OpenVINO系列02-深度学习部署工具包(DLDT)介绍
1.深度学习部署工具包(DLDT)包括:
- 深度学习模型优化器(Deep Learning Model Optimizer),一种跨平台的命令行工具,用于导入模型并使用推理引擎为最佳执行做好准备。模型优化器导入,转换和优化模型,这些模型在流行的框架中训练,例如Caffe *,TensorFlow *,MXNet *,Kaldi *和ONNX *。
- 深度学习推理引擎(Deep Learning Inference Engine),一种统一的API,允许对许多硬件类型进行高性能推断,包括英特尔®CPU,英特尔®集成显卡,英特尔®Movidius™神经计算棒,英特尔®神经计算棒2和采用英特尔®的英特尔®视觉加速器设计Movidius™VPU
- 演示和示例 (Demos and samples),一组简单的控制台应用程序,演示如何在应用程序中使用推理引擎
- 工具 - 一组简单的控制台工具,用于校准和测量模型的精度
- 预先训练的模型 - 一套用于学习和演示目的的预训练模型或开发深度学习软件
2..深度学习网络(Deep Learning Deployment Toolkit,简称DLDT)从训练环境部署到嵌入式平台遇到的问题有哪些:
- 行业中广泛使用了许多深度学习框架,如Caffe *,TensorFlow *,MXNet *,Kaldi *等。
- 通常,深度学习网络的训练在数据中心或服务器群中执行,而推理可能在嵌入式平台上进行,针对性能和功耗进行了优化。这些平台通常受限于软件角度(编程语言,第三方依赖,内存消耗,支持的操作系统),以及硬件角度(不同的数据类型,有限的功率范围),因此通常不推荐,(有时甚至不可能)用原始训练框架进行推理。另一种解决方案是使用针对特定硬件平台进行了优化的专用推理API。
- 部署过程的其他复杂性包括支持越来越复杂的各种层类型和网络。显然,确保变换网络的准确性并非易事。
3.工作流程:
步骤:
- 为特定框架配置模型优化器(Model Optimizer),用于训练模型。
- 运行模型优化器,根据经过训练的网络拓扑,权重和偏差值以及其他可选参数,生成模型的优化中间表示(IR)。
- 通过提供的推理引擎验证应用程序或示例应用程序,使用目标环境中的推理引擎以IR格式测试模型。
- 在应用程序中集成推理引擎,以在目标环境中部署模型。
4.模型优化器(Model Optimizer)是什么
用于把训练模型转换为可被推理引擎(Inference Engine)使用的中间表示(IR)
Model Optimizer是一个跨平台的命令行工具,可促进训练和部署环境之间的转换,执行静态模型分析并自动调整深度学习模型,以便在端点目标设备上实现最佳执行。
Model Optimizer旨在支持多种深度学习支持的框架和格式。
在运行Model Optimizer时,您无需考虑要使用的目标设备,MO的相同输出可用于所有目标。
5.模型优化器支持的框架和格式:
- Caffe *(大多数公共分支机构)
- TensorFlow *
- MXNet *
- Kaldi *
- ONNX *
6.Model Optimizer工作原理:
将模型加载到内存中,读取它,构建模型的内部表示,优化模型,并生成中间表示(IR)。IR是Inference Engine接受的唯一格式。
注意:Model Optimizer不会推断模型,是一个离线工具,在推理发生之前运行
7.什么是IR
Intermediate Representation是一对描述模型的文件:
.xml - 描述网络拓扑
.bin - 包含权重和偏差二进制数据
8.模型优化器工作流程:
该过程假定您使用受支持的框架之一训练了网络模型。Model Optimizer工作流程可描述如下:
- 为支持的深度学习框架之一配置模型优化器,该框架用于训练模型。
- 提供包含特定网络拓扑,调整后的权重和偏差(带有一些可选参数)的训练网络作为输入。
- 运行模型优化器以执行特定的模型优化(例如,某些网络层的水平融合)。精确优化是特定于框架的,请参考相应的文档页面:转换Caffe模型,转换TensorFlow模型,转换MXNet模型,转换Kaldi模型,转换ONNX模型。
- 模型优化器生成网络的中间表示(IR)作为输出,该网络用作所有目标上的推理引擎的输入。IR是一对描述整个模型的文件:
.xml
:拓扑文件 - 描述网络拓扑的XML文件.bin
:经过训练的数据文件 - 包含权重和偏差二进制数据的.bin文件
可以使用推理引擎读取,加载和推断中间表示(IR)文件。推理引擎API在许多支持的英特尔®平台上提供统一的API
9.Model Optimizer 用途
- 生成有效的IR:主要工作是生成IR的两个文件(.xml和.bin)
- 生成优化的IR:预训练模型包含对训练很重要的层,例如Dropout层。这些层在推理过程中是无用的,可能会增加推理时间。
在许多情况下可以自动从生成的IR中删除,但是,如果一组层可以表示为一个数学运算,从而表示为单个层,Model Optimizer将识别此类模式,并用唯一的层代替。结果是一个IR,其具有比原始模型更少的层,减少了推理时间。
10.推理引擎(Inference Engine)
推理引擎是一个运行时,它提供统一的API以将推理与应用程序逻辑集成:
- 作为模型的输入。该模型以模型优化器生成的中间表示(IR)的特定形式呈现。
- 优化目标硬件的推理执行。
- 在嵌入式推理平台上提供减少占用空间的推理解决方案。
推理引擎支持多个图像分类网络的推断,包括AlexNet,GoogLeNet,VGG和ResNet系列网络,完全卷积网络(如用于图像分割的FCN8)和物体检测网络(如Faster R-CNN)。
有关支持的硬件的完整列表,请参阅“ 支持的设备”部分。
Inference Engine软件包包含标头,运行时库和示例控制台应用程序,演示了如何在应用程序中使用推理引擎。
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