MaochengHu 576cda45b8 first commit | 2 years ago | |
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Makefile | 2 years ago | |
README.md | 2 years ago | |
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本教程将介绍基于Paddle Lite 在移动端部署PaddleDetection模型的详细步骤。
Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎,为手机、IOT端提供高效推理能力,并广泛整合跨平台硬件,为端侧部署及应用落地问题提供轻量化的部署方案。
交叉编译环境用于编译 Paddle Lite 和 PaddleDetection 的C++ demo。 支持多种开发环境,不同开发环境的编译流程请参考对应文档,请确保安装完成Java jdk、Android NDK(R17 < version < R21,其他版本以上未做测试)。 设置NDK_ROOT命令:
export NDK_ROOT=[YOUR_NDK_PATH]/android-ndk-r17c
预测库有两种获取方式:
注意:(1) 如果是从 Paddle-Lite 官方文档下载的预测库,注意选择with_extra=ON,with_cv=ON
的下载链接。2. 目前只提供Android端demo,IOS端demo可以参考Paddle-Lite IOS demo
(2)PP-PicoDet部署需要Paddle Lite 2.11以上版本,建议选择从源码编译的方式。
编译Paddle-Lite得到预测库,Paddle-Lite的编译方式如下(Lite库在不断更新,如若下列命令无效,请以Lite官方repo为主):
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
# 如果使用编译方式,建议使用develop分支编译预测库
git checkout develop
# FP32
./lite/tools/build_android.sh --arch=armv8 --toolchain=clang --with_cv=ON --with_extra=ON
# FP16
./lite/tools/build_android.sh --arch=armv8 --toolchain=clang --with_cv=ON --with_extra=ON --with_arm82_fp16=ON
注意:编译Paddle-Lite获得预测库时,需要打开--with_cv=ON --with_extra=ON
两个选项,--arch
表示arm
版本,这里指定为armv8,更多编译命令介绍请参考链接。
直接下载预测库并解压后,可以得到inference_lite_lib.android.armv8.clang.c++_static.with_extra.with_cv/
文件夹,通过编译Paddle-Lite得到的预测库位于Paddle-Lite/build.lite.android.armv8.gcc/inference_lite_lib.android.armv8/
文件夹下。
预测库的文件目录如下:
```
inference_lite_lib.android.armv8/
|-- cxx C++ 预测库和头文件
| |-- include C++ 头文件
| | |-- paddle_api.h
| | |-- paddle_image_preprocess.h
| | |-- paddle_lite_factory_helper.h
| | |-- paddle_place.h
| | |-- paddle_use_kernels.h
| | |-- paddle_use_ops.h
| | -- paddle_use_passes.h
|
-- lib C++预测库
| |-- libpaddle_api_light_bundled.a C++静态库
| -- libpaddle_light_api_shared.so C++动态库
|-- java Java预测库
| |-- jar
| |
-- PaddlePredictor.jar
| |-- so
| | -- libpaddle_lite_jni.so
|
-- src
|-- demo C++和Java示例代码
| |-- cxx C++ 预测库demo
| `-- java Java 预测库demo
## 2 开始运行
### 2.1 模型优化
Paddle-Lite 提供了多种策略来自动优化原始的模型,其中包括量化、子图融合、混合调度、Kernel优选等方法,使用Paddle-Lite的`opt`工具可以自动对inference模型进行优化,目前支持两种优化方式,优化后的模型更轻量,模型运行速度更快。
**注意**:如果已经准备好了 `.nb` 结尾的模型文件,可以跳过此步骤。
#### 2.1.1 安装paddle_lite_opt工具
安装`paddle_lite_opt`工具有如下两种方法:
1. [**建议**]pip安装paddlelite并进行转换
```shell
pip install paddlelite==2.10rc
```
2. 源码编译Paddle-Lite生成`paddle_lite_opt`工具
模型优化需要Paddle-Lite的`opt`可执行文件,可以通过编译Paddle-Lite源码获得,编译步骤如下:
```shell
# 如果准备环境时已经clone了Paddle-Lite,则不用重新clone Paddle-Lite
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite.git
cd Paddle-Lite
git checkout develop
# 启动编译
./lite/tools/build.sh build_optimize_tool
```
编译完成后,`opt`文件位于`build.opt/lite/api/`下,可通过如下方式查看`opt`的运行选项和使用方式;
```shell
cd build.opt/lite/api/
./opt
```
`opt`的使用方式与参数与上面的`paddle_lite_opt`完全一致。
之后使用`paddle_lite_opt`工具可以进行inference模型的转换。`paddle_lite_opt`的部分参数如下:
|选项|说明|
|-|-|
|--model_file|待优化的PaddlePaddle模型(combined形式)的网络结构文件路径|
|--param_file|待优化的PaddlePaddle模型(combined形式)的权重文件路径|
|--optimize_out_type|输出模型类型,目前支持两种类型:protobuf和naive_buffer,其中naive_buffer是一种更轻量级的序列化/反序列化实现,默认为naive_buffer|
|--optimize_out|优化模型的输出路径|
|--valid_targets|指定模型可执行的backend,默认为arm。目前可支持x86、arm、opencl、npu、xpu,可以同时指定多个backend(以空格分隔),Model Optimize Tool将会自动选择最佳方式。如果需要支持华为NPU(Kirin 810/990 Soc搭载的达芬奇架构NPU),应当设置为npu, arm|
更详细的`paddle_lite_opt`工具使用说明请参考[使用opt转化模型文档](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/user_guides/opt/opt_bin.html)
`--model_file`表示inference模型的model文件地址,`--param_file`表示inference模型的param文件地址;`optimize_out`用于指定输出文件的名称(不需要添加`.nb`的后缀)。直接在命令行中运行`paddle_lite_opt`,也可以查看所有参数及其说明。
#### 2.1.3 转换示例
下面以PaddleDetection中的 `PicoDet` 模型为例,介绍使用`paddle_lite_opt`完成预训练模型到inference模型,再到Paddle-Lite优化模型的转换。
```shell
# 进入PaddleDetection根目录
cd PaddleDetection_root_path
# 将预训练模型导出为inference模型
python tools/export_model.py -c configs/picodet/picodet_s_320_coco.yml \
-o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/picodet_s_320_coco.pdparams --output_dir=output_inference
# 将inference模型转化为Paddle-Lite优化模型
# FP32
paddle_lite_opt --valid_targets=arm --model_file=output_inference/picodet_s_320_coco/model.pdmodel --param_file=output_inference/picodet_s_320_coco/model.pdiparams --optimize_out=output_inference/picodet_s_320_coco/model
# FP16
paddle_lite_opt --valid_targets=arm --model_file=output_inference/picodet_s_320_coco/model.pdmodel --param_file=output_inference/picodet_s_320_coco/model.pdiparams --optimize_out=output_inference/picodet_s_320_coco/model --enable_fp16=true
# 将inference模型配置转化为json格式
python deploy/lite/convert_yml_to_json.py output_inference/picodet_s_320_coco/infer_cfg.yml
最终在output_inference/picodet_s_320_coco/文件夹下生成model.nb
和 infer_cfg.json
的文件。
注意:--optimize_out
参数为优化后模型的保存路径,无需加后缀.nb
;--model_file
参数为模型结构信息文件的路径,--param_file
参数为模型权重信息文件的路径,请注意文件名。
首先需要进行一些准备工作。
ARM_ABI=arm7
。电脑上安装ADB工具,用于调试。 ADB安装方式如下:
2.1. MAC电脑安装ADB:
brew cask install android-platform-tools
2.2. Linux安装ADB
sudo apt update
sudo apt install -y wget adb
2.3. Window安装ADB
win上安装需要去谷歌的安卓平台下载ADB软件包进行安装:链接
手机连接电脑后,开启手机USB调试
选项,选择文件传输
模式,在电脑终端中输入:
adb devices
如果有device输出,则表示安装成功,如下所示:
List of devices attached
744be294 device
cd {PadddleDetection_Root}
cd deploy/lite/
inference_lite_path=/{lite prediction library path}/inference_lite_lib.android.armv8.gcc.c++_static.with_extra.with_cv/
mkdir $inference_lite_path/demo/cxx/lite
cp -r Makefile src/ include/ *runtime_config.json $inference_lite_path/demo/cxx/lite
cd $inference_lite_path/demo/cxx/lite
# 执行编译,等待完成后得到可执行文件main
make ARM_ABI=arm8
#如果是arm7,则执行 make ARM_ABI = arm7 (或者在Makefile中修改该项)
mkdir deploy
cp main *runtime_config.json deploy/
cd deploy
mkdir model_det
mkdir model_keypoint
# 将优化后的模型、预测库文件、测试图像放置在预测库中的demo/cxx/detection文件夹下
cp {PadddleDetection_Root}/output_inference/picodet_s_320_coco/model.nb ./model_det/
cp {PadddleDetection_Root}/output_inference/picodet_s_320_coco/infer_cfg.json ./model_det/
# 如果需要关键点模型,则只需操作:
cp {PadddleDetection_Root}/output_inference/hrnet_w32_256x192/model.nb ./model_keypoint/
cp {PadddleDetection_Root}/output_inference/hrnet_w32_256x192/infer_cfg.json ./model_keypoint/
# 将测试图像复制到deploy文件夹中
cp [your_test_img].jpg ./demo.jpg
# 将C++预测动态库so文件复制到deploy文件夹中
cp ../../../cxx/lib/libpaddle_light_api_shared.so ./
执行完成后,deploy文件夹下将有如下文件格式:
deploy/
|-- model_det/
| |--model.nb 优化后的检测模型文件
| |--infer_cfg.json 检测器模型配置文件
|-- model_keypoint/
| |--model.nb 优化后的关键点模型文件
| |--infer_cfg.json 关键点模型配置文件
|-- main 生成的移动端执行文件
|-- det_runtime_config.json 目标检测执行时参数配置文件
|-- keypoint_runtime_config.json 关键点检测执行时参数配置文件
|-- libpaddle_light_api_shared.so Paddle-Lite库文件
注意:
det_runtime_config.json
包含了目标检测的超参数,请按需进行修改:{
"model_dir_det": "./model_det/", #检测器模型路径
"batch_size_det": 1, #检测预测时batchsize
"threshold_det": 0.5, #检测器输出阈值
"image_file": "demo.jpg", #测试图片
"image_dir": "", #测试图片文件夹
"run_benchmark": true, #性能测试开关
"cpu_threads": 4 #线程数
}
keypoint_runtime_config.json
包含了关键点检测的超参数,请按需进行修改:
{
"model_dir_keypoint": "./model_keypoint/", #关键点模型路径(不使用需为空字符)
"batch_size_keypoint": 8, #关键点预测时batchsize
"threshold_keypoint": 0.5, #关键点输出阈值
"image_file": "demo.jpg", #测试图片
"image_dir": "", #测试图片文件夹
"run_benchmark": true, #性能测试开关
"cpu_threads": 4 #线程数
}
deploy/
push到手机上运行,步骤如下:# 将上述deploy文件夹push到手机上
adb push deploy /data/local/tmp/
adb shell
cd /data/local/tmp/deploy
export LD_LIBRARY_PATH=/data/local/tmp/deploy:$LD_LIBRARY_PATH
# 修改权限为可执行
chmod 777 main
# 以检测为例,执行程序
./main det_runtime_config.json
如果对代码做了修改,则需要重新编译并push到手机上。
运行效果如下:
Q1:如果想更换模型怎么办,需要重新按照流程走一遍吗?
A1:如果已经走通了上述步骤,更换模型只需要替换 .nb
模型文件即可,同时要注意修改下配置文件中的 .nb
文件路径以及类别映射文件(如有必要)。
Q2:换一个图测试怎么做?
A2:替换 deploy 下的测试图像为你想要测试的图像,使用 ADB 再次 push 到手机上即可。