Генерация кода для глубокого обучения на ARM-целях

Этот пример использует:

Открыть скрипт

В этом примере показано, как сгенерировать и развернуть код для предсказания на устройстве на базе ARM ® без использования пакета аппаратной поддержки.

Когда вы генерируете код для предсказания с помощью ARM Compute Library и пакета аппаратной поддержки, codegen генерирует код на хост-компьютер, копирует сгенерированные файлы в целевой компьютер и создает исполняемый файл на целевой компьютер. Без пакета аппаратной поддержки codegen генерирует код на хост-компьютер. Необходимо запустить команды, чтобы скопировать файлы и создать исполняемую программу на целевом компьютере.

Этот пример использует packNGo функция, чтобы упаковать все релевантные файлы в сжатый zip-файл. Используйте этот пример, чтобы узнать, как развернуть сгенерированный код на целевых устройствах ARM Neon, которые не имеют пакета аппаратной поддержки при помощи packNGo.

Необходимые условия

  • Процессор ARM, поддерживающий расширение NEON

  • ARM Compute Library (на целевом оборудовании ARM)

  • Библиотека компьютерного зрения с открытым исходным кодом (Open CV)

  • Переменные окружения для компиляторов и библиотек

  • MATLAB ® Coder™

  • Пакет поддержки MATLAB Coder Interface для глубокого обучения

  • Deep Learning Toolbox™

Версия библиотеки ARM Compute, которую использует этот пример, может быть не последней версией, которая поддержки генерацию кода. Для поддерживаемых версий библиотек и для получения информации о настройке переменных окружения смотрите Необходимые условия для глубокого обучения с MATLAB Coder (MATLAB Coder).

Этот пример не поддерживается для MATLAB Online.

squeezenet_predict функции

Этот пример использует сеть DAG SqueezeNet, чтобы показать классификацию изображений с помощью библиотеки ARM Compute Library. Предварительно обученный SqueezeNet для MATLAB доступен в Deep Learning Toolbox. The squeezenet_predict функция загружает сеть SqueezeNet в объект постоянной сети. При последующих вызовах функции постоянный объект используется повторно.

type squeezenet_predict

% Copyright 2018 The MathWorks, Inc.

function out = squeezenet_predict(in) 
%#codegen

% A persistent object mynet is used to load the DAG network object.
% At the first call to this function, the persistent object is constructed and
% set up. When the function is called subsequent times, the same object is reused 
% to call predict on inputs, avoiding reconstructing and reloading the
% network object.

persistent mynet;
if isempty(mynet)
       mynet = coder.loadDeepLearningNetwork('squeezenet','squeezenet');
end

out = mynet.predict(in);

Настройка объекта строения генерации кода для статической библиотеки

Когда вы генерируете код, нацеленный на устройство на основе ARM и не используете пакет аппаратной поддержки, создайте объект строения для библиотеки. Не создавайте объект строения для исполняемой программы.

Настройте объект строения только для генерации кода С++ и генерации кода.

cfg = coder.config('lib');
cfg.TargetLang = 'C++';
cfg.GenCodeOnly = true;

Настройте объект строения для генерации кода глубокого обучения

Создайте coder.ARMNEONConfig объект. Укажите версию библиотеки и архитектуру целевого процессора ARM. Например, предположим, что целевой платой является плата HiKey/Rock960 с ARMv8 архитектурой и ARM Compute Library версии 19.05.

dlcfg = coder.DeepLearningConfig('arm-compute');
dlcfg.ArmComputeVersion = '19.05';
dlcfg.ArmArchitecture = 'armv8';

Присоедините объект строения глубокого обучения к объекту строения генерации кода

Установите DeepLearningConfig свойство объекта строения генерации кода объекту строения глубокого обучения.

cfg.DeepLearningConfig = dlcfg;

Сгенерируйте исходный код С++ при помощи codegen

codegen -config cfg squeezenet_predict -args {ones(227, 227, 3, 'single')} -d arm_compute

Код генерируется в папке arm_compute в текущей рабочей папке на хост-компьютер.

Сгенерируйте ZIP- Файла с помощью packNGo функция

Функция packNGo упаковывает все релевантные файлы в сжатый zip-файл.

zipFileName = 'arm_compute.zip';
bInfo = load(fullfile('arm_compute','buildInfo.mat'));
packNGo(bInfo.buildInfo, {'fileName', zipFileName,'minimalHeaders', false, 'ignoreFileMissing',true});

Код генерируется как zip- файла.

Скопируйте сгенерированные ZIP- файла в Целевой компьютер

Скопируйте ZIP- файла и извлеките его в папку и удалите Zip- файла на оборудовании

В следующих командах замените:

  • password с вашим паролем

  • username с вашим именем пользователя

  • targetname с именем вашего устройства

  • targetloc с целевой папкой для файлов

Выполните следующие шаги, чтобы скопировать и извлечь zip- файла из Linux.

if isunix, system(['sshpass -p password scp -r '  fullfile(pwd,zipFileName) ' username@targetname:targetloc/']), end
if isunix, system('sshpass -p password ssh username@targetname "if [ -d targetloc/arm_compute ]; then rm -rf targetloc/arm_compute; fi"'), end
if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "unzip targetloc/' zipFileName ' -d targetloc/arm_compute"']), end
if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "rm -rf  targetloc' zipFileName '"']), end

Выполните следующие шаги, чтобы скопировать и извлечь zip- файла из Windows.

if ispc, system(['pscp.exe -pw password -r '  fullfile(pwd,zipFileName) ' username@targetname:targetloc/']), end
if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "if [ -d targetloc/arm_compute ]; then rm -rf targetloc/arm_compute; fi"'), end
if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "unzip targetloc/' zipFileName ' -d targetloc/arm_compute"']), end
if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "rm -rf  targetloc' zipFileName '"']), end

Скопируйте файлы примера на целевой компьютер

Скопируйте эти вспомогательные файлы из хоста-компьютера в целевой компьютер:

  • Входное изображение, coffeemug.png

  • Make-файл для генерации библиотеки, squeezenet_predict_rtw.mk

  • Make-файл для создания исполняемой программы, makefile_squeezenet_arm_generic.mk

  • Словарь Synset, synsetWords.txt

В следующих командах замените:

  • password с вашим паролем

  • username с вашим именем пользователя

  • targetname с именем вашего устройства

  • targetloc с целевой папкой для файлов

Выполните следующие шаги, чтобы скопировать все необходимые файлы при запуске из Linux

if isunix, system('sshpass -p password scp squeezenet_predict_rtw.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system('sshpass -p password scp coffeemug.png username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system('sshpass -p password scp makefile_squeezenet_arm_generic.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system('sshpass -p password scp synsetWords.txt username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end

Выполните следующие шаги, чтобы скопировать все необходимые файлы при запуске из Windows

if ispc, system('pscp.exe -pw password squeezenet_predict_rtw.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system('pscp.exe -pw password coffeemug.png username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system('pscp.exe -pw password makefile_squeezenet_arm_generic.mk username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system('pscp.exe -pw password synsetWords.txt username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end

Создайте библиотеку на целевом компьютере

Чтобы создать библиотеку на целевом компьютере, выполните сгенерированный make-файл на оборудовании ARM.

Убедитесь, что вы задаете переменные окружения ARM_COMPUTELIB и LD_LIBRARY_PATH на целевой компьютер. Смотрите Необходимые условия глубокого обучения с MATLAB Coder (MATLAB Coder). ARM_ARCH переменная используется в Make-файле для передачи флагов компилятора на основе Arm Architecture. ARM_VER переменная используется в Make-файле, чтобы скомпилировать код на основе версии Arm Compute. Замените аппаратные учетные данные и пути аналогично вышеописанным шагам.

Выполните следующие действия, чтобы создать библиотеку из Linux.

if isunix, system('sshpass -p password scp main_squeezenet_arm_generic.cpp username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if isunix, system(['sshpass -p password ssh username@targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f squeezenet_predict_rtw.mk ARM_ARCH=' dlcfg.ArmArchitecture ' ARM_VER=' dlcfg.ArmComputeVersion ' "']), end

Выполните следующие действия, чтобы создать библиотеку из окон.

if ispc, system('pscp.exe -pw password main_squeezenet_arm_generic.cpp username@targetname:targetloc/arm_compute/'), end
if ispc, system(['plink.exe -l username -pw password targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f squeezenet_predict_rtw.mk ARM_ARCH=' dlcfg.ArmArchitecture ' ARM_VER=' dlcfg.ArmComputeVersion ' "']), end

Создайте исполняемый файл из библиотеки на целевом компьютере

Создайте библиотеку с исходным основным файлом оболочки, чтобы создать исполняемый файл. main_squeezenet_arm_generic.cpp - основной файл оболочки C++, который вызывает squeezenet_predict функцию для создания исполняемого файла.

Выполните команду ниже, чтобы создать исполняемый файл из Linux.

if isunix, system('sshpass -p password ssh username@targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f makefile_squeezenet_arm_generic.mk targetDirName=targetloc/arm_compute"'), end

Выполните команду ниже, чтобы создать исполняемый файл из Windows.

if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "make -C targetloc/arm_compute/ -f makefile_squeezenet_arm_generic.mk targetDirName=targetloc/arm_compute"'), end

Запуск исполняемого файла на целевом компьютере

Run the executable from Linux using below command.
if isunix, system('sshpass -p password ssh username@targetname "cd targetloc/arm_compute/; ./squeezenet coffeemug.png"'), end

Run the executable from Windows using below command.
if ispc, system('plink.exe -l username -pw password targetname "cd targetloc/arm_compute/; ./squeezenet coffeemug.png"'), end

Top 5 Predictions:
-----------------------------
88.299% coffee mug
7.309% cup
1.098% candle
0.634% paper towel
0.591% water jug

Документация по Deep Learning Toolbox

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте