4. 编译TORCH模型

本章以 yolov5s.pt 为例, 介绍如何编译迁移一个pytorch模型至BM1684X 平台运行。

本章需要安装tpu_mlir。

4.1. 安装tpu_mlir

进入Docker容器，并执行以下命令安装tpu_mlir：

$ pip install tpu_mlir[torch]
# or
$ pip install tpu_mlir-*-py3-none-any.whl[torch]

4.2. 准备工作目录

请从Github的 Assets 处下载 tpu-mlir-resource.tar 并解压，解压后将文件夹重命名为 tpu_mlir_resource ：

$ tar -xvf tpu-mlir-resource.tar
$ mv regression/ tpu-mlir-resource/

建立 model_yolov5s_pt 目录, 并把模型文件和图片文件都放入 model_yolov5s_pt 目录中。

操作如下:

1$ mkdir model_yolov5s_pt && cd model_yolov5s_pt
2$ wget -O yolov5s.pt "https://github.com/sophgo/tpu-mlir/raw/master/regression/model/yolov5s.pt"
3$ cp -rf tpu_mlir_resource/dataset/COCO2017 .
4$ cp -rf tpu_mlir_resource/image .
5$ mkdir workspace && cd workspace

4.3. TORCH转MLIR

本例中的模型是 RGB 输入, mean和scale分别为 0.0,0.0,0.0 和 0.0039216,0.0039216,0.0039216。

模型转换命令如下:

$ model_transform \
    --model_name yolov5s_pt \
    --model_def ../yolov5s.pt \
    --input_shapes [[1,3,640,640]] \
    --mean 0.0,0.0,0.0 \
    --scale 0.0039216,0.0039216,0.0039216 \
    --keep_aspect_ratio \
    --pixel_format rgb \
    --test_input ../image/dog.jpg \
    --test_result yolov5s_pt_top_outputs.npz \
    --mlir yolov5s_pt.mlir

转成mlir文件后, 会生成一个 ${model_name}_in_f32.npz 文件, 该文件是模型的输入文件。值得注意的是，目前我们仅支持静态模型，模型在编译前需要调用 torch.jit.trace() 以生成静态模型。

4.4. MLIR转F16模型

将mlir文件转换成f16的bmodel, 操作方法如下:

$ model_deploy \
    --mlir yolov5s_pt.mlir \
    --quantize F16 \
    --processor bm1684x \
    --test_input yolov5s_pt_in_f32.npz \
    --test_reference yolov5s_pt_top_outputs.npz \
    --model yolov5s_pt_1684x_f16.bmodel

编译完成后, 会生成名为 yolov5s_pt_1684x_f16.bmodel 的文件。

4.5. MLIR转INT8模型

4.5.1. 生成校准表

转INT8模型前需要跑calibration, 得到校准表; 这里用现有的100张来自COCO2017的图片举例, 执行calibration:

$ run_calibration yolov5s_pt.mlir \
    --dataset ../COCO2017 \
    --input_num 100 \
    -o yolov5s_pt_cali_table

运行完成后会生成名为 yolov5s_pt_cali_table 的文件, 该文件用于后续编译INT8 模型的输入文件。

4.5.2. 编译为INT8对称量化模型

转成INT8对称量化模型, 执行如下命令:

$ model_deploy \
    --mlir yolov5s_pt.mlir \
    --quantize INT8 \
    --calibration_table yolov5s_pt_cali_table \
    --processor bm1684x \
    --test_input yolov5s_pt_in_f32.npz \
    --test_reference yolov5s_pt_top_outputs.npz \
    --tolerance 0.85,0.45 \
    --model yolov5s_pt_1684x_int8_sym.bmodel

编译完成后, 会生成名为 yolov5s_pt_1684x_int8_sym.bmodel 的文件。

4.6. 效果对比

利用 detect_yolov5 命令, 对图片进行目标检测。

用以下代码分别来验证pytorch/f16/int8的执行结果。

pytorch模型的执行方式如下, 得到 dog_torch.jpg :

$ detect_yolov5 \
    --input ../image/dog.jpg \
    --model ../yolov5s.pt \
    --output dog_torch.jpg

f16 bmodel的执行方式如下, 得到 dog_f16.jpg :

$ detect_yolov5 \
    --input ../image/dog.jpg \
    --model yolov5s_pt_1684x_f16.bmodel \
    --output dog_f16.jpg

int8对称bmodel的执行方式如下, 得到 dog_int8_sym.jpg :

$ detect_yolov5 \
    --input ../image/dog.jpg \
    --model yolov5s_pt_1684x_int8_sym.bmodel \
    --output dog_int8_sym.jpg

对比结果如下:

_images/yolov5s_pt.png

图 4.1 TPU-MLIR对YOLOv5s编译效果对比

由于运行环境不同, 最终的效果和精度与 图 4.1 会有些差异。