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6.3.5. 模型推理接口说明

模型推理API接口所用的头文件和lib库文件，请在 《交付物使用说明》的 package/host/host_package/x5_aarch64/dnn文件夹获取。

6.3.5.1. 模型推理库版本信息获取 API

hbDNNGetVersion()

【函数原型】

const char *hbDNNGetVersion()

【功能描述】

获取 DNN 预测库版本信息。

【参数】

无

【返回类型】

返回版本信息。

6.3.5.2. 模型加载/释放 API

hbDNNInitializeFromFiles()

【函数原型】

int32_t hbDNNInitializeFromFiles(hbPackedDNNHandle_t *packedDNNHandle, const char **modelFileNames, int32_t modelFileCount)

【功能描述】

从文件完成对 packedDNNHandle 的创建和初始化。调用方可以跨函数、跨线程使用返回的 packedDNNHandle。

【参数】

  • [out] packedDNNHandle Horizon DNN句柄，指向多个模型。

  • [in] modelFileNames 模型文件的路径。

  • [in] modelFileCount 模型文件的个数。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNInitializeFromDDR()

【函数原型】

int32_t hbDNNInitializeFromDDR(hbPackedDNNHandle_t *packedDNNHandle, const void **modelData, int32_t *modelDataLengths, int32_t modelDataCount)

【功能描述】

从文件完成对 packedDNNHandle 的创建和初始化。调用方可以跨函数、跨线程使用返回的 packedDNNHandle。

【参数】

  • [out] packedDNNHandle Horizon DNN句柄，指向多个模型。

  • [in] modelData 模型文件的指针。

  • [in] modelDataLengths 模型数据的长度。

  • [in] modelDataCount 模型数据的个数。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNRelease()

【函数原型】

int32_t hbDNNRelease(hbPackedDNNHandle_t packedDNNHandle)

【功能描述】

将 packedDNNHandle 所指向的模型释放。

【参数】

  • [in] packedDNNHandle Horizon DNN句柄，指向多个模型。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

6.3.5.3. 模型信息获取 API

hbDNNGetModelNameList()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetModelNameList(const char ***modelNameList, int32_t *modelNameCount, hbPackedDNNHandle_t packedDNNHandle)

【功能描述】

获取 packedDNNHandle 所指向模型的名称列表和个数。

【参数】

  • [out] modelNameList 模型名称列表。

  • [out] modelNameCount 模型名称个数。

  • [in] packedDNNHandle Horizon DNN句柄，指向多个模型。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetModelHandle()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetModelHandle(hbDNNHandle_t *dnnHandle, hbPackedDNNHandle_t packedDNNHandle, const char *modelName)

【功能描述】

从 packedDNNHandle 所指向模型列表中获取一个模型的句柄。调用方可以跨函数、跨线程使用返回的 dnnHandle。

【参数】

  • [out] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

  • [in] packedDNNHandle DNN句柄，指向多个模型。

  • [in] modelName 模型名称。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetInputCount()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetInputCount(int32_t *inputCount, hbDNNHandle_t dnnHandle)

【功能描述】

获取 dnnHandle 所指向模型输入张量的个数。

【参数】

  • [out] inputCount 模型输入张量的个数。

  • [in] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetInputName()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetInputName(const char **name, hbDNNHandle_t dnnHandle, int32_t inputIndex)

【功能描述】

获取 dnnHandle 所指向模型输入张量的名称。

【参数】

  • [out] name 模型输入张量的名称。

  • [in] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

  • [in] inputIndex 模型输入张量的编号。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetInputTensorProperties()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetInputTensorProperties(hbDNNTensorProperties *properties, hbDNNHandle_t dnnHandle, int32_t inputIndex)

【功能描述】

获取 dnnHandle 所指向模型特定输入张量的属性。

【参数】

  • [out] properties 输入张量的信息。

  • [in] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

  • [in] inputIndex 模型输入张量的编号。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetOutputCount()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetOutputCount(int32_t *outputCount, hbDNNHandle_t dnnHandle)

【功能描述】

获取 dnnHandle 所指向模型输出张量的个数。

【参数】

  • [out] outputCount 模型输出张量的个数。

  • [in] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetOutputName()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetOutputName(const char **name, hbDNNHandle_t dnnHandle, int32_t outputIndex)

【功能描述】

获取 dnnHandle 所指向模型输出张量的名称。

【参数】

  • [out] name 模型输出张量的名称。

  • [in] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

  • [in] outputIndex 模型输出张量的编号。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbDNNGetOutputTensorProperties()

【函数原型】

int32_t hbDNNGetOutputTensorProperties(hbDNNTensorProperties *properties, hbDNNHandle_t dnnHandle, int32_t outputIndex)

【功能描述】

获取 dnnHandle 所指向模型特定输出张量的属性。

【参数】

  • [out] properties 输出张量的信息。

  • [in] dnnHandle DNN句柄，指向一个模型。

  • [in] outputIndex 模型输出张量的编号。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

6.3.5.4. 模型推理 API

hbDNNInfer()

【函数原型】

int32_t hbDNNInfer(hbDNNTaskHandle_t *taskHandle, hbDNNTensor **output, const hbDNNTensor *input, hbDNNHandle_t dnnHandle, hbDNNInferCtrlParam *inferCtrlParam)

【功能描述】

根据输入参数执行推理任务。调用方可以跨函数、跨线程使用返回的 taskHandle。

【参数】

  • [out] taskHandle 任务句柄指针。

  • [in/out] output 推理任务的输出。

  • [in] input 推理任务的输入。

  • [in] dnnHandle DNN句柄指针。

  • [in] inferCtrlParam 控制推理任务的参数。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

备注：

使用该接口提交任务时应提前将 taskHandle 置为 nullptr，除非是给指定 taskHandle 追加任务（即使用 inferCtrlParam::more 功能）。

最多支持同时存在32个模型任务。

对于batch模型，允许分开设置输入张量的内存地址。例如：模型的输入validShape/alignedShape为[4, 3, 224, 224], 可以申请四个hbDNNTensor， 每个hbDNNTensor的validShape/alignedShape都设置为[1, 3, 224, 224],存放每个batch的数据。当模型有多个输入时， input 的顺序应为input0[batch0], input0[batch1], …, inputn[batch0], inputn[batch1], …。

hbDNNRoiInfer()

【函数原型】

int32_t hbDNNRoiInfer(hbDNNTaskHandle_t *taskHandle, hbDNNTensor **output, const hbDNNTensor *input, hbDNNRoi *rois, int32_t roiCount, hbDNNHandle_t dnnHandle, hbDNNInferCtrlParam *inferCtrlParam)

【功能描述】

根据输入参数执行ROI推理任务。根据输入参数执行ROI推理任务。调用方可以跨函数、跨线程使用返回的 taskHandle。

【参数】

  • [out] taskHandle 任务句柄指针。

  • [in/out] output 推理任务的输出。

  • [in] input 推理任务的输入。

  • [in] rois Roi框信息。

  • [in] roiCount Roi框数量。

  • [in] dnnHandle dnn句柄指针。

  • [in] inferCtrlParam 控制推理任务的参数。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

备注：

若使用 X5 ,请遵循如下规则：

  • input_count : 模型输入分支数量

  • output_count : 模型输出分支数量

  • resizer_count : 模型输入源为 resizer 的分支数量（≤input_count），模型处理一批数据时，一个 resizer 输入源分支处理一个 roi

  • roiCount : roi 总数，其数值为 batch * resizer_count

  • data_batch : 模型需要推理的数据批数，其数值为 roiCount / resizer_count

  • model_batch : 模型内部的 batch 数量。即模型实际推理时，输入给模型的 batch_size。X5算法工具链支持将模型编译为 batch model

输入/输出示例说明：

以较为复杂的多输入模型为例，假设模型有 3 个输入分支（2个resizer输入源，1个ddr输入源）和 1 个输出分支，并以 batch=2 编译，模型共需处理 3 批数据共 6 个 roi（即每批数据有2个roi），那么现有如下信息：

  • input_count = 3

  • output_count = 1

  • resizer_count = 2

  • roiCount = 6

  • data_batch = 3

  • model_batch = 2

所以模型推理这 3 批数据需要准备独立地址的 input_tensor 数量为 input_count * data_batch = 9。

另假设模型输入/输出的静态信息如下：

  • 模型输入（model_info）：

    • tensor_0_resizer: [2, 3, 128, 128]

    • tensor_1_resizer: [2, 3, 256, 256]

    • tensor_2_ddr: [2, 80, 1, 100]

  • 模型输出（model_info）：

    • tensor_out：[2, 100, 1, 56]

那么模型在推理时的动态信息则为：

  • 模型输入（input_tensors）：

    • [1x3x128x128, 1x3x256x256, 1x80x1x100, 1x3x128x128, 1x3x256x256, 1x80x1x100, 1x3x128x128, 1x3x256x256, 1x80x1x100]

  • 模型输出（output_tensors）：

    • [4x100x1x56]

其中，因为 model_batch = 2，所以底层 BPU 单次执行可处理 2 批数据；又因为 data_batch = 3，所以 output_tensor 最高维的计算公式为 ceil[(data_batch) / model_batch] * model_batch，可见其一定为 model_batch 的整数倍，这也是 BPU 硬件指令要求，缺少的输入会自动忽略计算。

接口限制说明：

  • 关于 batch 数量限制：其范围应该在[1, 255]。

  • 使用该接口提交任务时应提前将 taskHandle 置为 nullptr，除非是给指定 taskHandle 追加任务（即使用 inferCtrlParam::more 功能）。

  • roi 大小要求是 :math:2 <= width <= 4096, :math:2 <= height <= 4096。

  • 原图尺寸要求是 :math:1 <= W <= 4096, :math:16 <= stride <= 131072， stride 必须是16的倍数。

  • 输出尺寸要求是 :math:2 <= Wout, :math:2 <= Hout。

  • roi缩放倍数限制 :math:0 <= step <= 262143，step计算公式 :math:step = ((src\_len - 1)*65536 + (dst\_len - 1)/2)/(dst\_len - 1)，其中src_len为roi的W或H，dst_len为模型要求的W或H。

  • 最多支持同时存在32个模型任务。

hbDNNWaitTaskDone()

【函数原型】

int32_t hbDNNWaitTaskDone(hbDNNTaskHandle_t taskHandle, int32_t timeout)

【功能描述】

等待任务完成或超时。

【参数】

  • [in] taskHandle 任务句柄指针。

  • [in] timeout 超时配置（单位：毫秒）。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

备注：

  1. timeout > 0 表示等待时间；

  2. timeout <= 0 表示一直等待，直到任务完成。

hbDNNReleaseTask()

【函数原型】

int32_t hbDNNReleaseTask(hbDNNTaskHandle_t taskHandle)

【功能描述】

释放任务，如果任务未执行则会直接取消并释放任务，如果已经执行则会在运行到某些节点后取消并释放任务。

【参数】

  • [in] taskHandle 任务句柄指针。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

6.3.5.5. 模型内存操作 API

hbSysAllocMem()

【函数原型】

int32_t hbSysAllocMem(hbSysMem *mem, uint32_t size)

【功能描述】

申请BPU内存。

【参数】

  • [in] size 申请内存的大小。

  • [out] mem 内存指针。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysAllocCachedMem()

【函数原型】

int32_t hbSysAllocCachedMem(hbSysMem *mem, uint32_t size)

【功能描述】

申请缓存的BPU内存。

【参数】

  • [in] size 申请内存的大小。

  • [out] mem 内存指针。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysFlushMem()

【函数原型】

int32_t hbSysFlushMem(hbSysMem *mem, int32_t flag)

【功能描述】

对缓存的BPU内存进行刷新。

【参数】

  • [in] mem 内存指针。

  • [in] flag 刷新标志符。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysFreeMem()

【函数原型】

int32_t hbSysFreeMem(hbSysMem *mem)

【功能描述】

释放BPU内存。

【参数】

  • [in] mem 内存指针。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysWriteMem()

【函数原型】

int32_t hbSysWriteMem(hbSysMem *dest, char *src, uint32_t size)

【功能描述】

写入BPU内存。

【参数】

  • [out] dest 内存指针。

  • [in] src 数据指针。

  • [in] size 数据大小。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysReadMem()

【函数原型】

int32_t hbSysReadMem(char *dest, hbSysMem *src, uint32_t size)

【功能描述】

读取BPU内存。

【参数】

  • [out] dest 数据指针。

  • [in] src 内存指针。

  • [in] size 数据大小。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysRegisterMem()

【函数原型】

int32_t hbSysRegisterMem(hbSysMem *mem)

【功能描述】

将已知物理地址的内存区间注册成可被BPU使用的内存标识，得到的内存是cacheable的。

【参数】

  • [in/out] mem 内存指针。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

hbSysUnregisterMem()

【函数原型】

int32_t hbSysUnregisterMem(hbSysMem *mem)

【功能描述】

注销由 hbSysRegisterMem 注册的内存标识。

【参数】

  • [in] mem 内存指针。

【返回类型】

  • 返回 0 则表示API成功执行，否则执行失败。

6.3.5.6. 数据类型和数据结构

版本信息类

HB_DNN_VERSION_MAJOR

##define HB_DNN_VERSION_MAJOR 1U

DNN主版本号信息。

HB_DNN_VERSION_MINOR

##define HB_DNN_VERSION_MINOR 1U

DNN次版本号信息。

HB_DNN_VERSION_PATCH

##define HB_DNN_VERSION_PATCH 0U

DNN补丁版本号信息。

备注：

注意，本小节中的版本信息类型的版本号随版本变化有所不同，此处的版本号仅供参考，实际版本请以您获取到的发布物为准。

模型类

HB_DNN_TENSOR_MAX_DIMENSIONS

##define HB_DNN_TENSOR_MAX_DIMENSIONS 8

张量最大的维度设置为 8。

HB_DNN_INITIALIZE_INFER_CTRL_PARAM

##define HB_DNN_INITIALIZE_INFER_CTRL_PARAM(param) \
{                                                 \
    (param)->bpuCoreId = HB_BPU_CORE_ANY;         \
    (param)->dspCoreId = HB_DSP_CORE_ANY;         \
    (param)->priority = HB_DNN_PRIORITY_LOWEST;   \
    (param)->more = false;                        \
    (param)->customId = 0;                        \
    (param)->reserved1 = 0;                       \
    (param)->reserved2 = 0;                       \
}

初始化控制参数。

hbPackedDNNHandle_t

typedef void *hbPackedDNNHandle_t;

DNN句柄，指向打包的多个模型。

hbDNNHandle_t

typedef void *hbDNNHandle_t;

DNN句柄，指向单一模型。

hbDNNTaskHandle_t

typedef void *hbDNNTaskHandle_t;

任务句柄，指向一个任务。

hbDNNTensorLayout

typedef enum {
  HB_DNN_LAYOUT_NHWC = 0,
  HB_DNN_LAYOUT_NCHW = 2,
  HB_DNN_LAYOUT_NONE = 255,
} hbDNNTensorLayout;

张量的排布形式。 NHWC 分别代表Number、Height、Width和Channel。

  • 成员

成员名称 描述
HB_DNN_LAYOUT_NONE 没有定义排布形式。
HB_DNN_LAYOUT_NHWC 排布形式为 NHWC。
HB_DNN_LAYOUT_NCHW 排布形式为 NCHW。

hbDNNDataType

typedef enum {
  HB_DNN_IMG_TYPE_Y,
  HB_DNN_IMG_TYPE_NV12,
  HB_DNN_IMG_TYPE_NV12_SEPARATE,
  HB_DNN_IMG_TYPE_YUV444,
  HB_DNN_IMG_TYPE_RGB,
  HB_DNN_IMG_TYPE_BGR,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_S4,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_U4,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_S8,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_U8,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_F16,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_S16,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_U16,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_F32,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_S32,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_U32,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_F64,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_S64,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_U64,
  HB_DNN_TENSOR_TYPE_MAX
} hbDNNDataType;

张量的类型。 S 代表有符号， U 代表无符号， F 代表浮点型，后面的数字代表bit数。

HB_DNN_IMG_TYPE_NV12 与 HB_DNN_IMG_TYPE_NV12_SEPARATE 都代表NV12的数据，只是在存储上有差异。

推理NV12输入的模型时，用户可根据实际情况更改张量的 tensorType 属性为 HB_DNN_IMG_TYPE_NV12 或 HB_DNN_IMG_TYPE_NV12_SEPARATE。

  • 成员

成员名称 描述
HB_DNN_IMG_TYPE_Y 张量类型为仅有Y通道的图片。
HB_DNN_IMG_TYPE_NV12 张量类型为一张NV12的图片。
HB_DNN_IMG_TYPE_NV12_SEPARATE 张量类型为Y通道及UV通道为输入的图片。
HB_DNN_IMG_TYPE_YUV444 张量类型为YUV444为输入的图片。
HB_DNN_IMG_TYPE_RGB 张量类型为RGB为输入的图片。
HB_DNN_IMG_TYPE_BGR 张量类型为BGR为输入的图片。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_S4 张量类型为有符号4bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_U4 张量类型为无符号4bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_S8 张量类型为有符号8bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_U8 张量类型为无符号8bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_F16 张量类型为浮点型16bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_S16 张量类型为有符号16bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_U16 张量类型为无符号16bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_F32 张量类型为浮点型32bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_S32 张量类型为有符号32bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_U32 张量类型为无符号32bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_F64 张量类型为浮点型64bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_S64 张量类型为有符号64bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_U64 张量类型为无符号64bit。
HB_DNN_TENSOR_TYPE_MAX 代表最大的张量类型编号。

hbDNNTensorShape

typedef struct {
  int32_t dimensionSize[HB_DNN_TENSOR_MAX_DIMENSIONS];
  int32_t numDimensions;
} hbDNNTensorShape;

张量的形状。例如一张224x224的bgr彩色空间的图片 numDimensions=4，若排布形式为NHWC， 则 dimensionSize 数组中按顺序存储图片 Number=1、 Height=224、 Width=224、 Channel=3。

  • 成员

成员名称 描述
dimensionSize 张量每个维度的大小。
numDimensions 张量的维度。

hbDNNQuantiShift

typedef struct {
  int32_t shiftLen;
  uint8_t *shiftData;
} hbDNNQuantiShift;

量化/反量化的移位数据。

对于输入： 若采集到浮点数据 data[i], 对应的移位数据是 shift[i]， 则送入模型的推理数据为: :math:data[i] * (1 << shift[i]) 取整；

对于输出： 若推理结果 data[i], 对应的移位数据是 shift[i]， 则最终的推理结果为： :math:data[i] / (1 << shift[i])。

注意：

其中 shiftLen 由数据 data 按照 per-axis 或 per-tensor （反）量化方式决定。 当数据 data 按 per-tensor （反）量化时， shiftLen 等于 1，此时不需要关注 quantizeAxis 数值；否则等于数据 data 的第 quantizeAxis 维度大小。

  • 成员

成员名称 描述
shiftLen 移位数据的长度。
shiftData 移位数据的首地址。

hbDNNQuantiScale

typedef struct {
  int32_t scaleLen;
  float *scaleData;
  int32_t zeroPointLen;
  int8_t *zeroPointData;
} hbDNNQuantiScale;

量化/反量化的缩放数据。

对于输入： 若采集到浮点数据 data[i], 对应的缩放数据是 scale[i]， 零点偏移数据是 zeroPoint[i]，则送入模型的推理数据为: :math:g((data[i] / scale[i]) + zeroPoint[i]) , 其中： :math:g(x) = clip(nearbyint(x)), 使用fesetround(FE_TONEAREST)舍入方法, 截断到：U8: :math:g(x)∈[0, 255], S8: :math:g(x)∈[-128, 127];

对于输出： 若推理结果 data[i], 对应的缩放数据是 scale[i]， 零点偏移数据是 zeroPoint[i]，则最终的推理结果为： :math:(data[i] - zeroPoint[i])* scale[i]。

注意：

其中 scaleLen 由数据 data 按照 per-axis 或 per-tensor （反）量化方式决定。 当数据 data 按 per-tensor （反）量化时， scaleLen 等于 1，此时不需要关注 quantizeAxis 数值； 否则等于数据 data 第 quantizeAxis 维度大小。 zeroPointLen 与 scaleLen 保持一致。

  • 成员

成员名称 描述
scaleLen 缩放数据的长度。
scaleData 缩放数据的首地址。
zeropointLen 零点偏移数据的长度。
zeropointData 零点偏移数据的首地址。

hbDNNQuantiType

typedef enum {
  NONE, 
  SHIFT,
  SCALE,
} hbDNNQuantiType;

定点浮点转换的量化/反量化类型。 NONE 代表不需要对数据做任何处理； SHIFT 类型对应的量化/反量化参数存储在 hbDNNQuantiShift 结构体中， SCALE 对应的量化/反量化参数存储在 hbDNNQuantiScale 结构体中。

  • 成员

成员名称 描述
NONE 没有量化。
SHIFT 量化类型为 SHIFT。
SCALE 量化类型为 SCALE。

hbDNNTensorProperties

typedef struct {
  hbDNNTensorShape validShape;
  hbDNNTensorShape alignedShape;
  int32_t tensorLayout;
  int32_t tensorType;
  hbDNNQuantiShift shift;
  hbDNNQuantiScale scale;
  hbDNNQuantiType quantiType;
  int32_t quantizeAxis;
  int32_t alignedByteSize;
  int32_t stride[HB_DNN_TENSOR_MAX_DIMENSIONS];
} hbDNNTensorProperties;

张量的信息。

其中 alignedShape 从模型信息中获取时，为张量对齐后的形状； 在准备完输入数据之后， alignedShape 需要与张量真实输入的形状保持一致。

  • 成员

成员名称 描述
validShape 张量有效内容的形状。
alignedShape 张量对齐内容的形状。
tensorLayout 张量的排布形式。
tensorType 张量的类型。
shift 量化偏移量。
scale 量化缩放量。
quantiType 量化类型。
quantizeAxis 量化通道，仅按per-axis量化时生效。
alignedByteSize 张量对齐内容的内存大小。
stride 张量中validShape各维度步长

备注：

通过接口获取的张量信息为模型要求的，您可以根据实际输入修改对应的张量信息，目前只允许修改 alignedShape 和 tensorType 的信息，而且必须符合要求。

alignedShape：

  1. 若您根据 alignedShape 准备输入，则无需更改 alignedShape 。

  2. 若您根据 validShape 准备输入，则需更改 alignedShape 为 validShape ，推理库内部会对数据进行padding操作。

tensorType：

推理NV12输入的模型时，您可根据实际情况更改张量的 tensorType 属性为 HB_DNN_IMG_TYPE_NV12 或 HB_DNN_IMG_TYPE_NV12_SEPARATE 。

hbDNNTaskPriority

typedef enum {
  HB_DNN_PRIORITY_LOWEST = 0,
  HB_DNN_PRIORITY_HIGHEST = 255,
  HB_DNN_PRIORITY_PREEMP = HB_DNN_PRIORITY_HIGHEST,
} hbDNNTaskPriority;

Task优先级配置，提供默认参数。

hbDNNTensor

typedef struct {
  hbSysMem sysMem[4];
  hbDNNTensorProperties properties;
} hbDNNTensor;

张量。用于存放输入输出的信息。其中 NV12_SEPARATE 类型的张量需要用2个 hbSysMem，其余都为1个。

  • 成员

|成员名称 |描述 | |———–|—————-| |sysMem | 存放张量的内存。| |properties | 张量的信息。|

hbDNNRoi

typedef struct {
  int32_t left;
  int32_t top;
  int32_t right;
  int32_t bottom;
} hbDNNRoi;

矩形的感兴趣区域。:math:W∈[left, right], H∈[top, bottom]。

  • 成员

成员名称 描述
left 感兴趣区域左上点宽度像素点。
top 感兴趣区域左上点高度像素点。
right 感兴趣区域右下点宽度像素点。
bottom 感兴趣区域右下点高度像素点。

hbDNNInferCtrlParam

typedef struct {
  int32_t bpuCoreId;
  int32_t dspCoreId;
  int32_t priority;
  int32_t more;
  int64_t customId;
  int32_t reserved1;
  int32_t reserved2;
} hbDNNInferCtrlParam;

模型推理的控制参数。 bpuCoreId 与 dspCoreId 用于控制推理模型BPU和DSP节点使用的核；X3不支持DSP推理，dspCoreId 仅作为占位符使用。 其中 more 参数用于小模型批量处理场景，当希望所有任务都执行完再获得输出时，除最后一个任务设置 more 为 0 外， 之前的任务 more 都设置为 1，最多支持255个小模型的推理，小模型为resizer模型时，每一个roi都可能会被算作一个小模型。 customId 参数用于用户自定义优先级，定义task的优先级大小，例如：时间戳、frame id等，数值越小优先级越高。优先级：priority > customId。

  • 成员

成员名称 描述
bpuCoreId BPU核ID。
dspCoreId DSP核ID。
priority 任务优先级。
more 该任务后续是否有跟随任务。
customId 自定义优先级。
reserved1 保留字段1。
Reserved2 保留字段2。

系统类

hbBPUCore

typedef enum {
  HB_BPU_CORE_ANY = 0,
  HB_BPU_CORE_0 = (1 << 0),
  HB_BPU_CORE_1 = (1 << 1)
} hbBPUCore;

BPU核枚举，X5系统仅有一个BPU核，仅支持指定HB_BPU_CORE_ANY或HB_BPU_CORE_0。

  • 成员

成员名称 描述
HB_BPU_CORE_ANY 任意的BPU核。
HB_BPU_CORE_0 BPU核0。
HB_BPU_CORE_1 BPU核1。

hbDSPCore

typedef enum {
  HB_DSP_CORE_ANY = 0,
  HB_DSP_CORE_0 = (1 << 0),
  HB_DSP_CORE_1 = (1 << 1)
} hbDSPCore;

DSP核枚举。

  • 成员

成员名称 描述
HB_DSP_CORE_ANY 任意的DSP核。
HB_DSP_CORE_0 DSP核0。
HB_DSP_CORE_1 DSP核1。

hbSysMem

typedef struct {
  uint64_t phyAddr;
  void *virAddr;
  uint32_t memSize;
} hbSysMem;

系统内存结构体，用于申请系统内存。

  • 成员

成员名称 描述
phyAddr 物理地址。
virAddr 虚拟地址。
memSize 内存大小。

hbSysMemFlushFlag

typedef enum {
  HB_SYS_MEM_CACHE_INVALIDATE = 1,
  HB_SYS_MEM_CACHE_CLEAN = 2
} hbSysMemFlushFlag;

系统内存与缓存同步参数。CPU与内存之间有一个缓存区，导致缓存中内容与内存中内容会出现不同步的情况，为了每次都能够拿到最新的数据， 我们需要在CPU读前、写后进行数据更新。CPU读前，将内存中数据更新到缓存中。CPU写后，将缓存中数据更新到内存中。

hbSysMemFlushFlag

  • 成员

成员名称 描述
HB_SYS_MEM_CACHE_INVALIDATE 将内存同步到缓存中，CPU读前使用。
HB_SYS_MEM_CACHE_CLEAN 将缓存数据同步到内存中，CPU写后使用。

前处理类

HB_DNN_INITIALIZE_RESIZE_CTRL_PARAM

##define HB_DNN_INITIALIZE_RESIZE_CTRL_PARAM(param)     \
  {                                                     \
    (param)->bpuCoreId = HB_BPU_CORE_ANY;              \
    (param)->resizeType = HB_DNN_RESIZE_TYPE_BILINEAR; \
    (param)->priority = HB_DNN_PRIORITY_LOWEST;        \
    (param)->reserved1 = 0;                             \
    (param)->reserved2 = 0;                             \
    (param)->reserved3 = 0;                             \
    (param)->reserved4 = 0;                             \
  }

初始化控制参数。

hbDNNResizeType

typedef enum {
  HB_DNN_RESIZE_TYPE_BILINEAR = 0,
} hbDNNResizeType;

Resize 类型。

  • 成员

成员名称 描述
HB_DNN_RESIZE_TYPE_BILINEAR Resize类型为双线性插值。

hbDNNResizeCtrlParam

typedef struct {
  int32_t bpuCoreId;
  int32_t priority;
  hbDNNResizeType resizeType;
  int32_t reserved1;
  int32_t reserved2;
  int32_t reserved3;
  int32_t reserved4;
} hbDNNResizeCtrlParam;

Resize 的控制参数。

  • 成员

成员名称 描述
bpuCoreId BPU核ID。
priority 任务优先级。
resizeType Resize类型。
reserved1 保留字段1。
Reserved2 保留字段2。
Reserved3 保留字段3。
Reserved4 保留字段4。

6.3.5.7. 数据排布及对齐规则

数据排布

硬件内部为了提高计算效率，其数据使用特殊的排布方式以使得卷积运算中同一批次乘加用到的feature map和kernel在内存中相邻排放。 下面简要介绍X5处理器中数据排布（layout）的概念。

神经网络模型中的变量可以用一个4维的张量表示，每个数字是这个张量中的元素，我们称之为自然排布。 将不同维度的不同元素按一定规则紧密排列在一起，形成一个独立的小块（block），然后将这些小块看成新的元素，组成新的4维张量， 我们称之为带有数据排布的张量。

输入输出数据会用到不同的layout数据排布，用户可通过API获取layout描述信息，不同的layout数据不可以直接比较。

备注：

需要注意的是，在进行数据排布转换时，如果需要padding，则padding的值建议设置为零。

此处介绍两种数据排布： NHWC_NATIVE 和 NCHW_NATIVE ，以 NHWC_NATIVE 为例，其数据排布如下：
N0H0W0C0 N0H0W0C1 ……
N0H0W1C0 N0H0W1C1 ……
…… …… ……
N0H1W0C0 N0H1W0C1 ……
…… …… ……
N1H0W0C0 N1H0W0C1 ……
…… …… ……

一个NHW*C大小的张量可用如下4重循环表示：

for (int32_t n = 0; n < N; n++) {
    for (int32_t h = 0; h < H; h++) {
        for (int32_t w = 0; w < W; w++) {
            for (int32_t c = 0; c < C; c++) {
                int32_t native_offset = n*H*W*C + h*W*C + w*C + c;
            }
        }
    }
}

其中 NCHW_NATIVE 和 NHWC_NATIVE 相比，只是排布循环顺序不一样，此处不再单独列出。

caution 下文中提到的native都特指该layout。

BPU对齐限制规则

本节内容介绍使用BPU的对齐限制规则。

模型输入要求

BPU不限制模型输入大小或者奇偶。既像YOLO这种416x416的输入可以支持，对于像SqueezeNet这种227x227的输入也可以支持。 对于NV12输入比较特别，要求HW都是偶数，是为了满足UV是Y的一半的要求。

对齐和有效数据

BPU对数据有对齐限制。对齐要求和真实的数据排布用 hbDNNTensorProperties 中的 validShape , alignedShape 和 stride 表示。

  • validShape 是有效的shape；

  • alignedShape 是满足对齐要求的shape, 由于硬件特性， alignedShape 均由四维数据表示；

  • stride 表示 validShape 各维度的步长，其中，NV12输入的模型比较特殊，其 stride 均为0，因为NV12输入的模型只要求W 16对齐。

目前四维模型的张量可以通过 validShape 和 alignedShape 获取正确的数据排布，若使用 X5 模型中大于四维模型的张量可以通过 validShape 和 stride 获取正确的数据排布。

NV12介绍

YUV格式

YUV格式主要用于优化彩色视频信号的传输。 YUV分为三个分量：Y表示明亮度，也就是灰度值；而U和V表示的则是色度，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。

NV12排布

NV12图像格式属于YUV颜色空间中的YUV420SP格式，每四个Y分量共用一组U分量和V分量，Y连续排序，U与V交叉排序。

排列方式如下：

nv12_layout

6.3.5.8. 模型推理DEBUG方法

错误码

HB_DNN_SUCCESS = 0                              // 执行成功
HB_DNN_INVALID_ARGUMENT = -6000001              // 非法参数
HB_DNN_INVALID_MODEL = -6000002                 // 非法模型
HB_DNN_MODEL_NUMBER_EXCEED_LIMIT = -6000003     // 模型个数超过限制
HB_DNN_INVALID_PACKED_DNN_HANDLE = -6000004     // 非法packed handle
HB_DNN_INVALID_DNN_HANDLE = -6000005            // 非法handle
HB_DNN_CAN_NOT_OPEN_FILE = -6000006             // 文件不存在
HB_DNN_OUT_OF_MEMORY = -6000007                 // 没有足够的内存
HB_DNN_TIMEOUT = -6000008                       // 超时
HB_DNN_TASK_NUM_EXCEED_LIMIT = -6000009         // 任务数量超限制
HB_DNN_TASK_BATCH_SIZE_EXCEED_LIMIT = -6000010  // 多任务处理数量超限制
HB_DNN_INVALID_TASK_HANDLE = -6000011           // 非法task handle
HB_DNN_RUN_TASK_FAILED = -6000012               // 任务执行失败
HB_DNN_MODEL_IS_RUNNING = -6000013              // 任务执行中
HB_DNN_INCOMPATIBLE_MODEL = -6000014            // 不兼容的模型
HB_DNN_API_USE_ERROR = -6000015                 // 接口使用错误
HB_DNN_MULTI_PROGRESS_USE_ERROR = -6000016      // 多进程使用错误

HB_SYS_SUCCESS = 0                              // 执行成功
HB_SYS_INVALID_ARGUMENT = -6000129              // 非法参数
HB_SYS_OUT_OF_MEMORY = -6000130                 // 没有足够的内存
HB_SYS_REGISTER_MEM_FAILED = -6000131           // 注册内存失败

配置信息

  1. 日志等级。 dnn 中的日志主要分为4个等级，：

    • HB_DNN_LOG_NONE = 0，不输出日志；

    • HB_DNN_LOG_WARNING = 3，该等级主要用来输出代码中的告警信息；

    • HB_DNN_LOG_ERROR = 4，该等级主要用来输出代码中的报错信息；

    • HB_DNN_LOG_FATAL = 5，该等级主要用来输出代码中的导致退出的错误信息。

  2. 日志等级设置规则：

    若发生的LOG等级 >= 设置的等级，则该LOG可以被打印，反之被屏蔽；设置的LOG等级越小，打印信息越多（等级0除外，0不输出日志）。 例如：设置LOG等级为3，即为 WARNING 级别，则3,4,5等级的LOG均可以被打印； 预测库默认LOG等级为 HB_DNN_LOG_WARNING ，则以下LOG级别的信息可以被打印： WARNING 、 ERROR 、 FATAL。

  3. 日志等级设置方式： 可通过环境变量 HB_DNN_LOG_LEVEL 设置日志等级。 比如： export HB_DNN_LOG_LEVEL=3，则输出 WARNING 级以上级别的日志。

  4. 常用环境变量

     HB_DNN_LOG_LEVEL                // 设置日志等级。
 HB_DNN_PLUGIN_PATH              // 自定义CPU算子动态链接库所在目录。
 HB_DNN_PROFILER_LOG_PATH        // 模型运行各阶段耗时统计信息dump路径。
 HB_DNN_SIM_PLATFORM             // x86模拟器模拟平台设置，可设置为BERNOULLI、BERNOULLI2、BAYES、BAYESE。
 HB_DNN_SIM_BPU_MEM_SIZE         // x86模拟器设置BPU内存大小，单位MB。

开发机模拟器使用注意事项

  1. 开发机模拟器在使用时，可以通过设置环境变量 HB_DNN_SIM_PLATFORM 来指定需要模拟的处理器架构，可执行如下命令：

    • export HB_DNN_SIM_PLATFORM=BAYESE ，表示模拟 x5 平台；

  2. 如果不设置 HB_DNN_SIM_PLATFORM 环境变量，会根据第一次加载的模型架构来设置模拟器平台，例如：第一次加载的模型是 BAYESE 架构，则程序默认设置的平台为 x5。

  3. 在开发机模拟器中执行 resize 相关操作之前，需要通过 HB_DNN_SIM_PLATFORM 环境变量指定平台。