RKNPU2从入门到实践 --- 【10】RKNPU2零拷贝API实现RKNN模型在RK3588开发板上的部署

2024-08-31 02:12
文章标签 实现 部署 实践 入门 模型 api 拷贝 rknn 开发板 rk3588 rknpu2

本文主要是介绍RKNPU2从入门到实践 --- 【10】RKNPU2零拷贝API实现RKNN模型在RK3588开发板上的部署，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

一、为什么叫零拷贝API？  

二、零拷贝API执行流程（代码解读）

2.1 前奏工作 

2.2 main.cc文件的编写（代码的编写） 

2.2.1  第一步：rknn_init接口创建rknn_context对象、加载RKNN模型

2.2.2 第二步：调用rknn query接口查询获取到模型输入输出属性、推理时间、SDK版本等信息

2.2.3 第三步：调用rknn_create_mem接口申请内存

2.2.3.1 rknn_create_mem API介绍

2.2.3.2 实际代码编写

2.2.4 第四步：调用rknn_set_io_mem接口让NPU使用上一步申请的内存

2.2.4.1 rknn_set_io_mem API介绍

2.2.4.2 实际代码编写

 2.2.5 第五步：调用rknn_run接口执行模型推理

2.2.6 第六步：对模型推理的输出数据进行后处理

2.2.7 第七步：调用rknn_destroy_mem毁rknn _tensor_mem结构体，释放用户分配的内存

2.2.7.1 rknn_destroy_mem API介绍

2.2.7.2 实际代码编写 

​编辑

2.2.8 第八步：调用rknn_destroy释放传入的rknn_context及其相关资源

2.2.9 最终代码

2.2.10 运行build.sh构建工程

2.2.11 在开发板上完成模型的测试 

      作者使用的开发平台是Ubuntu20.04虚拟系统，开发板为瑞芯微RK3588开发板，开发板上面的系统为Ubuntu22.04。

在上一篇博文【RKNPU2从入门到实践 ---- 【9】使用RKNPU2的C API接口将RKNN模型部署在RK3588开发板上-CSDN博客】中我们介绍了RKNPU2 SDK的通用API，而在这一篇博文中，我们要介绍RKNPU2 SDK的另一套API，即零拷贝API。两套API根据帧数据的更新方式来进行划分。

一、为什么叫零拷贝API？  

      为什么叫零拷贝API呢 ？首先，根据上一篇博文中的代码来回顾 通用API 如何获取帧数据。
首先通过opencv读取了要推理的图片数据，该图片数据保存在了img变量中，如下图所示：

然后，又将该图片数据拷贝到了rknn_input结构体变量buf当中，如下图所示：

在使用rknn_inputs_set设置输入数据时，又会将rknn_input结构体进行传入，最后保存到了context变量当中，如下图所示：

经过多次拷贝（上述操作）之后，才可以进行图片的推理工作。
      以上就是通用API在获取帧数据时的方式，是不是感觉很麻烦呢？接下来我们先来看看零拷贝API使用流程图。 流程图如下图所示：

零拷贝API使用流程

      和之前的通用API使用流程相比，少了数据输入设置（rknn_inputs_set接口）和获取输出数据（rknn_outputs_get接口）的相关步骤， 多出了内存申请（rknn_create_mem接口）和内存使能（rknn_set_io_mem接口）相关的步骤。
      使用opencv获取到图片数据之后，会直接将数据放在申请的内存之中，NPU可以直接对内存中的数据进行读取，而不再像通用API那样对数据进行多次拷贝，所以被称作零拷贝API。
我们使用代码来看看零拷贝API是如何获取帧数据的。

二、零拷贝API执行流程（代码解读）

2.1 前奏工作 

      新建本节内容目录 non_copy_learning ，将上一篇博文的项目文件夹（01_resnet18）中的内容复制过来，删掉build目录和install目录，最终 non_copy_learning 目录下的内容如下图所示：


      将 CMakeLists.txt 文件中的项目名称由：

修改为：

打开main.cc文件，删掉里面的内容，我们从头开始编写代码。
至此，前奏工作已经完成。接下来我们就按照流程图一步一步编写代码。

2.2 main.cc文件的编写（代码的编写） 

2.2.1  第一步：rknn_init接口创建rknn_context对象、加载RKNN模型

 下面的代码使用了rknn_init接口创建rknn_context对象，加载RKNN模型。使用opencv读取推理测试图片的数据。

#include<stdio.h>
#include "rknn_api.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include<string.h> // 后面的memcpy函数的头文件
using namespace cv;int main(int argc,char *argv[]){char *model_path = argv[1]; /*要加载的模型路径*/char *image_path = argv[2]; /*要推理的图片的路径*/rknn_context context; /*创建一个rknn_context类型的结构体变量*/rknn_init(&context,model_path,0,0,NULL); /*将RKNN模型的运行环境和相关信息赋予到context变量当中*//*使用opencv读取推理测试图片*/cv::Mat img = cv::imread(image_path);cv::cvtColor(img,img,cv::COLOR_BGR2RGB);return 0;
}
2.2.2 第二步：调用rknn query接口查询获取到模型输入输出属性、推理时间、SDK版本等信息

由于我们现在不知道要查询什么信息，所以这块的内容暂且忽略。

2.2.3 第三步：调用rknn_create_mem接口申请内存
2.2.3.1 rknn_create_mem API介绍

当用户要 NPU 内部分配内存时，rknn_create_mem 函数可以创建一个 rknn_tensor_mem 结构体并得到它的指针，该函数通过传入内存大小，运行时会初始化 rknn_tensor_mem 结构体。

示例代码如下：

2.2.3.2 实际代码编写

      在调用rknn_create_mem接口申请内存时，我们发现其函数中有一个参数size【分配内存的大小】我们并没有办法确认，因此这就需要使用到rknn_query接口查询输入输出的tensor属性，如下所示：

/*调用rknn_query接口查询输入输出tensor属性*/rknn_tensor_attr input_attr[1],output_attr[1]; /*input_attr，output_attr分别记录输入，输出tensor属性*//*使用memset对这两个变量进行初始化*/memset(input_attr,0,sizeof(rknn_tensor_attr));memset(output_attr,0,sizeof(rknn_tensor_attr));rknn_query(context,RKNN_QUERY_INPUT_ATTR,input_attr,sizeof(input_attr));rknn_query(context,RKNN_QUERY_OUTPUT_ATTR,output_attr,sizeof(output_attr));

接下来，我们才可使用rknn_create_mem接口申请输入输出数据的内存，如下所示：

/*调用rknn_create_mem接口申请输入和输出数据内存*/rknn_tensor_mem *input_mem[1],*output_mem[1];input_mem[0] = rknn_create_mem(context,input_attr[0].size_with_stride);/*size_with_stride表示补齐了无效像素后，实际存储图像数据所占用的内存空间的大小*/output_mem[0] = rknn_create_mem(context,output_attr[0].n_elems*sizeof(float));/*n_elems表示输出数据的元素个数，输出数据所占内存为输出数据的元素个数n_elems乘每个元素所占的空间大小*/

至此，输入和输出数据的内存申请就完成了。
然后使用memcpy函数将要推理的数据加载到刚刚申请的内存中。代码如下所示：

  unsigned char *input_data = img.data;memcpy(input_mem[0]->virt_addr,input_data,input_attr[0].size_with_stride);
📌void * destination
第一个参数的类型是无类型指针(void*),它指向拷贝的目的地内存块,它的作用是为函数提供目的地的内存块起始地址,以便函数能够准确地将内容拷贝到我们需要的内存空间.
📌const void * source
第二个参数的类型是被const修饰(const修饰的指针,const在*左边表示指针指向的内容不可修改,const在*右边表示指针的指向不可修改)的无类型指针(void*),它指向拷贝数据的来源内存块,它的作用是为函数提供拷贝源头内存块起始地址,以便函数能够准确找到拷贝的源头进行拷贝.
📌size_t num
第三个参数的类型是size_t(无符号整形),它表示要拷贝数据的字节数,它的作用是告诉函数需要拷贝的字节数是多少,以便函数精准的拷贝该数目字节数空间的内容到目的地.
🎏函数返回值
函数的返回值类型是无类型指针(void*),它的作用是在函数运行结束后返回拷贝后的目的地内存块的起始地址.
🎏函数头文件
该函数包含在头文件<string.h>中.原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_72357342/article/details/132104889
2.2.4 第四步：调用rknn_set_io_mem接口让NPU使用上一步申请的内存
2.2.4.1 rknn_set_io_mem API介绍

如果用户自己为网络输入/输出 tensor 分配内存，初始化相应的 rknn_tensor_mem 结构体后，在调用 rknn_run 前，通过 rknn_set_io_mem 函数可以让 NPU 使用该内存。

示例代码如下：

2.2.4.2 实际代码编写
  /*调用rknn_set_io_mem让NPU使用上面申请到的内存*//*在使用该命令之前，还需要对输入数据和输出数据的tensor数据类型进行设置*/input_attr[0].type = RKNN_TENSOR_UINT8;output_attr[0].type = RKNN_TENSOR_FLOAT32;rknn_set_io_mem(context,input_mem[0],input_attr);rknn_set_io_mem(context,output_mem[0],output_attr);
 2.2.5 第五步：调用rknn_run接口执行模型推理


模型推理完成之后， 会将推理数据保存到输出数据内存中。

2.2.6 第六步：对模型推理的输出数据进行后处理

后处理代码如下所示：

static int rknn_GetTopN(float* pfProb, float* pfMaxProb, uint32_t* pMaxClass, uint32_t outputCount, uint32_t topNum)
{uint32_t i, j;uint32_t top_count = outputCount > topNum ? topNum : outputCount;for (i = 0; i < topNum; ++i) {pfMaxProb[i] = -FLT_MAX;pMaxClass[i] = -1;}for (j = 0; j < top_count; j++) {for (i = 0; i < outputCount; i++) {if ((i == *(pMaxClass + 0)) || (i == *(pMaxClass + 1)) || (i == *(pMaxClass + 2)) || (i == *(pMaxClass + 3)) ||(i == *(pMaxClass + 4))) {continue;}if (pfProb[i] > *(pfMaxProb + j)) {*(pfMaxProb + j) = pfProb[i];*(pMaxClass + j) = i;}}}return 1;
}// Get top 5uint32_t topNum = 5;uint32_t MaxClass[topNum];float    fMaxProb[topNum];float*   buffer    = (float*)output_mem[0]->virt_addr;uint32_t sz        = output_attr[0].n_elems;int      top_count = sz > topNum ? topNum : sz;rknn_GetTopN(buffer, fMaxProb, MaxClass, sz, topNum);printf("---- Top%d ----\n", top_count);for (int j = 0; j < top_count; j++) {printf("%8.6f - %d\n", fMaxProb[j], MaxClass[j]);}

 将上述代码的两个部分分别放至如下位置，如下图所示：

2.2.7 第七步：调用rknn_destroy_mem毁rknn _tensor_mem结构体，释放用户分配的内存
2.2.7.1 rknn_destroy_mem API介绍

rknn_destroy_mem 函数会销毁 rknn_tensor_mem 结构体，用户分配的内存需要自行释放。

示例代码如下：

2.2.7.2 实际代码编写 
2.2.8 第八步：调用rknn_destroy释放传入的rknn_context及其相关资源

 

2.2.9 最终代码

 main.cc文件最终如下所示：

#include<stdio.h>
#include "rknn_api.h"
#include "opencv2/core/core.hpp"
#include "opencv2/imgcodecs.hpp"
#include "opencv2/imgproc.hpp"
#include "string.h"
using namespace cv;static int rknn_GetTopN(float* pfProb, float* pfMaxProb, uint32_t* pMaxClass, uint32_t outputCount, uint32_t topNum)
{uint32_t i, j;uint32_t top_count = outputCount > topNum ? topNum : outputCount;for (i = 0; i < topNum; ++i) {pfMaxProb[i] = -FLT_MAX;pMaxClass[i] = -1;}for (j = 0; j < top_count; j++) {for (i = 0; i < outputCount; i++) {if ((i == *(pMaxClass + 0)) || (i == *(pMaxClass + 1)) || (i == *(pMaxClass + 2)) || (i == *(pMaxClass + 3)) ||(i == *(pMaxClass + 4))) {continue;}if (pfProb[i] > *(pfMaxProb + j)) {*(pfMaxProb + j) = pfProb[i];*(pMaxClass + j) = i;}}}return 1;
}int main(int argc,char *argv[]){char *model_path = argv[1]; /*要加载的模型路径*/char *image_path = argv[2]; /*要推理的图片的路径*/rknn_context context; /*创建一个rknn_context类型的结构体变量*/rknn_init(&context,model_path,0,0,NULL); /*将RKNN模型的运行环境和相关信息赋予到context变量当中*//*使用opencv读取推理测试图片*/cv::Mat img = cv::imread(image_path);cv::cvtColor(img,img,cv::COLOR_BGR2RGB);/*调用rknn_query接口查询输入输出tensor属性*/rknn_tensor_attr input_attr[1],output_attr[1]; /*input_attr，output_attr分别记录输入，输出tensor属性*//*使用memset对这两个变量进行初始化*/memset(input_attr,0,sizeof(rknn_tensor_attr));memset(output_attr,0,sizeof(rknn_tensor_attr));rknn_query(context,RKNN_QUERY_INPUT_ATTR,input_attr,sizeof(input_attr));rknn_query(context,RKNN_QUERY_OUTPUT_ATTR,output_attr,sizeof(output_attr));/*调用rknn_create_mem接口申请输入和输出数据内存*/rknn_tensor_mem *input_mem[1],*output_mem[1];input_mem[0] = rknn_create_mem(context,input_attr[0].size_with_stride);/*size_with_stride表示补齐了无效像素后，实际存储图像数据所占用的内存空间的大小*/output_mem[0] = rknn_create_mem(context,output_attr[0].n_elems*sizeof(float));/*n_elems表示输出数据的元素个数，输出数据所占内存为输出数据的元素个数n_elems乘每个元素所占的空间大小*//**/unsigned char *input_data = img.data;memcpy(input_mem[0]->virt_addr,input_data,input_attr[0].size_with_stride);/*调用rknn_set_io_mem让NPU使用上面申请到的内存*//*在使用该命令之前，还需要对输入数据和输出数据的tensor数据类型进行设置*/input_attr[0].type = RKNN_TENSOR_UINT8;output_attr[0].type = RKNN_TENSOR_FLOAT32;rknn_set_io_mem(context,input_mem[0],input_attr);rknn_set_io_mem(context,output_mem[0],output_attr);/*调用rknn_run接口进行模型推理*/rknn_run(context,NULL);/*后处理操作*/// Get top 5uint32_t topNum = 5;uint32_t MaxClass[topNum];float    fMaxProb[topNum];float*   buffer    = (float*)output_mem[0]->virt_addr;uint32_t sz        = output_attr[0].n_elems;int      top_count = sz > topNum ? topNum : sz;rknn_GetTopN(buffer, fMaxProb, MaxClass, sz, topNum);printf("---- Top%d ----\n", top_count);for (int j = 0; j < top_count; j++) {printf("%8.6f - %d\n", fMaxProb[j], MaxClass[j]);}/*调用rknn_destroy_mem接口销毁申请的内存*/rknn_destroy_mem(context,input_mem[0]); // 销毁输入数据内存rknn_destroy_mem(context,output_mem[0]); // 销毁输出数据内存/*调用rknn_destory销毁context对象*/rknn_destroy(context);return 0;
}
2.2.10 运行build.sh构建工程



      项目文件夹中多出了build目录和install目录，将install目录拷贝到开发板系统根目录上，如下图所示，这跟上一篇博文中提到的操作流程一至，在这里就不过多赘述了。

2.2.11 在开发板上完成模型的测试 

使用 adb shell 命令切换至开发板终端，如下图所示：

在开发板上打开install目录，如下图所示：

进入 non_copy_Linux中，如下图所示：

通过 ./non_copy 运行模型，如下图所示：

得到运行结果：

推理测试成功。
至此，使用零拷贝API编写的RKNPU2推理程序也就测试完成了！！

 

这篇关于RKNPU2从入门到实践 --- 【10】RKNPU2零拷贝API实现RKNN模型在RK3588开发板上的部署的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/1122592。

相关文章

Java实现时间与字符串互相转换详解

Java实现时间与字符串互相转换详解

《Java实现时间与字符串互相转换详解》这篇文章主要为大家详细介绍了Java中实现时间与字符串互相转换的相关方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以跟随小编一起学习一下... 目录一、日期格式化为字符串（一）使用预定义格式（二）自定义格式二、字符串解析为日期（一）解析ISO格式字符串（二）解析自定义
阅读更多...
opencv图像处理之指纹验证的实现

opencv图像处理之指纹验证的实现

《opencv图像处理之指纹验证的实现》本文主要介绍了opencv图像处理之指纹验证的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录一、简介二、具体案例实现1. 图像显示函数2. 指纹验证函数3. 主函数4、运行结果三、总结一、
阅读更多...
Springboot处理跨域的实现方式(附Demo)

Springboot处理跨域的实现方式(附Demo)

《Springboot处理跨域的实现方式(附Demo)》：本文主要介绍Springboot处理跨域的实现方式(附Demo),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地方,望不... 目录Springboot处理跨域的方式1. 基本知识2. @CrossOrigin3. 全局跨域设置4.
阅读更多...
Spring Boot 3.4.3 基于 Spring WebFlux 实现 SSE 功能(代码示例)

Spring Boot 3.4.3 基于 Spring WebFlux 实现 SSE 功能(代码示例)

《SpringBoot3.4.3基于SpringWebFlux实现SSE功能(代码示例)》SpringBoot3.4.3结合SpringWebFlux实现SSE功能,为实时数据推送提供... 目录1. SSE 简介1.1 什么是 SSE？1.2 SSE 的优点1.3 适用场景2. Spring WebFlu
阅读更多...
基于SpringBoot实现文件秒传功能

基于SpringBoot实现文件秒传功能

《基于SpringBoot实现文件秒传功能》在开发Web应用时,文件上传是一个常见需求,然而,当用户需要上传大文件或相同文件多次时,会造成带宽浪费和服务器存储冗余,此时可以使用文件秒传技术通过识别重复... 目录前言文件秒传原理代码实现1. 创建项目基础结构2. 创建上传存储代码3. 创建Result类4.
阅读更多...
SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现

SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现

《SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现》日志记录是不可或缺的一部分,本文主要介绍了SpringBoot日志配置SLF4J和Logback的方法实现,文中通过示例代码介绍的非... 目录一、前言二、案例一：初识日志三、案例二：使用Lombok输出日志四、案例三：配置Logback一
阅读更多...
Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化

《Python如何使用__slots__实现节省内存和性能优化》你有想过,一个小小的__slots__能让你的Python类内存消耗直接减半吗,没错,今天咱们要聊的就是这个让人眼前一亮的技巧,感兴趣的... 目录背景：内存吃得满满的类__slots__：你的内存管理小助手举个大概的例子：看看效果如何？1.
阅读更多...
Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能

《Python+PyQt5实现多屏幕协同播放功能》在现代会议展示、数字广告、展览展示等场景中,多屏幕协同播放已成为刚需,下面我们就来看看如何利用Python和PyQt5开发一套功能强大的跨屏播控系统吧... 目录一、项目概述：突破传统播放限制二、核心技术解析2.1 多屏管理机制2.2 播放引擎设计2.3 专
阅读更多...
Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解

《Python实现无痛修改第三方库源码的方法详解》很多时候,我们下载的第三方库是不会有需求不满足的情况,但也有极少的情况,第三方库没有兼顾到需求,本文将介绍几个修改源码的操作,大家可以根据需求进行选择... 目录需求不符合模拟示例 1. 修改源文件2. 继承修改3. 猴子补丁4. 追踪局部变量需求不符合很
阅读更多...
Java的IO模型、Netty原理解析

Java的IO模型、Netty原理解析

《Java的IO模型、Netty原理解析》Java的I/O是以流的方式进行数据输入输出的,Java的类库涉及很多领域的IO内容：标准的输入输出,文件的操作、网络上的数据传输流、字符串流、对象流等,这篇... 目录1.什么是IO2.同步与异步、阻塞与非阻塞3.三种IO模型BIO（blocking I/O）NI
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2