3.2.2 编译TensorFlow模型
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BMNETT是针对tensorflow的模型编译器,可以将模型文件 (*.pb)编译成 BMRuntime 所需的文件。而且在编译的同时,可选择将每一个操作的 NPU 模型计算结果和 CPU 的计算结果进行对比,保证正确性。
bmnett的使用例程参见${BMNNSDK}/examples/nntc/bmnett。
命令行形式:
Python形式:
bmnett若成功,输出的 log 最后会看到以下信息:
bmnett成功后,将在指定的文件夹中生成一个compilation.bmodel的文件,该文件则是转换成功的 bmodel,用户可以重命名。
args
type
Description
model
string
Necessary. TensorFlow .pb file path
input_names
string
Necessary. Set name of all network inputs one by one in sequence. Format “name1,name2,name3”
shapes
string
Necessary. Shapes of all inputs, default use the shape in prototxt, format [[x,x,x,x],[x,x],…], these correspond to inputs one by one in sequence
descs
string
Optional. Descriptions of inputs, format "[serial number, data type, lower bound, upper bound]", e.g., "[0, uint8, 0, 256]", default "[x, float, 0, 1]"
output_names
string
Necessary. Set name of all network outputs one by one in sequence. Format “name1,name2,name2”
net_name
string
Necessary. Name of the network.
opt
int
Optional. Optimization level. Option: 0, 1, 2, default 2.
dyn
bool
Optional. Use dynamic compilation, default false.
outdir
string
Necessary. Output directory
target
string
Necessary. Option: BM1682, BM1684; default: BM1682
cmp
bool
Optional.Check result during compilation. Default: true
mode
string
Optional. Set bmnetc mode. Option: compile, GenUmodel. Default: compile.
enable_profile
bool
Optional. Enable profile log. Default: false
list_ops
Optional. List supported ops.