【2023 · CANN训练营第一季】应用开发深入讲解④ 模型转换（ATC工具）

        体系化学习AscendCL应用，目标为对昇腾CANN有初步了解并且可以基于昇腾CANN独立开发一个CV类图片应用。

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【2023 · CANN训练营第一季】应用开发深入讲解④ 模型转换（ATC工具）

        当前昇腾AI处理器以及昇腾AI软件栈无法直接使用如Caffe、TensorFlow等开源框架网络模型来直接进行推理，想要进行推理则需要进行模型转换，将开源框架的网络模型转换成Davinci架构专用的模型。模型转换的步骤通过本部分所介绍的ATC工具来完成。

目录

1 模型转换工具介绍

2 模型转换工具演示

● 借助MindStudio图像界面进行

● AIPP配置

● 使用ATC命令行工具进行

3 单算子模型文件配置

1 模型转换工具介绍

        昇腾张量编译器（Ascend Tensor Compiler，简称ATC）是昇腾CANN架构体系下的模型转换工具：

• 它可以将开源框架的网络模型（Caffe、TensorFlow、ONNX、MindSpore）以及Ascend IR定义的单算子描述文件转换为昇腾AI处理器支持的离线模型。
• 模型转换过程中，ATC会进行算子调度优化、权重数据重排、内存使用优化等具体操作，对原始的深度学习模型进行进一步的调优，从而满足部署场景下的高性能需求，使其能够高效执行在昇腾AI处理器上。

        在进行模型转换前，请务必查看如下约束要求：

➢ 支持原始框架类型为Caffe、TensorFlow、 MindSpore、 ONNX的模型转换：

• 当原始框架类型为Caffe、MindSpore、ONNX时，输入数据类型为FP32、FP16 (通过设置入参--input_ fp16_ nodes实现，MindSpore框架不支持该参数)、UINT8 (通过配置数据预处理--insert_ op_ _conf实现) ；
• 当原始框架类型为TensorFlow时， 输入数据类型为FP16、FP32、 UINT8、 INT32、 INT64、BOOL。

➢ 当原始框架类型为Caffe时，模型文件( .prototxt )和权重文件( .caffemodel )的op name、op type必须保持名称一致（包括大小写）。

➢ 当原始框架类型为TensorFlow时，只支持FrozenGraphDef格式（.pb）。

➢ 不支持动态shape的输入，例如: NHWC输入为[?,?,?,3]多个维度 可任意指定数值。模型转换时需指定固定数值。

➢ 对于Caffe框架网络模型:输入数据最大支持四维，转维算子( reshape、expanddim等)不能输出五维。

➢ 模型中的所有层算子除const算子外，输入和输出需要满足dim!=0（维度不为0）。

➢ 只支持《算子规格说明》中的算子，并需满足算子限制条件，若不满足，可自行开发算子。

        若不满足以上要求，则模型转换可能失败。

2 模型转换工具演示

① 借助MindStudio图像界面进行

        找到模型转换工具：

         选择下载好的模型（以caffe resnet50模型为例）文件，在图中位置可打开模型可视化工具，在其中可以看到所有模型的算子：

         其中：

Output Path为转换后模型输出路径；

Target SoC Version为推理芯片的型号；

Input Format为输入数据的排布格式，NCHW格式与模型匹配；

Input Nodes为模型的输入节点信息，包括shape和type，

        shape：可根据模型自动解析并填充，修改其第一个参数为-1，可使其支持动态

                      batch size、动态分辨率和动态dims。

        type：用以指定输入节点的数据类型，若要使用AIPP功能，将其修改为UINT8可

                  自动开启，设置为其他类型则需要手动开启。

Output Nodes可指定输出结点，在打开的可视化工具中可选择或取消输出结点，该功能用于中间输出调试的场景；

Load Configuration选项可选择上次成功生成模型时的配置文件，可省去重新配置参数的步骤。

        配置完成后选择下一步，进行AIPP相关配置。

② AIPP配置

        AIPP（Artificial Intelligence Pre-Processing）人工智能预处理，用于在AI Core上完成数据预处理，包括改变图像尺寸、色域转换（转换图像格式）、减均值/乘系数（改变图像像素），数据预处理之后再进行真正的模型推理。

        该模块功能与DVPP相似，都是用于图像数据预处理，但与DVPP相比，由于DVPP各组件基于处理速度和处理占有量的考虑，对输入、输出有特殊的限制，如对输出图片的宽高有对齐要求，且其输出格式通常为YUV420SP等格式。这样的设定虽在视频分析的场景下有非常广阔的输入，但深度学习模型的输入通常为RGB或BRG，且输入图片尺寸各异，因此ATC工具流程中提供了AIPP功能模块。

        与DVPP不同的是，AIPP主要用于在AI Core上完成数据预处理，通过AIPP提供的色域转换功能，输出满足要求的图片格式；通过改变图像尺寸中的补边（Padding）功能，输出满足长宽对齐的图片等，AIPP的出现是对DVPP能力的有效补充。

        AIPP根据配置方式不同 ，分为静态AIPP和动态AIPP；如果要将原始图片输出为满足推理要求的图片格式，则需要使用色域转换功能；如果要输出固定大小的图片，则需要使用AIPP提供的Crop（抠图）、Padding（补边）功能。

• 静态AIPP：模型转换时设置AIPP模式为静态，同时设置AIPP参数，模型生成后，AIPP参数值被保存在离线模型(.om)中，每次模型推理过程采用固定的AIPP预处理参数进行处理，而且在之后的推理过程中无法通过业务代码进行直接的修改。如果使用静态AIPP方式，多batch情况下共用同一份AIPP参数。
• 动态AIPP：模型转换时设置AIPP模式为动态，每次在执行推理前，根据需求动态修改AIPP参数值，然后在模型执行时可使用不同的AIPP参数。动态AIPP参数值会根据需求在不同的业务场景下选用合适的参数（如不同摄像头采用不同的归一化参数，输入图片格式需要兼容YUV420和RGB等）。如果模型转换时设置了动态AIPP，则使用应用工程进行模型推理时，需要在aclmdlExecute接口之前，调用aclmdlSetInputAIPP接口，设置模型推理的动态AIPP数据。如果使用动态AIPP方式，多batch使用不同的参数，体现在动态参数结构体中，每个batch可以配置不同的crop等参数。
• 色域转换：色域转换，用于将输入的图片格式，转换为模型需要的图片格式，在使能AIPP功能时，通过csc_switch参数控制色域转换功能是否开启。一旦确认了AIPP处理前与AIPP处理后的图片格式，即可确定色域转换其他相关的参数值，本手册提供相关模板可以供用户使用，无需再次修改。
• 改变图像尺寸：AIPP功能中的改变图像尺寸操作由Crop（抠图）、Padding（补边）完成，分别对应配置模板中的crop、padding参数。

        配置AIPP界面如下：

         其中：

Data Preprocessing用于控制是否开启AIPP功能；

Image Pre-processing Mode选择图像预处理模式，包括静态AIPP和动态AIPP；

Load Aipp Configuration用以加载之前配置好的AIPP文件，可省去重新配置AIPP的步骤；

Input Node：(data)用于选择输入数据格式，

        Input Image Format：选择送入.om模型时的图片格式。

        Input Image Resolution：设置AIPP的输入图片大小，可将图片剪裁成模型所需图片大小。

Model Image Format为模型所需图片的色域，此处就涉及到色域转换；

Crop是否裁剪图片；

Padding是否对图片进行补边；

Normalization是否对图片归一化，包括Mean（均值）、Min（最小值）和1/Variance（方差倒数）。

        点击Next进入下一步，配置高级选项：

         其中：

Operator Fusion选择以关闭融合功能，该功能涉及到昇腾模型压缩工具；

Auto Tune Mode设置算子自动调优模式，选择以开启调优；

Additional Arguments没有配置入口但ATC工具支持的参数可以在此处扩展进来；

Environment Variables配置环境变量，如打屏信息等；

Command Preview通过命令行参数的形式展示以上所进行的所有配置。

        点击Finish完成配置，在Output窗口中可以看到模型转换的进度。

        转换成功后会在输出路径中生成.om模型文件以及.json模型配置文件，在下次配置时可以使用该配置文件来省去重新配置的步骤。

③ 使用ATC命令行工具进行

        使用以下命令进行模型转换：

atc --model=model/resnet50.prototxt --weight=model/resnet50.caffemodel --framework=0 --output=model/resnet50 --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf ./insert_op.cfg

        其中：

--model指定模型文件所在路径；

--weight指定权重文件所在路径；

--framework指定模型框架，0为caffe框架；

--output指定输出路径；

--soc_version指定芯片型号；

--insert_op_conf选择AIPP配置文件（.cfg）

3 单算子模型文件转换

        一条单算子模型文件转换的命令如下：

atc --singleop ./op_list.json --output ./output/ --soc_version Ascend310

        其中：

--singleop指定单算子描述文件；

--output指定输出路径；

--soc_version指定芯片型号。

        .json文件中为单算子的配置，其内容大致如下：

[
{"op": "GEMM","input_desc": [{"format": "ND","shape": [16, 16],"type": "float16"},{"format": "ND","shape": [16, 16],"type": "float16"},{"format": "ND","shape": [16, 16],"type": "float16"},{"format": "ND","shape": [],"type": "float16"},{"format": "ND","shape": [],"type": "float16"}],"output_desc": [{"format": "ND","shape": [16, 16],"type": "float16"}],"attr": [{"name": "transpose_a","type": "bool","value": false},{"name": "transpose_b","type": "bool","value": false}]
}
]

        描述文件的参数说明参考：描述文件参数说明