C++ YOLOv3推理 第二讲: 权重及参数加载_c++ yolov3 推理

简介

本文主要想要讨论的是，是yolov3模型加载过程中，所涉及的数据结构。

流程

在main函数中，可以看到，首先调用的是；ggml_time_init(), 在ggml.c中可以找到它的定义，主要用于计时。

然后，初始化对象yolo_model,观察其数据结构发现，有一个ggml_context的数据结构，以及一个conv2d组成的vector。

然后, 创建对象yolo_params,并赋值。这里提供了模型的名称等信息。然后，我们可以通过输入的参数修改这些信息。

struct yolo_params {
    float thresh          = 0.5;
    std::string model     = "yolov3-tiny.gguf";
    std::string fname_inp = "input.jpg";
    std::string fname_out = "predictions.jpg";
};

在load_model函数中，我们可以通过模型的路径，将模型参数加载到yolo_model中，

这里对应的关键函数是gguf_init_from_model()。 这个函数的长度为300多行，实现了gguf模型的加载。这个过程详细说起来又是另一个i故事了。

static bool load_model(const std::string & fname, yolo_model & model) {
    struct gguf_init_params params = {
        /*.no_alloc   =*/ false,
        /*.ctx        =*/ &model.ctx,
    };
    gguf_context * ctx = gguf_init_from_file(fname.c_str(), params);
    if (!ctx) {
        fprintf(stderr, "%s: gguf_init_from_file() failed\n", __func__);
        return false;
    }
    model.width  = 416;
    model.height = 416;
    model.conv2d_layers.resize(13);
    model.conv2d_layers[7].padding = 0;
    model.conv2d_layers[9].padding = 0;
    model.conv2d_layers[9].batch_normalize = false;
    model.conv2d_layers[9].activate = false;
    model.conv2d_layers[10].padding = 0;
    model.conv2d_layers[12].padding = 0;
    model.conv2d_layers[12].batch_normalize = false;
    model.conv2d_layers[12].activate = false;
    for (int i = 0; i < (int)model.conv2d_layers.size(); i++) {
        char name[256];
        snprintf(name, sizeof(name), "l%d_weights", i);
        model.conv2d_layers[i].weights = ggml_get_tensor(model.ctx, name);
        snprintf(name, sizeof(name), "l%d_biases", i);
        model.conv2d_layers[i].biases = ggml_get_tensor(model.ctx, name);
        if (model.conv2d_layers[i].batch_normalize) {
            snprintf(name, sizeof(name), "l%d_scales", i);
            model.conv2d_layers[i].scales = ggml_get_tensor(model.ctx, name);
            snprintf(name, sizeof(name), "l%d_rolling_mean", i);
            model.conv2d_layers[i].rolling_mean = ggml_get_tensor(model.ctx, name);
            snprintf(name, sizeof(name), "l%d_rolling_variance", i);
            model.conv2d_layers[i].rolling_variance = ggml_get_tensor(model.ctx, name);
        }
    }
    return true;
}

在完成了gguf数据的读取后，模型的每一个卷积层的参数被读取，值得注意的是，这里卷积层的层数为13，是被提前定义，而不是读取到的，同样，输入的大小也是提前定义好的。读取的参数类型包括：weights， bias， scales，rolling_mean, rolling variance。

我们再来看看函数ggml_get_tensor的实现。

其实现可以在src/ggml.c中找到。通过对比tensor的名称，我们加载模型参数中对应的tensor。

struct ggml_tensor * ggml_get_tensor(struct ggml_context * ctx, const char * name) {
    struct ggml_object * obj = ctx->objects_begin;
 
    char * const mem_buffer = ctx->mem_buffer;
 
    while (obj != NULL) {
        if (obj->type == GGML_OBJECT_TENSOR) {
            struct ggml_tensor * cur = (struct ggml_tensor *)(mem_buffer + obj->offs);
            if (strcmp(cur->name, name) == 0) {
                return cur;
            }
        }
        obj = obj->next;
    }
 
    return NULL;
}

我们再来看一下ggml_tensor的数据结构。

ggml_backend_type定义了tensor是通过gpu还是cpu计算。此外，还定义参数的数量等·参数。

    // n-dimensional tensor
    struct ggml_tensor {
        enum ggml_type         type;
        enum ggml_backend_type backend;
 
        struct ggml_backend_buffer * buffer;
 
        int64_t ne[GGML_MAX_DIMS]; // number of elements
        size_t  nb[GGML_MAX_DIMS]; // stride in bytes:
                                   // nb[0] = ggml_type_size(type)
                                   // nb[1] = nb[0]   * (ne[0] / ggml_blck_size(type)) + padding
                                   // nb[i] = nb[i-1] * ne[i-1]
 
        // compute data
        enum ggml_op op;
 
        // op params - allocated as int32_t for alignment
        int32_t op_params[GGML_MAX_OP_PARAMS / sizeof(int32_t)];
 
        bool is_param;
 
        struct ggml_tensor * grad;
        struct ggml_tensor * src[GGML_MAX_SRC];
 
        // performance
        int     perf_runs;
        int64_t perf_cycles;
        int64_t perf_time_us;
 
        struct ggml_tensor * view_src;
        size_t               view_offs;
 
        void * data;
 
        char name[GGML_MAX_NAME];
 
        void * extra; // extra things e.g. for ggml-cuda.cu
 
        char padding[8];
    };

总结

模型参数的记载到此基本讲完，读取的这些参数的作用，只有结合具体的推理，才能更好的理解，这也是下一章的目标。