Digit: 1
./test_mnist.elf images/image3
Digit: 0
./test_mnist.elf images/image4
Digit: 4
./test_mnist.elf images/image5
Digit: 1