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2012年AlexNet做出历史突破以来，直到GoogLeNet出来之前，主流的网络结构突破大致是网络更深（层数），但是纯粹的增大网络的缺点：1.参数太多，容易过拟合，若训练数据集有限；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失（梯度弥散），难以优化模型。Inception就是在这样的情况下应运而生。

论文：[《Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision》](https://arxiv.org/abs/1512.00567)

开源模型链接：https://github.com/pytorch/vision/blob/v0.11.0/torchvision/models/inception.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

   下载inception_v3 pytorch权重

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

• 模型准备

  如上述"Knight环境准备"章节所述，准备好inception_v3 pytorch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/inception_v3/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/pytorch/builtin/cv/classification/inception_v3/src/inception_v3.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 inception_v3_config.json。

  Knight --chip TX5368AV200 build --run-config data/inception_v3_config.json

• 量化后模型推理

  Knight --chip TX5368AV200 quant --run-config data/inception_v3_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/inception_v3/npu
#仿真
Knight --chip TX5368AV200 run --run-config data/inception_v3_config.json
#仿真输出txt文件转numpy
show_sim_result --sim-data /TS-KnightDemo/Output/inception_v3/npu/result-*_p.txt --save-dir /TS-KnightDemo/Output/inception_v3/npu/
#模型后处理
python src/post_process.py --numpys /TS-KnightDemo/Output/inception_v3/npu/result-*_p.npy

3. 性能分析

Knight --chip TX5368AV200 profiling --run-config data/inception_v3_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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