SNPE 模型量化实战

CV-deeplearning

已于 2022-12-11 19:41:10 修改

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分类专栏：模型部署文章标签： SNPE

于 2022-09-26 11:09:04 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Guo_Python/article/details/127048810

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一. SNPE模型部署的整体流程

大致步骤：训练模型 -> 模型转.dlc -> 模型量化 -> 验证量化结果 -> 模型部署
在这里插入图片描述

二. 安装SNPE环境(docker 安装)

1. docker登录

docker login cr.d.xiaomi.net -u org_46522 -p 46370020336295373ad3815abd6db118

2. 拉取SNPE镜像

docker pull cr.d.xiaomi.net/ailab-vision-doc/snpe_dev:18.04

3. 开启一个后台docker container

docker run -it --privileged -d --name snpe-1.50  -v /dev/bus/usb:/dev/bus/usb -v /home/:/home/ --net=host cr.d.xiaomi.net/ailab-vision-doc/snpe_dev:18.04

三. SNPE使用

1. 启动一个container

# 查看之前已经启动的container
docker container ls -a
# 61744239ab70是container id
docker container start 61744239ab70
# 开启一个docker 终端
docker exec -it 61744239ab7 /bin/bash

注：py35、py36切换python环境，1.4x以下需要python3.5环境，1.5需要python3.6环境
snpe环境目录为/root/snpe/snpe-1.xxx

2. 环境变量设置：(以snpe1.50为例)

根据实际需要设置vim ~/.bashrc文件中的环境变量：

export SNPE_ROOT="/root/snpe/snpe-1.50.0.2622/"
export PYTHON_VERSION="python3.6"
export PYTHON_ENV="py36"

然后跳转到对应的目录的bin中，执行环境设置：

cd /root/snpe/snpe-1.xxx/bin
source envsetup.sh -t $TENSORFLOW_DIR （tensorflow）
source envsetup.sh -o $ONNX_DIR   （onnx）

如果docker中没有对应版本的snpe目录，在官网上下载：snpe官网。然后从/home/对应的路径拷贝至/root/snpe/目录中。

四. SNPE 模型转换和量化

1. 模型转换

snpe-tensorflow-to-dlc --input_network ./hed.pb  --input_dim my_input "1,384,384,3" --out_node my_output --output_path my.dlc

2. 模型量化

准备量化的输入图片数据：首先从测试集中获取N张图片(N的取值范围推荐在50~200之间)，然后将图片转换成raw文件，转换脚本可参考

#!/usr/bin/python
# coding=utf8
# Author: guopei

import numpy as np
import os
import cv2
import shutil
import random
from tqdm import tqdm


def get_image_path_list(dataset_path_list, N):
    """
    从数据集中随机抽取N张图片
    Args:
        dataset_path_list:
        N:

    Returns:

    """
    image_path_list = []
    for dataset_path in dataset_path_list:
        for dir_path, _, file_names in os.walk(dataset_path):
            for file_name in file_names:
                # if 'input' not in file_name:
                #     continue
                img_path = os.path.join(dir_path, file_name)
                image_path_list.append(img_path)
    random.shuffle(image_path_list)
    return image_path_list[:N]


def preprocess(image):
    """
    对图片进行预处理，image的通道顺序需要是BGR
    Args:
        image:

    Returns:

    """
    image = np.array(image)
    # 如果输出是float32，那么输入也一定要转换成float32
    image = cv2.resize(image, (528, 784), cv2.INTER_LINEAR)
    image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2YUV)
    image = image[:,:,0]
    image = image.astype(np.float32)
    # 归一化
    image = image / 255.
    return image


def convert(image_path_list, raw_data_dir_save_path):
    """
    把图片转换成raw文件
    Args:
        image_path_list:        待转换的图片的路径列表
        raw_data_dir_save_path: raw文件的保存路径

    Returns:

    """
    if os.path.exists(raw_data_dir_save_path):
        shutil.rmtree(raw_data_dir_save_path)
    os.mkdir(raw_data_dir_save_path)
    raw_data_path_list_file = raw_data_dir_save_path + '_list.txt'
    if os.path.exists(raw_data_path_list_file):
        os.remove(raw_data_path_list_file)

    with open(raw_data_path_list_file, 'w') as f:
        for index, img_path in enumerate(image_path_list):
            raw_name = os.path.basename(img_path).split('.')[0] + '.raw'
            raw_data_path = os.path.join(raw_data_dir_save_path, raw_name)
            f.write(raw_data_path + '\n')
            image = cv2.imread(img_path)
            image = preprocess(image)
            image.tofile(raw_data_path)


if __name__ == '__main__':
    image_path_list = get_image_path_list(
        dataset_path_list=['/home/guopei/jpgs'], N=2)
    convert(image_path_list=image_path_list,
            raw_data_dir_save_path='./img_raws')

转换过程中需要注意以下几点：
一定要按照模型对输入数据的要求对图片进行预处理；
一定要将图片转换成float32；

转化结束后，将得到一个包含所有raw文件的文件夹和一个包含所有raw文件绝对路径的list文件。
模型量化：

snpe-dlc-quantize 
--input_dlc my.dlc 
--input_list quantize_data_list.txt 
--output_dlc my_quant.dlc 
--optimizations cle --optimizations bc --enable_htp

–input_list就是上一步骤生成的包含所有raw文件绝对路径的list文件，
–optimizations cle --optimizations bc对应的量化算法效果最佳，但是这种量化算法对模型结构有一定的限制且量化速度较慢，如果使用这种量化算法出现量化失败，可以将–optimizations cle --optimizations bc这两个选项去掉，使用snpe默认的量化算法。
–enable_htp选项一定需要，否则dsp运行的初始化非常慢，这里千万注意，官网没有介绍；

五. 验证量化后的模型

snpe-net-run --container my_quant.dlc --input_list ./quantize_data_list.txt --output_dir ./my_dir

将得到的raw转换成图片，可参考代码：

      
import numpy as np
import os
import cv2
import shutil


def postProcess(net_output):
    predEdge = (net_output[..., 0:1] * 255).astype(np.uint8)
    predSegment = (net_output[..., 1:2] * 255).astype(np.uint8)
    return predEdge, predSegment


def convert(raw_data_dir_path, converted_image_dir_save_path):
    if os.path.exists(converted_image_dir_save_path):
        shutil.rmtree(converted_image_dir_save_path)
    os.mkdir(converted_image_dir_save_path)

    count = 0
    for dir_path, _, filenames in os.walk(raw_data_dir_path):
        for filename in filenames:
            if 'raw' not in filename:
                continue
            raw_file_path = os.path.join(dir_path, filename)
            net_output = np.fromfile(raw_file_path, dtype='float32').reshape((384, 384, 2))
            predEdge, predSegment = postProcess(net_output)
            edge_save_path = os.path.join(converted_image_dir_save_path, str(count).zfill(3) + '_output1.jpg')
            segment_save_path = os.path.join(converted_image_dir_save_path, str(count).zfill(3) + '_output2.jpg')
            print(edge_save_path)
            count += 1
            cv2.imwrite(edge_save_path, predEdge)
            cv2.imwrite(segment_save_path, predSegment)


if __name__ == '__main__':
    raw_data_dir_path = 'dlc_output_now'
    converted_image_dir_save_path = raw_data_dir_path + '_convert'
    convert(raw_data_dir_path, converted_image_dir_save_path)

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