SOPHON SDK进行模型转换操作流程和示例

使用 SOPHON SDK 进行模型转换是将深度学习模型部署到 BM1684X 芯片的关键步骤。以下是详细的操作流程和示例：

1. 模型转换流程概述

SOPHON SDK 提供了bmnetu（通用模型编译器）和bmcv（计算机视觉库）工具，支持将主流框架（TensorFlow、Caffe、PyTorch、ONNX 等）训练的模型转换为 BM1684X 专用的 BModel 格式。转换过程主要包括：

模型导出：将训练好的模型导出为中间格式（如 ONNX）。

模型量化：将 FP32 精度模型转换为 INT8/FP16 等低精度模型，提升推理速度。

编译优化：生成针对 BM1684X 优化的 BModel 文件。

2. 转换前的准备工作

环境要求

安装 SOPHON SDK（v3.0.0 及以上版本）。

安装 Python 依赖：

pip install numpy onnx onnxruntime

模型要求

模型需为静态图（动态图需先转换为静态图）。

输入输出张量维度需明确（如[1, 3, 224, 224]）。

3. 模型转换步骤

步骤 1：导出模型为 ONNX 格式（以 PyTorch 为例）

import torch

import torchvision.models as models # 加载预训练模型

model = models.resnet50(pretrained=True) model.ｅｖａｌ() # 创建输入示例

dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) # 导出为ONNX

torch.onnx.export(

   model,

   dummy_input,

   "resnet50.onnx",

   export_params=True,

   opset_version=11,

   input_names=['input'],

   output_names=['output'] )

步骤 2：使用bmnetu工具编译 ONNX 模型

# 基本转换命令

bmnetu --model=resnet50.onnx \

      --shapes=[[1,3,224,224]] \

      --target=BM1684X \

      --outdir=./output \

      --net_name=resnet50

参数说明

4. 模型量化（可选但推荐）

为提升推理速度，通常需要将 FP32 模型量化为 INT8 模型。量化需要提供校准数据集：

# INT8量化示例（需要校准数据集）

bmnetu --model=resnet50.onnx \

      --shapes=[[1,3,224,224]] \

      --target=BM1684X \

      --outdir=./output_int8 \

      --net_name=resnet50_int8 \

      --calibration_data=./calibration_data \

      --calibration_iterations=100

5. 验证转换结果

转换成功后，会在outdir目录下生成以下文件：

resnet50.bmodel：可部署到 BM1684X 的模型文件。

resnet50_compare.log：精度比对日志（如果启用了--cmp）。

使用 Python API 验证推理

import bmruntime as bmr # 加载BModel

runtime = bmr.BMRuntime()

runtime.load_model("output/resnet50.bmodel") # 创建输入数据

input_data = bmr.BMData("input", shape=[1, 3, 224, 224], dtype="float32")

# 填充输入数据... # 执行推理

outputs = runtime.forward(input_data) # 处理输出结果

print("Output shape:", outputs[0].shape)

6. 常见问题与解决方案

模型转换失败：

检查模型是否为静态图，输入输出维度是否明确。

尝试降低 ONNX opset 版本（如使用opset_version=11）。

量化精度损失：

增加校准数据集的多样性和数量。

使用--calibration_iterations提高校准迭代次数。

尝试混合精度量化（部分层保持 FP16）。

性能未达预期：

使用bmprofile工具分析模型瓶颈。

调整批量大小（Batch Size）以充分利用芯片算力。

7. 高级用法

多 Batch 推理优化

# 生成支持Batch=4的模型

bmnetu --model=resnet50.onnx \

      --shapes=[[4,3,224,224]] \

      --target=BM1684X \

      --outdir=./output_batch4

自定义预处理

使用bmcv库优化图像预处理（如缩放、归一化）：

import bmcv # 创建BMImage对象

input_image = bmcv.BMImage(device_id=0, width=224, height=224, format=bmcv.BM_IMAGE_FORMAT_BGR_PLANAR) # 执行预处理（如缩放、色域转换）

bmcv.vpp_resize(ctx, src_image, input_image)

总结

通过 SOPHON SDK 的bmnetu工具，可高效地将主流框架的深度学习模型转换为 BM1684X 支持的 BModel 格式。关键步骤包括模型导出、编译优化和量化，同时可利用 SDK 提供的性能分析工具进行调优。