LSTM
本文档讲述如何在 NPU 上运行 LSTM 示例。
参考 Model Zoo 下载获取示例。
LSTM 示例目录结构:
$ tree ./
./
├── CMakeLists.txt
├── convert_model
│ └── dataset
├── main.cpp
├── model
│ ├── iter_0_c1_26_out0_1_1_128.tensor
│ ├── iter_0_c2_28_out0_1_1_128.tensor
│ ├── iter_0_h1_25_out0_1_1_128.tensor
│ ├── iter_0_h2_27_out0_1_1_128.tensor
│ ├── iter_0_input_24_out0_1_3_32_32.tensor
│ └── lstm_model_uint8_a733.nb
└── README.md
模型转换
需要先进入容器开发环境。可以参考 Model Zoo 下载中创建容器这一部分。
不同平台请使用对应的 Docker 镜像:
- A733:ubuntu-npu:v2.0.10.2
- T527:ubuntu-npu:v1.8.13
ONNX 浮点模型可从全志网盘获取:http://netstorage.allwinnertech.com:5000/sharing/AmbdcCS7O
docker exec -it model-zoo /bin/bash
cd /workspace/examples/lstm_model/convert_model/
./convert_model_env.sh
./pegasus_import.sh lstm_model
./pegasus_quantize.sh lstm_model uint8 1
export VIV_VX_ENABLE_WB_SHARE=1
VIV_VX_ENABLE_WB_SHARE=1 用于 LSTM / RNN 内部权重共享,减小导出的 nb 文件体积。
- A733
- T527
./pegasus_export_ovx_nbg.sh lstm_model uint8 a733
./pegasus_export_ovx_nbg.sh lstm_model uint8 t527
导出的模型文件存放在 ../model 目录。
编译示例
接下来可以编译示例,先 exit 退出容器,然后执行下面的命令编译示例。
首先需要配置交叉编译工具链。
如果你已经在其他示例中配置过交叉编译工具链则可以跳过这一步。
cd ../../../0-toolchains/
需要先手动点击链接下载之后放到 0-toolchains/ 再执行下面的命令:
tar -xvf gcc-arm-10.2-2020.11-x86_64-aarch64-none-linux-gnu.tar.xz
cd ../examples/lstm_model/
- A733
- T527
../build_linux.sh -t a733 -s debian11
../build_linux.sh -t t527 -s debian11
模型部署
编译示例完成之后,示例会安装到 install 目录,可以使用 scp 传输到板端。
配置 NPU 驱动
如果你已经在其他示例中配置过 NPU 驱动则可以跳过这一步。
将驱动库 scp 传输到板端的 lib 目录。
- A733 对应 common/npuruntime/lib_linux_aarch64/A733 目录
- T527 对应 common/npuruntime/lib_linux_aarch64/T527 目录
然后执行下面的命令导出到环境变量。
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$HOME/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
运行示例
配置好驱动之后就可以运行示例了。
对于 T527 平台,你还需要参考 A5E 的板端启用 NPU文档先启用 NPU ,然后使用下面的命令增加当前用户使用 /dev/vipcore 的权限。
sudo chmod 777 /dev/vipcore
- A733
- T527
cd lstm_demo_linux_a733/
chmod +x ./lstm_demo_a733
./lstm_demo_a733 -nb model/lstm_model_uint8_a733.nb -i model/iter_0_input_24_out0_1_3_32_32.tensor,model/iter_0_h1_25_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c1_26_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_h2_27_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c2_28_out0_1_1_128.tensor -st 2
运行结果如下:
$ ./lstm_demo_a733 -nb model/lstm_model_uint8_a733.nb -i model/iter_0_input_24_out0_1_3_32_32.tensor,model/iter_0_h1_25_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c1_26_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_h2_27_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c2_28_out0_1_1_128.tensor -st 2
model_file=model/lstm_model_uint8_a733.nb
VIPLite driver software version 2.0.3.2-AW-2024-08-30
nbg name=model/lstm_model_uint8_a733.nb, size: 1068496.
create network 0: 2785 us.
prepare network: 742 us.
network: 0, loop count: 1
run time for this network 0: 1221 us.
destroy npu finished.
~NpuUint.
此性能数据仅计算模型推理的时间消耗。如无特别说明,不包含预处理和后处理的时间消耗。
| SoC | NPU | 模型 | 输入分辨率 | 网络创建耗时 | 网络准备耗时 | 单帧推理耗时 | 后处理耗时 | 总耗时 | 帧率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 全志 A733 | Vivante VIP9000 | lstm_model | 32×32 | 2.8 ms | 0.7 ms | 1.2 ms | 4.7 ms | 819.0 FPS |
cd lstm_demo_linux_t527/
chmod +x ./lstm_demo_t527
./lstm_demo_t527 -nb model/lstm_model_uint8_t527.nb -i model/iter_0_input_24_out0_1_3_32_32.tensor,model/iter_0_h1_25_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c1_26_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_h2_27_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c2_28_out0_1_1_128.tensor -st 2
运行结果如下:
$ ./lstm_demo_t527 -nb model/lstm_model_uint8_t527.nb -i model/iter_0_input_24_out0_1_3_32_32.tensor,model/iter_0_h1_25_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c1_26_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_h2_27_out0_1_1_128.tensor,model/iter_0_c2_28_out0_1_1_128.tensor -st 2
model_file=model/lstm_model_uint8_t527.nb
VIPLite driver software version 1.13.0.0-AW-2023-10-19
nbg name=model/lstm_model_uint8_t527.nb, size: 1864000.
create network 0: 2375 us.
prepare network: 235 us.
network: 0, loop count: 1
run time for this network 0: 790 us.
destroy npu finished.
~NpuUint.
此性能数据仅计算模型推理的时间消耗。如无特别说明,不包含预处理和后处理的时间消耗。
| SoC | NPU | 模型 | 输入分辨率 | 网络创建耗时 | 网络准备耗时 | 单帧推理耗时 | 后处理耗时 | 总耗时 | 帧率 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 全志 T527 | Vivante VIP9000 | lstm_model | 32×32 | 2.4 ms | 0.2 ms | 0.8 ms | 3.4 ms | 1265.8 FPS |