010-61934861

AlexNet是一种深度卷积神经网络，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年提出。它被广泛应用于计算机视觉领域的图像分类任务, 它是第一个在ImageNet大规模图像识别挑战赛上取得显著成功的深度学习模型。

论文：[《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》](http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/imagenet.pdf)

开源模型链接：https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/e69e76c0571768d6a18ed29b15b0e98cf1b2f539/python/paddle/vision/models/alexnet.py

数据集（ImageNet）：http://www.image-net.org/

资源准备

1. 数据集资源下载

   ImageNet是一个不可用于商业目的的数据集，必须通过教育网邮箱注册登录后下载，请前往官方自行下载 ImageNet 2012 val。

2. 模型资源下载

   百度网盘： alexnet.pdmodel,alexnet.pdiparams
   

3. 清微github modelzoo仓库下载

   git clone https://github.com/tsingmicro-toolchain/ts.knight-modelzoo.git

Knight环境准备

1. 联系清微智能获取Knight工具链版本包 ReleaseDeliverables/ts.knight-x.x.x.x.tar.gz。下面以ts.knight-3.0.0.11.build1.tar.gz为例演示。

2. 检查docker环境

   默认服务器中已安装docker（版本>=19.03）, 如未安装可参考文档ReleaseDocuments/《TS.Knight-使用指南综述_V3.0.11.pdf》。

    docker -v

3. 加载镜像

    docker load -i ts.knight-3.0.0.11.build1.tar.gz

4. 启动docker容器

    docker run -v ${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo:/ts.knight-modelzoo -it ts.knight:3.0.0.11.build1 /bin/bash

   localhost_dir为宿主机目录。

模型移植流程

1. 量化&编译

• 模型准备

  如上述"Knight环境准备"章节所述，准备好alexnet 静态权重文件。

• 量化数据准备

  将下载好的数据放在${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/cv/classification/alexnet/data/imagenet/images/val，并执行valprep.sh脚本对图片进行分类。
  

• 模型转换函数、推理函数准备

  已提供量化依赖的模型转换和推理函数py文件: /ts.knight-modelzoo/paddlepaddle/builtin/cv/classification/alexnet/src/alexnet.py

• 执行量化命令

  在容器内执行如下量化和编译命令，具体量化、编译参数可见 alexnet_config.json。

  Knight --chip TX5368AV200 build --run-config data/alexnet_config.json

• 量化后模型推理

  Knight --chip TX5368AV200 quant --run-config data/alexnet_infer_config.json

2. 仿真

#准备bin数据
python src/make_image_input_onnx.py --input data/demo.jpg --outpath /TS-KnightDemo/Output/alexnet/npu
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 run --run-config data/alexnet_config.json
#仿真输出txt文件转numpy
show_sim_result --sim-data /TS-KnightDemo/Output/alexnet/npu/result-*_p.txt --save-dir /TS-KnightDemo/Output/alexnet/npu/
#模型后处理
python src/post_process.py --numpys /TS-KnightDemo/Output/alexnet/npu/result-*_p.npy

3. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 profiling --run-config data/alexnet_config.json

4. 仿真库

5. 板端部署

支持芯片情况

版本说明

2023/11/23 第一版

LICENSE

ModelZoo Edge 的 License 具体内容请参见LICENSE文件

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