极智AI|Tengine模型转换及量化

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  本文介绍一下 Tengine 模型转换及量化流程。

  Tengine 同 ncnn 一样&＃xff0c;也是优秀的端侧推理框架&＃xff0c;前面写过一篇《ncnn 模型转换及量化流程》&＃xff0c;有兴趣的同学可以查阅。

  下面开始。

1、编译 Tengine Tools

  CmakeList.txt 中打开 CONVERT_TOOL 和 QUANT_TOOL 开关&＃xff1a;

  开始编译&＃xff1a;

cd <Tengine-path>
mkdir buildcd build# 开始编译
camke ..
make -j32
make install


  编译完会在 ./build/install/bin/ 目录下生成 convert_tool 和 quant_tool&＃xff0c;如下&＃xff1a;

2、Tengine 模型转换

  用如下命令看一下 convert_tool 需要什么样的传参&＃xff1a;

cd ./build/install/bin./convert_tool -h


  如上&＃xff0c;前面为输入&＃xff0c;后面为输出。

  Tengine 提供的模型转换工具前端支持的十分丰富&＃xff0c;基本通吃了国外、国内主流的深度学习框架。

  前端为 Caffe&＃xff1a;

./convert_tool -f caffe -p ./mobilenet.prototxt -m ./mobilenet.caffemodel -o ./mobilenet.tmfile


  前端为 Onnx&＃xff1a;

./convert_tool -f onnx -m ./mobilenet.onnx -o ./mobilenet.tmfile


  前端为 Mxnet&＃xff1a;

./convert_tool -f mxnet -p ./mobilenet.params -m ./mobilenet.json -o ./mobilenet.tmfile


  前端为 Darknet&＃xff1a;

./convert_tool -f darknet -p ./yolov3.weights -m ./yolov3.cfg -o yolov3.tmfile


  前端为 TensorFlow&＃xff1a;

./convert_tool -f tensorflow -m mobielenet_v1_1.0_224_frozen.pb -o mobilenet.tmfile


  前端为 TFLite&＃xff1a;

./convert_tool -f tflite -m mobielenet.tflite -o mobilenet.tmfile


  前端为 MegEngine&＃xff1a;

./convert_tool -f megengine -m mobilenet.pkl -o mobilenet.tmfile


  前端为 OneFlow&＃xff1a;

./convert_tool -f oneflow -p mobilenet.prototxt -m mobilenet/ -o mobilenet.tmfile


  前端为 ncnn&＃xff1a;

./convert_tool -f ncnn -p mobilenet.param -m mobilenet.bin -o mobilenet.tmfile


3、Tengine 量化推理

  可以看到 Tengine 提供的量化工具有三个&＃xff1a;quant_tool_int8、quant_tool_uint8、quant_tool_uint8_perchannel&＃xff0c;分别是对称量化、非对称量化、非对称逐通道量化&＃xff0c;里面的量化策略类似&＃xff0c;这里挑 quant_tool_int8说一下。

  先安装一下依赖库&＃xff1a;

apt update
apt install libopencv-dev


  用如下命令查看量化工具传参&＃xff1a;

./quant_tool_int8 -h


  可以看到传参还是比较丰富的。

  前端输入为 fp32 tmfile&＃xff0c;执行量化示例&＃xff1a;

./quant_tool_int8 -m ./mobilenet_fp32.tmfile -i ./dataset -o ./mobilenet_int8.tmfile -g 3,224,224 -w 104.007,116.669,122.679 -s 0.017,0.017,0.017


  执行成功会输出如下日志&＃xff1a;

  并生成如下 int8 模型文件&＃xff1a;

  然后就可以拿去执行推理了。

  以上分享了 Tengine 模型转换及量化方法&＃xff0c;希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

《【模型推理】Tengine 模型转换及量化》

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