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长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出。LSTM 旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。 LSTM 网络的核心是三个门的机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）、输出门（output gate）。这些门通过自适应的方式控制信息的流动，从而实现对长期依赖信息的捕捉。

资源准备

1. 数据集资源下载

   CMD_12_test是一个语音分类数据集，是从wav数据预处理后得来，包含 _slilence_, _unknown_, yes, no, up, down, left, right, on, off, stop, go 12个类别，存放在本工程data目录下。

2. 模型资源下载

   权重存放在本工程weight目录下。
   

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-2.0.0.4.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_V1.4.pdf》。

    docker -v

3. 加载镜像

    docker load -i ts.knight-2.0.0.4.tar.gz

4. 启动docker容器

    docker run -v ${localhost_dir}/ts.knight-modelzoo:/ts.knight-modelzoo -it ts.knight:2.0.0.4 /bin/bash

   localhost_dir为宿主机目录。

快速体验

    在docker 容器内运行以下命令:

cd /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/audio/classification/

sh lstm/scripts/run.sh

模型移植流程

1. 量化

• 模型准备

  如上述"Knight环境准备"章节所述，准备好lstm pytorch权重文件。

• 量化数据准备

  通过命令行参数-i 10指定校准数据量，-d指定数据集路径。

• 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/pytorch/builtin/audio/classification/lstm/src/lstm.py

• 执行量化命令

  在容器内执行如下量化命令，生成量化后的文件 lstm_quantize.onnx 存放在 -s 指定输出目录。

  Knight --chip TX5368AV200 quant onnx -m lstm
  	-w /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/audio/classification/lstm/weight/lstm.pth 
  	-f pytorch 
  	-uds /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/audio/classification/lstm/src/lstm.py 
  	-if infer_pytorch_rnn
  	-s ./tmp/lstm 
  	-d /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/audio/classification/lstm/data/cmd_12_test.pkl
  	-i 10
  	-qm min_max

2. 编译

Knight --chip TX5368AV200 rne-compile --onnx lstm_quantize.onnx --outpath .

3. 仿真

#准备bin数据
python3 src/make_rnn_input_onnx.py  --input /ts.knight-modelzoo/pytorch/builtin/audio/classification/lstm/data/cmd_12_test.pkl --outpath .
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 rne-sim --input model_input.bin --weight lstm_quantize_r.weight --config  lstm_quantize_r.cfg --outpath .

4. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 rne-profiling --config  lstm_quantize_r.cfg --outpath .

5. 仿真库

6. 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

免责说明

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