【经验】SoC R CAR V3H2 CNN工具链转换restnet18 caffe模型为端侧可执行命令过程解析

时间： 2023-09-16 来源：世强

RENESAS SoC R CAR V3H2 CNN工具链最主要的功能就是把caffe,onnx等模型转换为V3H2 芯片端可执行模型，命令，本文记录并分析此转换过程。

先看一下工具链，下图红框中的为工具链的目录，另外2个为cnn sample下的resnet18模型转换的sample：

再看一下cnn sample的目录：

cnn工具链与sample配套使用，这里我们以CNN_Frontend_V3H2为例来操作并解析，根据CNN_Frontend_V3H2中的配置脚本以及执行命令cmd_logger.sh，我们把CNN_Frontend_V3H2放置在cnn工具链的根目录下面比较方便操作：

上图红框中这条命令为运行step1,step2,step3,step6四步操作，这四步操作完成了caffe模型的framwork,cnnip_xml_reader,cnnip_atmlib_gen,以及final_app的编译等工作，完成了模型的转换，这些转换步骤中具体做了以下工作，也生成了这些目录和文件，其中step1的framwork部分主要将浮点系数转换为定点/整数-将多个层优化融合为单个CNN-IP层，自动识别给定内存限制大小下，对网络进行分片处理来达到最佳的内存优化和模型的运行，，使得模型更适合跑在R CAR V3H2上。

我们根据cmd_logger.sh中的命令修改为适合自己开发环境的命令，并运行：

需要修改的地方：

这里在步骤step3会用到对应的输入图像文件来作为输入的entry_memry/mem_entry用于生成命令列表，bcl文件中的对应的输入内存和通道资源，在做模型推理时会用到对应的通道名称和输入内存信息。

step4中的输入测试的图像文件路径也改掉，step4的作用是PC机上SIL模拟推理使用的，这个功能好像目前主要是在windows上使用，LINUX下没有用过。

这里step6中编译FINAL_APP为False，不编译的意思，这样就会使用之前瑞萨提供时默认编译好的可执行文件

step7的作用是给cnn_frontend指定运行的board的IP地址以及SSH的端口，这里运行模型的板子IP为192.168.1.10，SSH端口为22，这用于给cnn_frontend去connect板子，并且把转换后的模型，以及输入文件和可执行文件等copy传输到板子的/home/root/caffe目录下面去执行，并把执行后的文件传输到PC机的对应目录下面，比如会把dump出来的512个cvs文件传到PC端的output下，如果有做benchmark，就会把结果传到PC上的benchmark目录下。

最后修改运行命令转换模型：

从以上log也可以看出整个运行过程的大概含义。

最后看一下生成的文件，以及中间过程的目录和文件

生成了可执行的.pb文件，其实还有另外一种端侧可执行的输出bcl和.bin文件。除了使用BCL文件之外，还可以通过全局配置文件选择相应的选项来使用PB文件（“.PB”）。它们使用谷歌protobuf格式来存储与BCL文件相同的信息（但稍后更容易解析），以及命令列表、所需IP、同步ID和命令列表偏移量。这意味着在这种情况下不再需要–core、–sync id和–commandlist选项以及相应的输入文件。

我们可以看一下网络文件会加入瑞萨工具链以及芯片CNN模块对应的一些参数：

这是resnet18默认的网络文件，通过工具链运行后：

可以看到自动加入了一些平台相关的参数。

以及上图路径下的最终产出文件subn0_clbundle.pb.

本文主要介绍了前面3步的过程以及分析了原理和产出的文件的作用等，这样能更好的理解工具链的工作原理图，再配合final_app源码的执行来理解模型的结构和内存形式就能更换的了解瑞萨CNN工具链的原理以及输出文件的工作。

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