5. 编译TFLite模型

本章以 resnet50_int8.tflite 模型为例, 介绍如何编译迁移一个TFLite模型至BM1684X TPU平台运行。

本章需要如下文件(其中xxxx对应实际的版本信息):

tpu-mlir_xxxx.tar.gz (tpu-mlir的发布包)

5.1. 加载tpu-mlir

以下操作需要在Docker容器中。关于Docker的使用, 请参考 启动Docker Container 。

1$ tar zxf tpu-mlir_xxxx.tar.gz
2$ source tpu-mlir_xxxx/envsetup.sh

envsetup.sh 会添加以下环境变量:

表 5.1 环境变量

变量名

值

说明

TPUC_ROOT

tpu-mlir_xxx

解压后SDK包的位置

MODEL_ZOO_PATH

${TPUC_ROOT}/../model-zoo

model-zoo文件夹位置, 与SDK在同一级目录

envsetup.sh 对环境变量的修改内容为:

1export PATH=${TPUC_ROOT}/bin:$PATH
2export PATH=${TPUC_ROOT}/python/tools:$PATH
3export PATH=${TPUC_ROOT}/python/utils:$PATH
4export PATH=${TPUC_ROOT}/python/test:$PATH
5export PATH=${TPUC_ROOT}/python/samples:$PATH
6export LD_LIBRARY_PATH=$TPUC_ROOT/lib:$LD_LIBRARY_PATH
7export PYTHONPATH=${TPUC_ROOT}/python:$PYTHONPATH
8export MODEL_ZOO_PATH=${TPUC_ROOT}/../model-zoo
9export REGRESSION_PATH=${TPUC_ROOT}/regression

5.2. 准备工作目录

建立 model_resnet50_tf 目录, 注意是与tpu-mlir同级目录; 并把测试图片文件放入 model_resnet50_tf 目录中。

操作如下:

1$ mkdir model_resnet50_tf && cd model_resnet50_tf
2$ cp $TPUC_ROOT/regression/model/resnet50_int8.tflite .
3$ cp -rf $TPUC_ROOT/regression/image .
4$ mkdir workspace && cd workspace

这里的 $TPUC_ROOT 是环境变量, 对应tpu-mlir_xxxx目录。

5.3. TFLite转MLIR

本例中的模型是bgr输入, mean为 103.939,116.779,123.68, scale为 1.0,1.0,1.0

模型转换命令如下:

$ model_transform.py \
    --model_name resnet50_tf \
    --model_def  ../resnet50_int8.tflite \
    --input_shapes [[1,3,224,224]] \
    --mean 103.939,116.779,123.68 \
    --scale 1.0,1.0,1.0 \
    --pixel_format bgr \
    --test_input ../image/cat.jpg \
    --test_result resnet50_tf_top_outputs.npz \
    --mlir resnet50_tf.mlir

转成mlir文件后, 会生成一个 resnet50_tf_in_f32.npz 文件, 该文件是模型的输入文件。

5.4. MLIR转模型

该模型是tflite非对称量化模型, 可以按如下参数转成模型:

$ model_deploy.py \
    --mlir resnet50_tf.mlir \
    --quantize INT8 \
    --asymmetric \
    --chip bm1684x \
    --test_input resnet50_tf_in_f32.npz \
    --test_reference resnet50_tf_top_outputs.npz \
    --model resnet50_tf_1684x.bmodel

编译完成后, 会生成名为 resnet50_tf_1684x.bmodel 的文件。