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appendix-C-dump-model.zh.md

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生成 MegEngine 模型

生成不带预处理的模型

Github MegEngine models 有现成的 imagenet 预训模型。这里把模型 dump 成 .mge。

新增 dump.py，按 [1, 3, 224, 224] 尺寸 trace 模型，打开推理优化选项，保存为 model.mge。

$ git clone https://github.com/MegEngine/models
$ cd models
$ export PYHTONPATH=${PWD}:${PYTHONPATH}
$ cd official/vision/classification/resnet
$ python3 dump.py
$ ls -lah model.mge
...

dump.py 已经 PR 到 MegEngine/models 分类模型目录

$ cat dump.py
...
    data = mge.Tensor(np.random.random((1, 3, 224, 224)))  # 准备一个样例输入

    @jit.trace(capture_as_const=True)
    def pred_func(data):
        outputs = model(data)  # trace 每个 opr 的 shape
        return outputs

    pred_func(data)
    pred_func.dump( # 保存模型
        graph_name,
        arg_names=["data"],
        optimize_for_inference=True, # 打开推理优化选项
        enable_fuse_conv_bias_nonlinearity=True, # 打开 fuse conv+bias+ReLU pass 推理更快
    )
...

模型单测

开发模型的推理封装，对外提供功能内聚的接口。调用方传入一张或多张图片、直接获取结果，尽量避免关心内部实现（如用何种 backbone、预处理是什么、后处理是什么）。

$ cat flow-python/examples/application/simple_classification/lite.py
...
    def inference(self, mat):
        img = self.preprocess(mat, input_size=(224,224), scale_im = False, mean=[103.530, 116.280, 123.675], std=[57.375, 57.120, 58.395])

        # 设置输入
        inp_data =self.net.get_io_tensor("data")
        inp_data.set_data_by_share(img)
        
        # 推理
        self.net.forward()
        self.net.wait()

        # 取输出
        output_keys = self.net.get_all_output_name()
        output = self.net.get_io_tensor(output_keys[0]).to_numpy()
        return np.argmax(output[0])
...
$ python3 lite.py --model model.mge  --path test.jpg  # 测试
2021-09-14 11:45:02.406 | INFO     | __main__:<module>:81 - 285

285 是分类模型最后一层的 argmax，对应含义需要查 imagenet 数据集分类表 ，这里是 “Egyptian cat”（下标从 0 开始）。

生成带预处理的模型

MegEngine 除了不需要转模型，还能消除预处理。我们修改 dump_resnet.py 把预处理从 SDK/业务代码提到模型内。这样的好处是：划清工程和算法的边界，预处理本来就应该由 scientist 维护，每次只需要 release mge 文件，减少交接内容

...
    @jit.trace(capture_as_const=True)
    def pred_func(data):
        out = data.astype(np.float32)

        output_h, output_w = 224, 224
        # resize
        print(shape)
        M = mge.tensor(np.array([[1,0,0], [0,1,0], [0,0,1]], dtype=np.float32))        
        M_shape = F.concat([data.shape[0],M.shape])
        M = F.broadcast_to(M, M_shape)
        out = F.vision.warp_perspective(out, M, (output_h, output_w), format='NHWC')
        # mean
        _mean = mge.Tensor(np.array([103.530, 116.280, 123.675], dtype=np.float32))
        out = F.sub(out, _mean)
        # div 
        _div = mge.Tensor(np.array([57.375, 57.120, 58.395], dtype=np.float32))
        out = F.div(out, _div)
        # dimshuffile 
        out = F.transpose(out, (0,3,1,2))

        outputs = model(out)
        return outputs
...

具体实现是在 trace inference 里增加预处理动作，fuse opr 优化加速的事情交给 MegEngine 即可。更多 cv 操作参照 MegEngine API 文档。

因为推理输入变成了 BGR，所以 dump 模型的时候参数也应该跟着变

$ python3 dump.py -a resnet18 -s 1 224 224 3