vitis-ai-gpu FPGA实现部分_freeze fpga

来源：目前我们的板子是1.3版本 2020.12

a. 几个代码教程：https://github.com/Xilinx/Vitis-In-Depth-Tutorial/tree/master/Machine_Learning 其中example2的代码主要供我们参考

b.  安装系统：https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/blob/master/demo/VART/README.md

c. 安装docker（其中碰到的nvidia-container-runtime问题，参考另外一篇博客）：https://github.com/Xilinx/Vitis-AI     https://github.com/Xilinx/Vitis-AI/blob/master/docs/install_docker/README.md

d. compile 部分：https://forums.xilinx.com/t5/Vitis-HLS-Alveo-ML%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%85%B6%E4%BB%96%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%BA%94%E7%94%A8/vitis-ai-1-3%E7%BC%96%E8%AF%91%E6%8A%A5%E9%94%99/td-p/1187929 目前需要用另外一个pb转换工具

e. 用户指导手册：大量api 很重要！https://japan.xilinx.com/html_docs/vitis_ai/1_3/compiling_model.html#hnl1605502495146__section_ehb_d2y_ykb

最重要的是：我们最终对应处理需要的都是网络inference的代码 去freeze 不要搞错了

启动docker：sudo ./docker_run.sh xilinx/vitis-ai-gpu:latest 重启：sudo systemctl restart docker

1. 首先 要将tensorflow model转换为对应的pb格式（checkpoint格式对应也可以 但是需要修改源码 比较繁琐 因为推荐用save_model的方式将原本的文件转换过来）如下图所示：

saved_model_cli show --dir ./save_model --all 这个命令可以看输入输出tensor的名称

def compress():
    """Compresses an image."""
    img = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, None, 3])
 
    with tf.name_scope('intra'):
        # Transform and compress the image, then remove batch dimension.
        y = analysis_transform(img, args.conv_filters, args.num_filters)
        
    with tf.Session() as sess:
        # Load the latest model checkpoint, get the compressed string and the tensor
        # shapes.
        latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir=args.checkpoint_dir)
        tf.train.Saver().restore(sess, save_path=latest)
        print('save model ing')
        tf.saved_model.simple_save(sess,"./save_model_e", inputs={"inputs":img}, outputs={"outputs":y})
 

对应inputs和outputs即为我们保存的节点，后续freeze针对的输出就是这个outputs节点。

2. freeze部分

第一次启动docker的话 执行这一步可能会比较慢 耐心等待 ~QAQ~  

freeze代码如下：这里的save_model_e即为对应上面保存的pb文件所在位置 output_node_names需要指定对应你所需要的输出。

#!/bin/bash
 
# remove previous results
rm -rf ./freeze_e
mkdir ./freeze_e
 
#conda activate decent_q3
 
 
# freeze trained graph
echo "#####################################"
echo "FREEZE GRAPH"
echo "#####################################"
 
 
 
freeze_graph --input_saved_model_dir=./save_model_e/ \
             --output_graph=./freeze_e/frozen_graph.pb \
             --output_node_names=intra/enc_4/BiasAdd            
 
echo "#####################################"
echo "FREEZE GRAPH COMPLETED"
echo "#####################################"
 

3. quantize 部分

根据上面freeze的图片，输入一部分的数据集进行预处理来实现量化 input_fn对应一个生成数据集的函数 这个数据集是为了校准数据的 数据集代码如下图所示：注意 如果网络原本的输入都是/255归一化的数据，那这里也要提供归一化的数据。

import os
import numpy as np
import cv2
from os import listdir
from os.path import join
 
 
calib_image_dir_name = "./kodak"
height = 512
width = 768
channels = 3
 
def calib_input(iter):
  image = []
  imgs = np.zeros([8, height, width, channels])
  # read image
  image_index = 0
  pngfilenames = [x for x in listdir(calib_image_dir_name)]
  for pngfilename in pngfilenames:
    print(pngfilename)
    in_png_file = join(calib_image_dir_name, pngfilename)
    image = cv2.imread(in_png_file, cv2.IMREAD_COLOR) / 255.
 
    image = np.reshape(image,[height, width, channels])
    image = np.float32(image)
    imgs[image_index, :, :, :] = image[:, :, :]
    image_index += 1
 
  return {"Placeholder": imgs}

然后，进入我们的量化部分 input_nodes就是对应我们数据集的名字和size 这个数据集是为了模型的校准 具体的效果还要调研 默认为8bit量化 对应method是1 

output_nodes就是对应原来pb中对应输出的名字

#!/bin/bash
 
 
# activate DECENT_Q Python3.6 virtual environment
#conda activate decent_q3
 
# generate calibraion images and list file
 
# remove existing files
rm -rf ./quantize_e
mkdir ./quantize_e
 
 
# run quantization
echo "#####################################"
echo "QUANTIZE"
echo "#####################################"
vai_q_tensorflow quantize \
  --input_frozen_graph ./freeze_e/frozen_graph.pb \
  --input_nodes Placeholder \
  --input_shapes ?,512,768,3 \
  --output_nodes intra/enc_4/BiasAdd \
  --input_fn graph_input_fn_e_list.calib_input \
  --method 1 \
  --weight_bit 8 \
  --activation_bit 8 \
  --gpu 0 \
  --calib_iter 10 \
  --output_dir ./quantize_e
echo "#####################################"
echo "QUANTIZATION COMPLETED"
echo "#####################################"
 

4. 最后一个阶段 编译阶段 代码如下： 其实代码很简单 就是把上面量化的文件转换为能在FPGA开发板上跑的东西 .xmodel格式。

重要的问题 ：https://forums.xilinx.com/t5/Vitis-HLS-Alveo-ML%E4%BB%A5%E5%8F%8A%E5%85%B6%E4%BB%96%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%BA%94%E7%94%A8/vitis-ai-1-3%E7%BC%96%E8%AF%91%E6%8A%A5%E9%94%99/td-p/1187929 

以前vitis-1.2版本使用deploy_model.pb格式的，但是现在2020.12更新了1.3版本，所以现在统一都用quantize_eval_model.pb的文件。

而且 提到了一种情况，有时候没有输入的size信息，需要手动去指定，需要--options 指定shape才可以。

#!/bin/bash
 
# delete previous results
rm -rf ./compile_e
mkdir ./compile_e
 
 
#conda activate decent_q3
# --frozen_pb=./quantize_e/deploy_model.pb \
 
# Compile
echo "#####################################"
echo "COMPILE WITH DNNC"
echo "#####################################"
vai_c_tensorflow \
       --frozen_pb=./quantize_e/quantize_eval_model.pb \
       --arch=/opt/vitis_ai/compiler/arch/DPUCZDX8G/ZCU104/arch.json \
       --output_dir=compile_e \
       --net_name=analysis_transform \
       --options '{"input_shape": "10,512,768,3"}'
 
echo "#####################################"
echo "COMPILATION COMPLETED"
echo "#####################################"
 

对于最后一个阶段json文件的选择 则根据以下的表格来确定 具体操作可以看guide部分。