【CANN训练营】CANN昇腾体验官2022第二季第五期 轻松应对5道题(不轻松)

1、跑通样例
为避免原先的sample有冲突，

cd ~
mv samples/ samples_bak/
git clone https://gitee.com/ascend/samples.git
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参考
https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify#模型及数据准备

# 进入目标识别样例工程根目录
cd $HOME/samples/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify
# 创建并进入model目录
mkdir model
cd model
# 下载yolov3的原始模型文件及AIPP配置文件
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/yolov3_t.onnx
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/aipp_onnx.cfg
# 执行模型转换命令，生成yolov3的适配昇腾AI处理器的离线模型文件
atc --model=./yolov3_t.onnx --framework=5 --output=yolov3 --input_shape="images:1,3,416,416;img_info:1,4" --soc_version=Ascend310 --input_fp16_nodes="img_info" --insert_op_conf=aipp_onnx.cfg
# 下载color模型的原始模型文件及AIPP配置文件
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/color.pb
wget https://obs-9be7.obs.cn-east-2.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/aipp.cfg
# 执行模型转换命令，生成color的适配昇腾AI处理器的离线模型文件
atc --input_shape="input_1:-1,224,224,3" --output=./color_dynamic_batch --soc_version=Ascend310 --framework=3 --model=./color.pb --insert_op_conf=./aipp.cfg --dynamic_batch_size="1,2,4,8"


vi scripts/params.conf
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配置为单路，

cd scripts 
bash sample_build.sh
cd ../out
./main

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data里面有3个文件

param.conf里面也是只处理一个视频

输入输出都要求为图片
那我们更改一下

再次运行即可
2、将输入数据从 jpeg 压缩图变为png
参考https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify#%E5%9B%BE%E7%89%87
修改车辆检测模型的预处理代码（涉及代码文件：
detect_and_classify/src/detectPreprocess/detectPreprocess.cpp）。
a. 打开图片文件夹的接口可直接复用样例代码，无需修改。
b. 修改读取图片的接口“DetectPreprocessThread::ReadPic”，将其中读取 JPEG
压缩图片的接口更改为读取 PNG 压缩图片的接口。

c. 修改图片解码接口“DetectPreprocessThread::ProcessPic”，将其中的 JPEG 解
码接口更改为 PNG 解码接口。

3. 重新编译运行样例。

3、将JPEG解码后格式指定为YUV420SP NV21

1. 将 JPEGD 解码功能相关代码中的输出格式由 YUV420SP NV12 修改为 YUV420SP
   NV21。
   AscendCL 中 DVPP 的图片数据格式配置可参见 acldvppPixelFormat。

   涉及代码文件：acllite/src/JpegDHelper.cpp

2. 将图片缩放功能相关代码中的数据格式由 YUV420SP NV12 修改为 YUV420SP
   NV21。
   由于车辆检测模型与颜色分类模型都涉及到图片缩放功能，原样例中的缩放是基
   于 YUV420SP NV12 格式的数据进行操作，所以数据格式变更后，这部分代码需
   同步修改。
   涉及代码文件：acllite/src/ResizeHelper.cpp

3. 将抠图功能相关代码中的数据格式由 YUV420SP NV12 修改为 YUV420SP NV21。
   由于颜色分类模型还涉及到抠图操作，原样例中的抠图功能是基于 YUV420SP
   NV12 格式的数据进行操作，所以数据格式变更后，这部分代码需同步修改。
   涉及代码文件：acllite/src/CropAndPasteHelper.cpp

   以上提到的三个文件：
   acllite/src/JpegDHelper.cpp
   acllite/src/ResizeHelper.cpp
   acllite/src/CropAndPasteHelper.cpp
   这三个
   路径在samples/cplusplus/common/acllite
   将acllitee中
   PIXEL_FORMAT_YUV_SEMIPLANAR_420
   改为
   PIXEL_FORMAT_YVU_SEMIPLANAR_420

   cd ${HOME}/samples/cplusplus/common/acllite
   make 
   make install
   
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4. 定制车辆检测模型与颜色分类模型的 AIPP 配置文件，将输入数据格式由
   YUV420SP NV12 修改为 YUV420SP NV21，并重新进行模型转换。
   AIPP 配置可参见：AIPP 配置参考。

# 进入目标识别样例工程根目录
cd ${HOME}/samples/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify
# 创建并进入model目录
cd model
# 下载yolov3的原始模型文件及AIPP配置文件
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/yolov3_t.onnx
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/aipp_onnx.cfg

# 下载color模型的原始模型文件及AIPP配置文件
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/color.pb
wget https://modelzoo-train-atc.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/003_Atc_Models/AE/ATC%20Model/YOLOV3_carColor_sample/data/aipp.cfg

修改如下文件
model/aipp.cfg
model/aipp_onnx.cfg
修改内容：
rbuv_swap_switch : true




# 执行模型转换命令，生成yolov3的适配昇腾AI处理器的离线模型文件
atc --model=./yolov3_t.onnx --framework=5 --output=yolov3 --input_shape="images:1,3,416,416;img_info:1,4" --soc_version=Ascend310 --input_fp16_nodes="img_info" --insert_op_conf=aipp_onnx.cfg
# 执行模型转换命令，生成color的适配昇腾AI处理器的离线模型文件
atc --input_shape="input_1:-1,224,224,3" --output=./color_dynamic_batch --soc_version=Ascend310 --framework=3 --model=./color.pb --insert_op_conf=./aipp.cfg --dynamic_batch_size="1,2,4,8"


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5. 重新编译 AclLite。
   因为步骤 1~步骤 3 会涉及到 AclLite 公共库的代码修改，所以需要重新编译
   AclLite 库，编译方法请参见 AclLite 库编译。
   说明：ECS 云环境为开发环境与运行环境合设场景。
6. 重新编译运行样例。
   请参见样例编译运行。

修改conf文件读入为jpeg

cd ~/samples/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify/scripts
bash sample_build.sh
bash sample_run.sh
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4、静态Batch -> 动态Batch的定制开发

1. 进行定制开发前，请先了解动态 Batch 场景下的接口调用流程，及定制流程参考资料：昇腾文档中心中的接口调用流程与动态 Batch。
   通用目标检测与识别 README 中的动态 batch 场景定制。
   了解了基本流程后，下面按照提示进行静态 Batch->动态 Batch 改造，实现流程提示如下。
2. 重新将 TensorFlow框架的颜色分类模型转换为离线 om 模型，设置模型每次处理
   的图片数量可以为 1、2、4、8 几种场景。
3. 定制颜色分类模型的预处理代码，设置模型推理时的实际 batch 大小，并创建对应
   batch 大小的输入数据。
   a. 准备动态 Batch 输入的数据结构。
   涉及代码文件：acllite/src/AclLiteModel.cpp 定制参考代码片段如下：

void CreateModelInput()
{
	aclError ret;
	modelDesc_ = aclmdlCreateDesc();
	ret = aclmdlGetDesc(modelDesc_, modelId_); 
	input_ = aclmdlCreateDataset();
	for(size_t index = 0; index < aclmdlGetNumInputs(modelDesc_); ++index)
	{
		// get ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME index
		const char* name = aclmdlGetInputNameByIndex(modelDesc_, index); 	
		size_t inputLen = aclmdlGetInputSizeByIndex(modelDesc_, index); 
		if(strcmp(name, ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME) == 0)
		{
			void *data = nullptr;
			ret = aclrtMalloc(&data, inputLen, ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST); 
			batchBuffer = aclCreateDataBuffer(data, inputLen);
			ret = aclmdlAddDatasetBuffer(input_, batchBuffer);
		}
		else
		{
			inputBuffer = aclCreateDataBuffer(InputData_index, InputData Size_index);
			ret = aclmdlAddDatasetBuffer(input_, inputBuffer);
		}
	}
}

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b. 每次推理前，设置此次推理 batch 数。
涉及代码文件：acllite/src/AclLiteModel.cpp

int ModelSetDynamicInfo(int batchSize)
{
	size_t index;
	// get index of dynamic batch in input dataset 
	aclError ret = aclmdlGetInputIndexByName(modelDesc_,
							ACL_DYNAMIC_TENSOR_NAME, &index);
	// set index
	ret = aclmdlSetDynamicBatchSize(modelId_, input_, index, batchSize);
}

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涉及代码文件：src/inference/inference.cpp

const int32_t kBatch = 2;
AclLiteError InferenceThread::InitModelInput() 
{ 	ModelSetDynamicInfo(batchSize_);
	classifyInputSize_ = YUV420SP_SIZE(kClassifyModelWidth, kClassifyModelHeight) * batchSize_;
	void* buf = nullptr;
	aclError aclRet = aclrtMalloc(&buf, classifyInputSize_,
									ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
	if ((buf == nullptr) || (aclRet != ACL_ERROR_NONE)) { 
		ACLLITE_LOG_ERROR("Malloc classify inference input buffer failed, "
				"error %d", aclRet); 
		return ACLLITE_ERROR;
}
	classifyInputBuf_ = (uint8_t *)buf; 
	return ACLLITE_OK;
}
或者
const int32_t kBatch = 2;
AclLiteError InferenceThread::InitModelInput() 
{ 	
    // ModelSetDynamicInfo(batchSize_);
    // aclmdlSetDynamicBatchSize(modelId_, input_, index, batchSize);
	classifyInputSize_ = YUV420SP_SIZE(kClassifyModelWidth, kClassifyModelHeight) * batchSize_;
	void* buf = nullptr;
	aclError aclRet = aclrtMalloc(&buf, classifyInputSize_,
									ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST);
	if ((buf == nullptr) || (aclRet != ACL_ERROR_NONE)) { 
		ACLLITE_LOG_ERROR("Malloc classify inference input buffer failed, "
				"error %d", aclRet); 
		return ACLLITE_ERROR;
}
	classifyInputBuf_ = (uint8_t *)buf; 
	return ACLLITE_OK;
}

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4. 重新编译 AclLite。
   因为步骤 2 会涉及到 AclLite 公共库的代码修改，所以需要重新编译 AclLite 库， 编译方法请参见 AclLite 库编译。
   说明：ECS 云环境为开发环境与运行环境合设场景。

cd ${HOME}/samples/cplusplus/common/acllite
make 
make install

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5. 重新编译运行样例。 请参见样例编译运行。

cd ~/samples/cplusplus/level3_application/1_cv/detect_and_classify/scripts
bash sample_build.sh
bash sample_run.sh
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这样就完成了多batch
5、AI应用自主开发
那我们话不多说，搞一个人脸识别的模型。
首先老规矩，再次clone一下代码仓。
先做个备注：

1. PB
   这种 PB 文件是表示 MetaGraph 的 protocol buffer格式的文件，MetaGraph 包括计算图，数据流，以及相关的变量和输入输出signature以及 asserts 指创建计算图时额外的文件。

简而言之，pb是tf模型的一种固化形式，相当于一种模型保存与加载的方式。
ONNX简介
ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式，用于存储训练好的模型。它使得不同的人工智能框架（如Pytorch, MXNet）可以采用相同格式存储模型数据并交互。 ONNX的规范及代码主要由微软，亚马逊 ，Facebook 和 IBM 等公司共同开发，以开放源代码的方式托管在Github上。目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有： Caffe2, PyTorch, MXNet，ML.NET，TensorRT 和 Microsoft CNTK，并且 TensorFlow 也非官方的支持ONNX。—维基百科

ONNX全称是Open Neural Network Exchange，不同深度学习框架可以将模型保存为ONNX格式，从而实现模型在不同框架之间的转换。
ONNX中，每一个计算流图都定义为由节点组成的列表，每个节点是一个OP，可能有一个或多个输入与输出，并由这些节点构建有向无环图。
目前，ONNX已支持当前主要的各种深度学习框架，有些框架如PyTorch是官方集成了ONNX，有些需要第三方支持，即便像darknet这种小众的框架，也可以手动构建ONNX图来将模型转为ONNX格式。

我们可以使用pip或在conda环境中使用conda来获取ONNX，具体参见ONNX的github。

2. ONNX
   ONNX是一个开放式规范，由以下组件组成：

可扩展计算图模型
一系列内置运算单元(OP)
标准数据类型
将一个模型转为ONNX格式，主要是构造计算流图，在官方github的example目录下有很多使用示例，这里列举出最常用的几个方法。

在ONNX中，数据的存储使用的是Google的Protobuf序列化框架，数据结构主要有以下六种，定义在onnx/onnx.in.proto文件内：

TensorProto
ValueInfoProto
AttributeProto

NodeProto
ModelProto
GraphProto

原来是[1,300,300,3] 我们进行缩放操作到 224 224
atc --model=./frozen_inference_graph.pb --input_shape="image_tensor:1,300,300,3" --output=./ssd_ascend_onnx --soc_version=Ascend310 --framework=3  --insert_op_conf=./aipp_onnx.cfg




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转换成功后，结果还是运行报错。无可奈何。
提了一个issue。
就此作罢。
https://gitee.com/ascend/modelzoo/wikis/%E5%A6%82%E4%BD%95%E8%8E%B7%E5%8F%96%E6%97%A5%E5%BF%97%E5%92%8C%E8%AE%A1%E7%AE%97%E5%9B%BE?sort_id=4097825