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开发实践丨昇腾CANN的推理应用开发体验

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摘要: 这是关于一次 Ascend 在线实验的记录,主要内容是通过网络模型加载、推理、结果输出的部署全流程展示,从而快速熟悉并掌握 ACL(Ascend Computing Language)基本开发流程。

 

本文分享自华为云社区《 基于昇腾CANN的推理应用开发快速体验(Python) 》,作者: Tianyi_Li 。

 

前情提要

 

这是关于一次 Ascend 在线实验的记录,主要内容是通过网络模型加载、推理、结果输出的部署全流程展示,从而快速熟悉并掌握 ACL(Ascend Computing Language)基本开发流程。

 

注意,为了保证学习和体验效果,用户应该具有以下知识储备:

 

1.熟练的Python语言编程能力

 

2.深度学习基础知识,理解神经网络模型输入输出数据结构

 

1. 目录

 

2. 最终目标

 

1.了解ACL的基本概念,清楚ACL具备哪些能力,能为我们做什幺

 

2.了解ACL定义的编程模型,理解各类运行资源的概念及其相互关系

 

3.能够区分Host和Device的概念,并学会管理这两者各自的内存

 

4.加载一个离线模型进行推理,并为推理准备输入输出数据结构

 

3. 基础知识

 

3.1 ATC介绍

 

ATC(Ascend Tensor Compiler)是华为昇腾软件栈提供的一个编译工具,它的主要功能是将基于开源框架的网络模型(如 Caffe、TensorFlow 等)以及单算子 Json 文件,转换成昇腾AI处理器支持的离线模型 Offline-Model 文件(简称OM文件)。在编译过程中,可以实现算子调度的优化、权值数据重排、内存使用优化等,并且可以脱离设备完成模型的预处理。更详细的ATC介绍,可参看 官方文档 。

 

需要说明的是,理论上对于华为自研 AI 计算框架 MindSpore 的支持会更加友好。

 

3.2 ACL介绍

 

对已训练好的权重文件,比如 Caffe框架下的 caffemodel, TensorFlow框架下得到的 checkpoint 或者 pb 文件,再经过 ATC 工具转换后得到的离线模型文件,ACL(Ascend Computing Language,昇腾计算语言)提供了一套用于在昇腾系列处理器上进行加速计算的API。基于这套API,您能够管理和使用昇腾软硬件计算资源,并进行机器学习相关计算。更详细的ACL介绍,可参看 官方文档 。

 

最新版本支持 onnx 模型和 MindSpore 模型转换为离线模型文件,甚至可以直接通过MindSpore进行部署和推理。

 

当前 ACL 提供了 C/C++ 和 Python 编程接口,能够很方便的帮助开发者达成包括但不限于如下这些目标:

 

1.加载深度学习模型进行推理

 

2.加载单算子进行计算

 

3.图像、视频数据的预处理

 

4. 准备工作

 

最终结果是使用 Resnet50 对 3 张图片进行分类推理。为了达成这个结果,首先我们准备了如下两个素材:

三张待推理分类的图片数据,如:

使用ATC工具,将 tensorflow 的 googlenet.pb 模型转换成昇腾支持的om(offine-model) 文件。

推理后我们将打印每张图片置信度排前5位的标签及其置信度。

 

5. 开始

 

5.1 初始化

 

在开始调用ACL的任何接口之前,首先要做ACL的初始化。初始化的代码很简单,只有一行:

 

acl.init(config_path)

 

这个接口调用会帮您准备好ACL的运行时环境。其中调用时传入的参数是一个配置文件在磁盘上的路径,这里暂时不必关注。

 

有初始化就有去初始化,在确定完成了ACL的所有调用之后,或者进程退出之前,要做去初始化操作,接口调用也十分简单:

 

acl.finalize()

 

导入Python包:

 

import argparse
import numpy as np
import struct
import acl
import os
from PIL import Image

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def init():
    ret = acl.init()
    check_ret("acl.init", ret)

 

5.2 申请计算资源

 

想要使用昇腾处理器提供的加速计算能力,需要对运行管理资源申请,包括Device、Context、Stream。且需要按顺序申请,主要涉及以下三个接口:

 

acl.rt.set_device(device_id)

 

这个接口指定计算设备,告诉运行时环境我们想要用哪个设备,或者更具体一点,哪个芯片。但是要注意,芯片和我们在这里传入的编号之间并没有物理上的一一对应关系。

 

acl.rt.create_context(device_id)

 

Context作为一个容器,管理了所有对象(包括Stream、Event、设备内存等)的生命周期。不同Context的Stream、不同Context的Event是完全隔离的,无法建立同步等待关系。个人理解为,如果计算资源足够的话,可以创建多个Context,分别运行不同的应用,来提高硬件利用率,而不用担心应用之间的互相干扰,类似于Docker。

 

acl.rt.create_stream()

 

Stream用于维护一些异步操作的执行顺序,确保按照应用程序中的代码调用顺序在Device上执行。基于Stream的kernel执行和数据传输能够实现Host运算操作、Host与Device间的数据传输、Device内的运算并行。

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

import sys
import os
from IPython.core.interactiveshell import InteractiveShell
InteractiveShell.ast_node_interactivity = "all" 
home_path = !echo ${HOME}
sys.path.append(os.path.join(home_path[0] , "jupyter-notebook/"))
print('System init success.')
# atlas_utils是本团队基于pyACL封装好的一套工具库,如果您也想引用的话,请首先将
# https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/python/common/atlas_utils
# 这个路径下的代码引入您的工程中
from atlas_utils.acl_resource import AclResource
from constants import *
# 创建一个AclResource类的实例
acl_resource = AclResource()
#AscendCL资源初始化(封装版本)
acl_resource.init()
# 上方“init”方法具体实现(仅供参考)
# 请阅读“init(self)”方法,观察初始化和运行时资源申请的详细操作步骤
def init(self):
    """
    Init resource
    """
    print("init resource stage:")
    ret = acl.init()
    utils.check_ret("acl.init", ret)
    #指定用于运算的Device
    ret = acl.rt.set_device(self.device_id)
    utils.check_ret("acl.rt.set_device", ret)
    print("Set device n success.")
    #显式创建一个Context
    self.context, ret = acl.rt.create_context(self.device_id)
    utils.check_ret("acl.rt.create_context", ret)
    #创建一个Stream
    self.stream, ret = acl.rt.create_stream()
    utils.check_ret("acl.rt.create_stream", ret)
    #获取当前昇腾AI软件栈的运行模式
    #0:ACL_DEVICE,表示运行在Device的Control CPU上或开发者版上
    #1:ACL_HOST,表示运行在Host CPU上
    self.run_mode, ret = acl.rt.get_run_mode()
    utils.check_ret("acl.rt.get_run_mode", ret)
    print("Init resource success")

 

需要说明的是这里使用了 atlas_utils ,这是昇腾团队基于 pyACL 封装好的一套工具库,可以更加便捷的使用,但可能存在更新不及时的问题,也不易于优化提升,以及个人学习理解,建议能不用,则不用。

 

5.3 加载模型

 

既然要调用模型进行推理,首先当然是要把模型加载进来。ACL 提供了多种模型加载和内存管理方式,这里我们只选取其中相对简单的一种,即从磁盘上加载离线模型,并且加载后的模型内存由ACL自动管理:

 

model_path = "./model/resnet50.om";  # 模型文件在磁盘上的路径
model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)  # 加载模型

 

其中,model_id 是系统完成模型加载后生成的模型ID对应的指针对象,加载后生成的model_id,全局唯一。

 

记得这个“model_id”,后边我们使用模型进行推理,以及卸载模型的时候还要用到。

 

有加载自然就有卸载,模型卸载的接口比较简单:

 

acl.mdl.unload(model_id)

 

至此,您脑海中应该有这样一个概念,即使用了任何的资源,加载了任何的素材,都要记得用完后销毁和卸载。这点对于使用 C/C++编程的同学应该很好理解。

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def load_model(model_path):
    model_path = "./model/googlenet_yuv.om"
    model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)
    check_ret("acl.mdl.load_from_file", ret)
    return model_id

 

5.4 获取模型信息

 

模型描述需要特殊的数据类型,使用以下函数来创建并获取该数据类型。

 

acl.mdl.create_desc()
acl.mdl.get_desc(model_desc, model_id)

 

获取到模型类型后,还需要根据该类型来获取模型的输入输出个数,调用函数如下:

 

acl.mdl.get_num_inputs(model_desc)
acl.mdl.get_num_outputs(model_desc)

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def get_model_data(model_id):
    global model_desc
    model_desc = acl.mdl.create_desc()
    ret = acl.mdl.get_desc(model_desc, model_id)
    check_ret("acl.mdl.get_desc", ret)
    input_size = acl.mdl.get_num_inputs(model_desc)
    output_size = acl.mdl.get_num_outputs(model_desc)
    return input_size, output_size

 

5.5 申请device内存

 

要使用 NPU 进行加速计算,首先要申请能够被 NPU 直接访问到的专用内存。在讲解内存申请之前,首先我们要区分如下两个概念:

 

Host:Host指与Device相连接的X86服务器、ARM服务器,会利用Device提供的NN(Neural-Network )计算能力,完成业务。

 

Device:Device指安装了芯片的硬件设备,利用PCIe接口与Host侧连接,为Host提供NN计算能力。

 

简而言之,我们的数据需要先从Host侧进行加载,即读进Host侧内存,随后将其拷贝到Device侧内存,才能进行计算。计算后的结果还要传回Host侧才能进行使用。

 

申请Device侧内存:

 

dev_ptr, ret = acl.rt.malloc(size, policy)   # 申请device侧内存

 

其中,dev_ptr是device侧内存指针,size是device侧内存大小。

 

这里我们分配了跟Host侧同样大小的内存,准备用于在Device侧存放推理数据。本接口最后一个参数policy是内存分配规则。

 

ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST ----- 优先申请大页内存,如果大页内存不够,则使用普通页的内存。
ACL_MEM_MALLOC_HUGE_ONLY ----- 仅申请大页,如果大页内存不够,则返回错误。
ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY ----- 仅申请普通页。

 

使用完别忘了释放申请过的内存:acl.rt.malloc-> acl.rt.free,切记!!!

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def gen_data_buffer(size, des):
    global model_desc
    func = buffer_method[des]
    for i in range(size):
        temp_buffer_size  = acl.mdl.get_output_size_by_index(model_desc, i)
        temp_buffer, ret = acl.rt.malloc(temp_buffer_size,
                                         const.ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY)
        check_ret("acl.rt.malloc", ret)
        if des == "in":
            input_data.append({"buffer": temp_buffer,
                                    "size": temp_buffer_size})
        elif des == "out":
            output_data.append({"buffer": temp_buffer,
                                     "size": temp_buffer_size})
def malloc_device(input_num, output_num):
    gen_data_buffer(input_num, des="in")
    gen_data_buffer(output_num, des="out")

 

5.6 图片处理(DVPP)

 

数字视觉预处理模块(DVPP)作为昇腾AI软件栈中的编解码和图像转换模块,为神经网络发挥着预处理辅助功能。当来自系统内存和网络的视频或图像数据进入昇腾AI处理器的计算资源中运算之前,由于Davinci架构对输入数据有固定的格式要求,如果数据未满足架构规定的输入格式、分辨率等要求,就需要调用数字视觉处理模块进行格式的转换,才可以进行后续的神经网络计算步骤。

 

DVPP相关接口介绍:

 

读取、初始化图片:

 

AclImage(image_file)

 

图片预处理:

 

yuv_image=jpegd(image)

 

将输入图片缩放为输出尺寸:

 

resized_image = _dvpp.resize(yuv_image, MODEL_WIDTH, MODEL_HEIGHT)

 

函数示例:

 

def image_process_dvpp():
    global run_mode
    global images_list
 
    stream, ret = acl.rt.create_stream()
    check_ret("acl.rt.create_stream", ret)
    run_mode, ret = acl.rt.get_run_mode()
    check_ret("acl.rt.get_run_mode", ret)
    _dvpp = Dvpp(stream, run_mode)
    _dvpp.init_resource()
    IMG_EXT = ['.jpg', '.JPG', '.png', '.PNG', '.bmp', '.BMP', '.jpeg', '.JPEG']
    images_list = [os.path.join("./data", img)
                    for img in os.listdir("./data")
                    if os.path.splitext(img)[1] in IMG_EXT]
    img_list = []
    for image_file in images_list:
        image = AclImage(image_file)
        image_input = image.copy_to_dvpp()
        yuv_image = _dvpp.jpegd(image_input)
        resized_image = dvpp.resize(yuv_image, 
                        MODEL_WIDTH, MODEL_HEIGHT)
        img_list.append(resized_image)
        print("dvpp_process image: {} success".format(image_file))
    return img_list

 

5.7 数据传输

 

5.7.1 host传输数据至device

 

把数据从Host侧拷贝至Device侧:

 

acl.rt.memcpy(dst, dest_max, src, count, direction)

 

参数的顺序是:目的内存地址,目的内存最大大小,源内存地址,拷贝长度,拷贝方向。

 

direction拷贝方向当前支持四种:

 

ACL_MEMCPY_HOST_TO_HOST ----- host->host
ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE ----- host->device
ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST ----- device->host
ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_DEVICE ----- device->device

 

该步骤已在DVPP接口内自动完成。

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def _data_interaction_in(dataset):
    global input_data
    temp_data_buffer = input_data
    for i in range(len(temp_data_buffer)):
        item = temp_data_buffer[i]
        ptr = acl.util.numpy_to_ptr(dataset)
        ret = acl.rt.memcpy(item["buffer"],
                            item["size"],
                            ptr,
                            item["size"],
                            ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)
        check_ret("acl.rt.memcpy", ret)

 

5.7.2 准备推理所需数据结构

 

模型推理所需的输入输出数据,是通过一种特定的数据结构来组织的,这种数据结构叫“dataSet”,即所有的输入,组成了1个dateset,所有的输出组成了一个dataset。而对于很多模型来讲,输入其实不止一个,那幺所有的输入集合叫“dataSet”,其中的每一个输入叫什幺呢?

 

答案是“dataBuffer”。即一个模型的多个输入,每个输入是一个“dataBuffer”,所有的dataBuffer构成了一个“dataSet”。

 

下面我们从构建dataBuffer开始。

 

dataBuffer的创建很简单,还记得前边我们申请了Device侧的内存,并且把数据传过去了吗?现在要用到了。我们当时的device侧内存地址:data,这段内存的长度:size。使用上边两个对象来创建一个dataBuffer:

 

acl.create_data_buffer(data, size)

 

现在,这个“buffer”就是我们的第一个输入了。

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def create_buffer(dataset, type="in"):
    global input_data, output_data
    if type == "in":    
        temp_dataset = input_data
    else:
        temp_dataset = output_data
    for i in range(len(temp_dataset)):
        item = temp_dataset[i]
        data = acl.create_data_buffer(item["buffer"], item["size"])
        if data is None:
            ret = acl.destroy_data_buffer(dataset)
            check_ret("acl.destroy_data_buffer", ret)
        _, ret = acl.mdl.add_dataset_buffer(dataset, data)
        if ret != ACL_ERROR_NONE:
            ret = acl.destroy_data_buffer(dataset)
            check_ret("acl.destroy_data_buffer", ret)

 

针对本实验所用到的 resnet50 模型,我们只需要一个输入即可,那现在有了dataBuffer,要如何构建dataSet呢?

 

很简单:

 

acl.mdl.create_dataset()

 

dataset有了,下面就是向这个dataset中放置DataBuffer了:

 

acl.mdl.add_dataset_buffer(dataset, data)

 

这样,我们在dataset中添加了一个databuffer,输入准备好了。

 

创建输出数据结构同理,当您拿到一个模型,您应该是清楚这个模型的输出数据结构的,根据其输出个数、每个输出占用内存的大小来申请相应的device内存、dataBuffer以及dataSet即可。

 

现在假设我们已经创建好了输出的dataset,其变量名称叫做:

 

outputDataSet

 

至此,我们准备好了推理所需的所有素材。

 

当然,将来用完之后别忘了销毁:

 

acl.create_data_buffer-> acl.destory_data_buffer;     acl.mdl.create_dataset-> acl.mdl.destroy_dataset

 

接口介绍:

 

函数实例:

 

def _gen_dataset(type="in"):
    global load_input_dataset, load_output_dataset
    dataset = acl.mdl.create_dataset()
    if type == "in":    
        load_input_dataset = dataset
    else:
        load_output_dataset = dataset
    create_buffer(dataset, type)

 

5.8 推理

 

所有素材准备好之后,模型推理已经是顺理成章的事情了,还记得我们的几个关键素材吗?

 

model_id
load_input_dataset
load_output_dataset

 

最终的推理,其实只需要一行代码:

 

ret = acl.mdl.execute(model_id, input, output)

 

这是个同步接口,线程会阻塞在这里直到推理结束。推理结束后就可以提取load_output_dataset中的数据进行使用了。

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def inference(model_id, _input, _output):
    global load_input_dataset, load_output_dataset
    ret = acl.mdl.execute(model_id,
                    load_input_dataset,
                    load_output_dataset)
    check_ret("acl.mdl.execute", ret)

 

5.9 后处理

 

5.9.1释放资源

 

资源有申请就要有释放,调用以下接口释放之前申请的dataset和databuffer:

 

ret = acl.mdl.destroy_dataset(dataset)
ret = acl.destory_data_buffer(data_buffer)

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def _destroy_data_set_buffer():
    global load_input_dataset, load_output_dataset
    for dataset in [load_input_dataset, load_output_dataset]:
        if not dataset:
            continue
        num = acl.mdl.get_dataset_num_buffers(dataset)
        for i in range(num):
            data_buf = acl.mdl.get_dataset_buffer(dataset, i)
            if data_buf:
                ret = acl.destroy_data_buffer(data_buf)
                check_ret("acl.destroy_data_buffer", ret)
        ret = acl.mdl.destroy_dataset(dataset)
        check_ret("acl.mdl.destroy_dataset", ret)

 

5.9.2 申请host内存

 

建立outputDataset的时候,您应该使用了device侧的内存,将这部分内存拷贝回host侧,即可直接使用了。

 

申请Host侧内存:

 

host_ptr是host侧内存指针,随后即可使用host_ptr指向的内存来暂存推理输入数据。把数据从device侧拷贝至host侧:

 

ret = acl.rt.memcpy(dst, dest_max, src, count, direction)

 

参数的顺序是:目的内存地址,目的内存最大大小,源内存地址,拷贝长度,拷贝方向。(支持host->host, host->device, device->host, device->device四种,与申请device内存相同)

 

使用完别忘了释放申请过的内存:

 

acl.rt.malloc_host-> acl.rt.free_host

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def _data_interaction_out(dataset):
    global output_data
    temp_data_buffer = output_data
    if len(dataset) == 0:
        for item in output_data:
            temp, ret = acl.rt.malloc_host(item["size"])
            if ret != 0:
                raise Exception("can't malloc_host ret={}".format(ret))
            dataset.append({"size": item["size"], "buffer": temp})
    for i in range(len(temp_data_buffer)):
        item = temp_data_buffer[i]
        ptr = dataset[i]["buffer"]
        ret = acl.rt.memcpy(ptr,
                            item["size"],
                            item["buffer"],
                            item["size"],
                            ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)
        check_ret("acl.rt.memcpy", ret)

 

5.9.3 获取推理结果并打印

 

将推理后的结果数据转换为numpy类型,然后按照图片分类置信度前五的顺序打印出来。

 

结果示例如下:

 

接口介绍:

 

函数示例:

 

def print_result(result):
    global images_list, INDEX
    dataset = []
    for i in range(len(result)):
        temp = result[i]
        size = temp["size"]
        ptr = temp["buffer"]
        data = acl.util.ptr_to_numpy(ptr, (size,), 1)
        dataset.append(data)
    st = struct.unpack("1000f", bytearray(dataset[0]))
    vals = np.array(st).flatten()
    top_k = vals.argsort()[-1:-6:-1]
    print()
    print("======== image: {} =============".format(images_list[INDEX]))
    print("======== top5 inference results: =============")
    INDEX+=1
    for n in top_k:
        object_class = get_image_net_class(n)
        print("label:%d  confidence: %f, class: %s" % (n, vals[n], object_class))

 

6. 完整样例演示

 

ACL完整程序示例:

 

import argparse
import numpy as np
import struct
import acl
import os
from PIL import Image
import sys
home_path = get_ipython().getoutput('echo ${HOME}')
sys.path.append(os.path.join(home_path[0] , "jupyter-notebook/"))
print('System init success.')
from src.acl_dvpp import Dvpp
import src.constants as const
from src.acl_image import AclImage
from src.image_net_classes import get_image_net_class
WORK_DIR = os.getcwd()
ACL_MEM_MALLOC_HUGE_FIRST = 0
ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE = 1
ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST = 2
ACL_ERROR_NONE = 0
MODEL_WIDTH = 224
MODEL_HEIGHT = 224
IMG_EXT = ['.jpg', '.JPG', '.png', '.PNG', '.bmp', '.BMP', '.jpeg', '.JPEG']
ret = acl.init()
# GLOBAL
load_input_dataset = None
load_output_dataset = None
input_data = []
output_data = []
_output_info = []
images_list = []
model_desc = 0
run_mode = 0
INDEX = 0
if WORK_DIR.find("src") == -1:
    MODEL_PATH = WORK_DIR + "/src/model/googlenet_yuv.om"
    DATA_PATH = WORK_DIR + "/src/data"
else:
    MODEL_PATH = WORK_DIR + "/model/googlenet_yuv.om"
    DATA_PATH = WORK_DIR + "/data"
buffer_method = {
    "in": acl.mdl.get_input_size_by_index,
    "out": acl.mdl.get_output_size_by_index
    }
def check_ret(message, ret):
    if ret != ACL_ERROR_NONE:
        raise Exception("{} failed ret={}"
                        .format(message, ret))
def init():
    ret = acl.init()
    check_ret("acl.init", ret)
    print("init success")
def allocate_res(device_id):   
    ret = acl.rt.set_device(device_id)
    check_ret("acl.rt.set_device", ret)
    context, ret = acl.rt.create_context(device_id)
    check_ret("acl.rt.create_context", ret)
    print("allocate_res success")
    return context
def load_model(model_path):
    model_id, ret = acl.mdl.load_from_file(model_path)
    check_ret("acl.mdl.load_from_file", ret)
    print("load_model success")
    return model_id
def get_model_data(model_id):
    global model_desc
    model_desc = acl.mdl.create_desc()
    ret = acl.mdl.get_desc(model_desc, model_id)
    check_ret("acl.mdl.get_desc", ret)
    input_size = acl.mdl.get_num_inputs(model_desc)
    output_size = acl.mdl.get_num_outputs(model_desc)
    print("get_model_data success")
    return input_size, output_size
def gen_data_buffer(num, des):
    global model_desc
    func = buffer_method[des]
    for i in range(num):
        #temp_buffer_size = (model_desc, i)
        temp_buffer_size  = acl.mdl.get_output_size_by_index(model_desc, i)
        temp_buffer, ret = acl.rt.malloc(temp_buffer_size,
                                         const.ACL_MEM_MALLOC_NORMAL_ONLY)
        check_ret("acl.rt.malloc", ret)
        if des == "in":
            input_data.append({"buffer": temp_buffer,
                                    "size": temp_buffer_size})
        elif des == "out":
            output_data.append({"buffer": temp_buffer,
                                     "size": temp_buffer_size})
def malloc_device(input_num, output_num):
    gen_data_buffer(input_num, des="in")
    gen_data_buffer(output_num, des="out")
def image_process_dvpp(dvpp):
    global run_mode
    global images_list   
 
   # _dvpp.init_resource()
    IMG_EXT = ['.jpg', '.JPG', '.png', '.PNG', '.bmp', '.BMP', '.jpeg', '.JPEG']
    images_list = [os.path.join(DATA_PATH, img)
                    for img in os.listdir(DATA_PATH)
                    if os.path.splitext(img)[1] in IMG_EXT]
    img_list = []
    for image_file in images_list:
        #读入图片
        image = AclImage(image_file)
        image_input = image.copy_to_dvpp()
        #对图片预处理
        yuv_image = dvpp.jpegd(image_input)
        resized_image = dvpp.resize(yuv_image, 
                        MODEL_WIDTH, MODEL_HEIGHT)
        img_list.append(resized_image)
 
        print("dvpp_process image: {} success".format(image_file))
    return img_list
def _data_interaction_in(dataset):
    global input_data
    temp_data_buffer = input_data
    for i in range(len(temp_data_buffer)):
        item = temp_data_buffer[i]
        ptr = acl.util.numpy_to_ptr(dataset)
        ret = acl.rt.memcpy(item["buffer"],
                            item["size"],
                            ptr,
                            item["size"],
                            ACL_MEMCPY_HOST_TO_DEVICE)
        check_ret("acl.rt.memcpy", ret)
    print("data_interaction_in success")
def create_buffer(dataset, type="in"):
    global input_data, output_data
    if type == "in":    
        temp_dataset = input_data
    else:
        temp_dataset = output_data
    for i in range(len(temp_dataset)):
        item = temp_dataset[i]
        data = acl.create_data_buffer(item["buffer"], item["size"])
        if data is None:
            ret = acl.destroy_data_buffer(dataset)
            check_ret("acl.destroy_data_buffer", ret)
        _, ret = acl.mdl.add_dataset_buffer(dataset, data)
        if ret != ACL_ERROR_NONE:
            ret = acl.destroy_data_buffer(dataset)
            check_ret("acl.destroy_data_buffer", ret)
    #print("create data_buffer {} success".format(type))
def _gen_dataset(type="in"):
    global load_input_dataset, load_output_dataset
    dataset = acl.mdl.create_dataset()
    #print("create data_set {} success".format(type))
    if type == "in":    
        load_input_dataset = dataset
    else:
        load_output_dataset = dataset
    create_buffer(dataset, type)
def inference(model_id, _input, _output):
    global load_input_dataset, load_output_dataset
    ret = acl.mdl.execute(model_id,
                    load_input_dataset,
                    load_output_dataset)
    check_ret("acl.mdl.execute", ret)
def _destroy_data_set_buffer():
    global load_input_dataset, load_output_dataset
    for dataset in [load_input_dataset, load_output_dataset]:
        if not dataset:
            continue
        num = acl.mdl.get_dataset_num_buffers(dataset)
        for i in range(num):
            data_buf = acl.mdl.get_dataset_buffer(dataset, i)
            if data_buf:
                ret = acl.destroy_data_buffer(data_buf)
                check_ret("acl.destroy_data_buffer", ret)
        ret = acl.mdl.destroy_dataset(dataset)
        check_ret("acl.mdl.destroy_dataset", ret)
def _data_interaction_out(dataset):
    global output_data
    temp_data_buffer = output_data
    if len(dataset) == 0:
        for item in output_data:
            temp, ret = acl.rt.malloc_host(item["size"])
            if ret != 0:
                raise Exception("can't malloc_host ret={}".format(ret))
            dataset.append({"size": item["size"], "buffer": temp})
    for i in range(len(temp_data_buffer)):
        item = temp_data_buffer[i]
        ptr = dataset[i]["buffer"]
        ret = acl.rt.memcpy(ptr,
                            item["size"],
                            item["buffer"],
                            item["size"],
                            ACL_MEMCPY_DEVICE_TO_HOST)
        check_ret("acl.rt.memcpy", ret)
def print_result(result):
    global images_list, INDEX
    dataset = []
    for i in range(len(result)):
        temp = result[i]
        size = temp["size"]
        ptr = temp["buffer"]
        data = acl.util.ptr_to_numpy(ptr, (size,), 1)
        dataset.append(data)
    st = struct.unpack("1000f", bytearray(dataset[0]))
    vals = np.array(st).flatten()
    top_k = vals.argsort()[-1:-6:-1]
    print()
    print("======== image: {} =============".format(images_list[INDEX]))
    print("======== top5 inference results: =============")
    INDEX+=1
    for n in top_k:
        object_class = get_image_net_class(n)
        print("label:%d  confidence: %f, class: %s" % (n, vals[n], object_class))
def release(model_id, context):
    global input_data, output_data
    ret = acl.mdl.unload(model_id)
    check_ret("acl.mdl.unload", ret)
    while input_data:
        item = input_data.pop()
        ret = acl.rt.free(item["buffer"])
        check_ret("acl.rt.free", ret)
    while output_data:
        item = output_data.pop()
        ret = acl.rt.free(item["buffer"])
        check_ret("acl.rt.free", ret)
    if context:
        ret = acl.rt.destroy_context(context)
        check_ret("acl.rt.destroy_context", ret)
        context = None
    ret = acl.rt.reset_device(0)
    check_ret("acl.rt.reset_device", ret)
    print('release source success')
def main():
    global input_data 
    #init()
    context = allocate_res(0)
    model_id = load_model(MODEL_PATH)
    input_num, output_num = get_model_data(model_id)
    malloc_device(input_num, output_num) 
    dvpp = Dvpp()
    img_list = image_process_dvpp(dvpp)
    for image  in img_list:
        image_data = {"buffer":image.data(), "size":image.size}
        input_data[0] = image_data
        _gen_dataset("in")
        _gen_dataset("out")
        inference(model_id, load_input_dataset, load_output_dataset)
        _destroy_data_set_buffer()
        res = []
        _data_interaction_out(res)
        print_result(res)
    release(model_id,context)
if __name__ == '__main__':
    main()

 

更多有关ACL的介绍,请详见官方 参考文档

 

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