使用TVMC进行模型的编译与优化

TVMC介绍

TVMC,是TVM的命令行驱动程序，TVMC是一种通过命令行界面公开TVM功能的工具，例如uto-tuning/compiling/profiling和通过命令行接口运行模型

在完成本节内容后，将使用 TVMC 来完成以下任务：

为 TVM 运行时编译预训练 ResNet-50 v2 模型。
通过编译后的模型运行真实图像，并解释输出和模型的性能。
使用 TVM 在 CPU 上调优模型。
使用 TVM 收集的调优数据重新编译优化模型。
通过优化后的模型运行图像，并比较输出和模型的性能。

可通过ython -m tvm.driver.tvmc 访问命令行驱动功能，但为方便使用，这里对它进行了重命名

修改别名：

alias tvmc='python3 -m tvm.driver.tvmc'

通过tvmc --help查看命令帮助：

可看到，tvmc可用的TVM的主要功能来自子命令compile和run，以及tune，可使用tvmc <subcommand> --help查看详细使用

获得模型

ResNet-50 是卷积神经网络，有 50 层深度，设计用于图像分类。将使用的模型已经在超过一百万张图片上进行了预训练，有 1000 种不同的分类。该网络输入图像大小为 224x224。

wget https://github.com/onnx/models/raw/b9a54e89508f101a1611cd64f4ef56b9cb62c7cf/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx

可通过https://netron.app/ 对onnx模型进行可视化展示：

Compiling an ONNX Model to the TVM Runtime

拿到ResNet-50 模型后，就可以开始编译它，为了完成编译，我们需要使用tvmc compile。从编译过程中得到的输出是模型的 TAR 包，它被编译成目标平台的动态库。可以使用 TVM 运行时在目标设备上运行该模型。

tvmc compile \
--target "llvm" \
--input-shapes "data:[1,3,224,224]" \
--output resnet50-v2-7-tvm.tar \
resnet50-v2-7.onnx

我们对生成的resnet50-v2-7-tvm.tar 包进行解压，可看到里面主要有三个文件：

• mod.so 是模型，表示为 C++ 库，可以被 TVM 运行时加载。
• mod.json 是 TVM Relay 计算图的文本表示。
• mod.params 是包含预训练模型参数的文件。

Running the Model from The Compiled Module with TVMC

上面已经将模型编译成了模块，便可使用tvm runtime使用它进行预测。

TVMC 内置了 TVM runtime，允许使用已编译的 TVM 模型。要使用 TVMC 运行模型并进行预测，我们需要两件事：

• 1. 编译好的模块，这个刚刚已处理过了
• 1. 要对其进行预测的模型的有效输入。

当涉及到预期的张量形状、格式和数据类型时，每个模型都很独特的。因此，大多数模型需要一些预处理和后处理，以确保输入有效并解释输出。TVMC采用NumPy的.npz格式进行输入和输出数据。这是一种支持良好的NumPy格式，用于将多个数组序列化为一个文件。

Input pre-processing

对于 ResNet-50 v2 模型，预期输入是 ImageNet 格式的。下面是为 ResNet-50 v2 预处理图像的脚本例子。

#!python ./preprocess.py
from tvm.contrib.download import download_testdata
from PIL import Image
import numpy as np

img_url = "https://s3.amazonaws.com/model-server/inputs/kitten.jpg"
img_path = download_testdata(img_url, "imagenet_cat.png", module="data")

# Resize it to 224x224
resized_image = Image.open(img_path).resize((224, 224))
img_data = np.asarray(resized_image).astype("float32")

# ONNX expects NCHW input, so convert the array
img_data = np.transpose(img_data, (2, 0, 1))

# Normalize according to ImageNet
imagenet_mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406])
imagenet_stddev = np.array([0.229, 0.224, 0.225])
norm_img_data = np.zeros(img_data.shape).astype("float32")
for i in range(img_data.shape[0]):
      norm_img_data[i, :, :] = (img_data[i, :, :] / 255 - imagenet_mean[i]) / imagenet_stddev[i]

# Add batch dimension
img_data = np.expand_dims(norm_img_data, axis=0)

# Save to .npz (outputs imagenet_cat.npz)
np.savez("imagenet_cat", data=img_data)

Running the Compiled Module

有了模型与数据，便可使用TVMC做预测了

tvmc run \
--inputs imagenet_cat.npz \
--output predictions.npz \
resnet50-v2-7-tvm.tar

.tar 模型文件包括 C++ 库，Relay 模型的描述，以及模型的参数。TVMC包含了TVM runtime,它可以加载模型并根据输入做预测。当运行上述命令时，TVMC 会输出新文件predictions.npz，其中包含 NumPy 格式的模型输出张量。

Output Post-Processing

在我们的例子中，我们需要运行一些后处理，使用为模型提供的查找表将ResNet-50 v2的输出呈现为更人性化的形式。

下面的脚本显示了从已编译模块的输出中提取标签的后处理示例。

#!python ./postprocess.py
import os.path
import numpy as np

from scipy.special import softmax

from tvm.contrib.download import download_testdata

# Download a list of labels
labels_url = "https://s3.amazonaws.com/onnx-model-zoo/synset.txt"
labels_path = download_testdata(labels_url, "synset.txt", module="data")

with open(labels_path, "r") as f:
    labels = [l.rstrip() for l in f]

output_file = "predictions.npz"

# Open the output and read the output tensor
if os.path.exists(output_file):
    with np.load(output_file) as data:
        scores = softmax(data["output_0"])
        scores = np.squeeze(scores)
        ranks = np.argsort(scores)[::-1]

        for rank in ranks[0:5]:
            print("class='%s' with probability=%f" % (labels[rank], scores[rank]))

运行结果：

class = 'n02123045 tabby, tabby cat' with probabilty = 0.621104
class = 'n02123159 tiger cat' with probabilty = 0.356378
class = 'n02124075 Egyptian cat' with probabilty = 0.019712
class = 'n02129604 tiger, Panthera tigris' with probabilty = 0.001215
class = 'n04040759 radiator' with probabilty = 0.000262

Automatically Tuning the ResNet Model

之前编译好的模型可运行在TVM runtime上，但它并没有包含任何特定平台的优化。在本节中，将展示如何使用 TVMC 建立针对你工作平台的优化模型。

在某些情况下，使用编译的模块运行推理时，我们可能无法获得预期的性能。在这种情况下，我们可以利用auto-tuner，为我们的模型找到更好的配置，并提高性能。在 TVM 中进行Tuning 是指优化模型以在给定目标上更快地运行的过程。这与训练或微调的不同之处在于，它不会影响模型的准确性，而只影响运行时性能。作为调整过程的一部分，TVM 将尝试运行许多不同的算子实现变体，以验证哪种性能最佳。这些运行的结果存储在优化记录文件中，该文件最终是 tune 子命令的输出。

在最简单的形式中，tuning需要提供三件事：

• 打算在其上运行此模型的设备的目标规格
• 最后将在其中存储tune记录的输出文件的路径
• 一个要调优的模型路径

首先需要安装xgboost和cloudpickle

xgboost: The default search algorithm requires xgboost, see below for further

cloudpickle 库进行数据的序列化和反序列化

pip install xgboost cloudpickle

接下来，开始运行：

tvmc tune \
--target "llvm" \
--input-shapes "data:[1,3,224,224]" \
--output resnet50-v2-7-autotuner_records.json \
resnet50-v2-7.onnx

运行结果如下：

Compiling an Optimized Model with Tuning Data

经过上面的调优操作，获得了调优记录保存在resnet50-v2-7-autotuner_records.json中，这个文件有两种用途：

• 作为进一步调优的输入(通过vmc tune --tuning-records)
• 作为编译的输入

编译器将使用结果为指定目标上的模型生成高性能代码。为此，我们可以使用tvmc compile --tuning-records，可通过tvmc compile --help获取更多信息

现在已经收集了模型的调优数据，我们可以使用优化的运算符重新编译模型，以加快计算速度。

tvmc compile \
--target "llvm" \
--input-shapes "data:[1,3,224,224]" \
--tuning-records resnet50-v2-7-autotuner_records.json  \
--output resnet50-v2-7-tvm_autotuned.tar \
resnet50-v2-7.onnx

验证优化后的模型，并通过前面的postprocess.py就脚本进行验证

tvmc run \
--inputs imagenet_cat.npz \
--output predictions.npz \
resnet50-v2-7-tvm_autotuned.tar

运行结果如下：

class='n02123045 tabby, tabby cat' with probability=0.621103
class='n02123159 tiger cat' with probability=0.356379
class='n02124075 Egyptian cat' with probability=0.019712
class='n02129604 tiger, Panthera tigris' with probability=0.001215
class='n04040759 radiator' with probability=0.000262

Comparing the Tuned and Untuned Models

优化后的模型：

tvmc run \
--inputs imagenet_cat.npz \
--output predictions.npz  \
--print-time \
--repeat 100 \
resnet50-v2-7-tvm_autotuned.tar

结果：

Execution time summary:
 mean (ms)   median (ms)    max (ms)     min (ms)     std (ms)
  39.6959      39.4101      49.5312      37.6119       1.4940

优化前的模型：

tvmc run \
--inputs imagenet_cat.npz \
--output predictions.npz  \
--print-time \
--repeat 100 \
resnet50-v2-7-tvm.tar

结果：

Execution time summary:
 mean (ms)   median (ms)    max (ms)     min (ms)     std (ms)
  46.6606      46.5010      59.2688      43.4401       1.8296

优化后的模型，的确提升了不少，但也并没有想示例中提升47%恐怖的提升，也许是各自运行环境的问题，总的来说，TVMC优化后的模型，预测的精准度几乎没有变化，运行时间缩短了不少

参考：https://tvm.apache.org/docs/tutorial/tvmc_command_line_driver.html