bmrt_test工具使用及bmodel验证¶

bmrt_test工具¶

bmrt_test是基于bmruntime接口实现的对bmodel的正确性和实际运行性能的测试工具。包含以下功能:

直接用随机数据bmodel进行推理，验证bmodel的完整性及可运行性

通过固定输入数据直接用bmodel进行推理，会对输出与参考数据进行比对，验证证数据正确性

测试bmodel的实际运行时间

通过bmprofile机制进行bmodel的profile

bmrt_test参数说明¶

表 9 bmrt_test主要参数说明¶

args

type

Description

context_dir

string

模型编译出的结果文件夹，比对数据也是编译时生成的, 默认开启比对

不比对时，文件夹中包含compiation.bmodel一个文件即可

开启比对时，文件夹中要包含compiation.bmodel, input_ref_data.dat, output_ref_data.dat三个文件

bmodel

string

与context_dir二选一, 直接指定.bmodel文件,默认不开启比对

dev_id

int

可选, 在多芯平台上通过id指定运行设备, 默认是0

compare

bool

可选, 0表示不开比对， 1表示开启比对

accuracy_f

float

可选, 指定浮点数据比对误差门限，默认是0.01

accuracy_i

int

可选, 指定整数数据比对误差门限，默认是0

accuracy_i

int

可选, 指定整数数据比对误差门限，默认是0

shapes

string

可选, 指定测试时的输入shapes, 默认用bmodel的编译输入shape.

格式为”[x,x,x,x],[x,x]”, 对应于模型的输入顺序和个数

loopnum

int

可选, 指定连续运行次数，默认是1

thread_num

int

可选, 指定运行线程数目，默认是1，测试多线程正确性

net_idx

int

可选, 在包含多个网络的bmodel通过序号选择运行用的net

stage_idx

int

可选, 在包含多个stage的bmodel通过序号选择运行用的stage

subnet_time

bool

可选, 是否显示bmodel的subnet时间

bmrt_test输出¶

[BMRT][bmrt_test:981] INFO:net[vgg16_8_bmnetc] stage[0], launch total time is 19590 us (npu 19489 us, cpu 101 us)  (1)
[BMRT][bmrt_test:984] INFO:+++ The network[vgg16_8_bmnetc] stage[0] output_data +++
[BMRT][print_array:647] INFO:output data #0 shape: [4 32 120 68 ] < 3.49693 4.07723 4.30039 4.14311 4.11042 4.23445 4.23644 4.23897 4.23897 4.23897 4.23897 4.23897 4.23897 4.23897 4.23897 4.23897 ... > len=1044480  (2)
[BMRT][print_array:647] INFO:output data #1 shape: [4 32 60 34 ] < 3.523 3.94491 4.09504 4.02145 3.95682 3.96846 3.96972 3.97314 3.9728 3.9728 3.9728 3.9728 3.9728 3.9728 3.9728 3.9728 ... > len=261120
[BMRT][print_array:647] INFO:output data #2 shape: [4 32 30 17 ] < 4.18294 5.16457 5.26347 5.16108 5.0436 4.99669 4.99279 4.99279 4.99279 4.99279 4.99279 4.99651 5.02305 5.0925 5.23303 5.24913 ... > len=65280
[BMRT][bmrt_test:1029] INFO:load input time(s): 0.008511 (3)
[BMRT][bmrt_test:1030] INFO:calculate  time(s): 0.019594
[BMRT][bmrt_test:1031] INFO:get output time(s): 0.006001 (4)
[BMRT][bmrt_test:1032] INFO:compare    time(s): 0.002886

主要关注点：

模型的纯推理时间，不包含加载输入和获取输出时间
推理数据展示，如开启比对，会显示比对成功等式信息
用s2d加载输入数据时间, 通常前处理会将数据直接放到设备上，没有这个时间消耗
用d2s取出输出数据时间, 通常表示在pcie上的数据传输时间，在soc上可以用mmap, 会更快

bmrt_test常用方法¶

bmrt_test --context_dir bmodel_dir  # 运行bmodel，并比对数据，bmodel_dir中要包含compilation.bmodel/input_ref_data.dat/output_ref_data.dat
bmrt_test --context_dir bmodel_dir  --compare=0 # 运行bmodel，bmodel_dir中要包含compilation.bmodel
bmrt_test --bmodel xxx.bmodel # 直接运行bmodel，不比对数据
bmrt_test --bmodel xxx.bmodel --stage_idx 0  --shapes "[1,3,224,224]" # 运行多stage的bmodel模型，指定运行stage0的bmodel

# 以下命令是通过环境变量使用bmruntime提供的功能，其他应用程序也可以使用
BMRUNTIME_ENABLE_PROFILE=1 bmrt_test --bmodel xxx.bmodel # 生成profile数据：bmprofile_data-0
BMRT_SAVE_IO_TENSORS=1 bmrt_test --bmodel xxx.bmodel  # 将模型推理的数据保存成input_ref_data.dat.bmrt和output_ref_data.dat.bmrt

比对数据生成与验证举例¶

模型编译完成后，进行比对运行

编译模型时要带上–cmp=True，默认是开启的，就会在编译输出文件夹中生成input_ref_data.dat和output_ref_data.dat文件

接着执行`bmrt_test –context_dir bmodel_dir`，便可验证模型推理数据正确性

pytorch原始模型和编译出的bmodel数据比对

将pytorch模型的输入input_data和输出output_data转为numpy的array(torch的tensor可以用tensor.numpy())，然后存文件(见以下代码)

# 单输入和单输出情况
input_data.astype(np.float32).tofile("input_ref_data.dat")  # astype要根据bmodel的输入数据类型转换
output_data.astype(np.float32).tofile("output_ref_data.dat")  # astype要根据bmodel的输出数据类型转换

# 多输入和多输出情况
with open("input_ref_data.dat", "wb") as f:
    for input_data in input_data_list:
        f.write(input_data.astype(np.float32).tobytes())  # astype要根据bmodel的输入数据类型转换
with open("output_ref_data.dat", "wb") as f:
    for output_data in output_data_list:
        f.write(output_data.astype(np.float32).tobytes())  # astype要根据bmodel的输出数据类型转换

把生成的input_ref_data.dat和output_ref_data.dat放到bmodel_dir文件夹下然后`bmrt_test –context_dir bmodel_dir`, 看看结果是否出比对错误

bmodel推理数据用原模型验证

以pytorch模型为例

# 单输入单输出的情况
import torch
import numpy as np

pt_model_path = "xxx.pt"
input_shape = (1,3,512,512)
bmodel_dir = "compilation"
model = torch.jit.load(pt_model_path)
model.eval()

# dtype要根据实际bmodel的输入类型转换
input_data = np.fromfile("{}/input_ref_data.dat".format(bmodel_dir), dtype=np.float32).reshape(1,3,512,512)
print("input:", input_data)
outputs = model(torch.tensor(input_data))

output = outputs[0]

output = output.detach().numpy()
output = output.flatten()

# dtype要根据实际bmodel的输出类型转换
ref_output = np.fromfile("{}/output_ref_data.dat".format(bmodel_dir), dtype=np.float32);

print("output:", output)
abs_diff = np.abs(ref_output -output)
print(np.sum(abs_diff))
print(np.mean(abs_diff))
print(np.max(abs_diff))

output.tofile("output_ref_data.dat.trace")

常见问题¶

编译模型时出现数据比对错误？

我们bmcompiler内部用的是0.01作为比对阈值，在少数情况下可能会超出范围而报错。

如果某一层实现的有问题，会出现成片比对错误，这时需要向我们开发人员反馈。

如果随机位置的零星错误，可能是个别值计算误差引起的。原因是编译时用的是随机数据，不排除会出现这种情况，所以建议编译时先加上 –cmp 0，在实际业务程序上验证结果是否正确

还有一种可能是网络中存在随机算子(如uniform_random)或者排序算子(如topk、nms、argmin等),由于在前面计算过程会产生输入数据的浮点尾数误差，即使很小也会导致排序结果的index不同。这种情况下，可以看到比对出错的数据顺序上有差异，只能到实际业务上去测试