6. 编译TFLite模型

本章以 lite-model_mobilebert_int8_1.tflite 模型为例, 介绍如何编译迁移一个TFLite模型至 BM1684X 平台运行。

本章需要安装tpu_mlir。

6.1. 安装tpu_mlir

进入Docker容器，并执行以下命令安装tpu_mlir：

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

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

操作如下:

$ mkdir mobilebert_tf && cd mobilebert_tf
$ wget -O lite-model_mobilebert_int8_1.tflite https://storage.googleapis.com/tfhub-lite-models/iree/lite-model/mobilebert/int8/1.tflite
$ cp -rf tpu_mlir_resource/npz_input/squad_data.npz .
$ mkdir workspace && cd workspace

6.3. TFLite转MLIR

模型转换命令如下:

$ model_transform \
    --model_name mobilebert_tf \
    --mlir mobilebert_tf.mlir \
    --model_def ../lite-model_mobilebert_int8_1.tflite \
    --test_input ../squad_data.npz \
    --test_result mobilebert_tf_top_outputs.npz \
    --input_shapes [[1,384],[1,384],[1,384]] \
    --channel_format none

转成mlir文件后, 会生成一个 mobilebert_tf_in_f32.npz 文件, 该文件是模型的输入文件。

6.4. MLIR转INT8模型

该模型是tflite int8模型, 可以按如下参数转成模型:

$ model_deploy \
    --mlir mobilebert_tf.mlir \
    --quantize INT8 \
    --processor bm1684x \
    --test_input mobilebert_tf_in_f32.npz \
    --test_reference mobilebert_tf_top_outputs.npz \
    --model mobilebert_tf_bm1684x_int8.bmodel

编译完成后, 会生成名为 mobilebert_tf_bm1684x_int8.bmodel 的文件。