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操作流程

步驟一：創(chuàng)建帶有Custom C++ Operators的PyTorch模型

Blade工具與PyTorch TorchScript擴(kuò)展機(jī)制無縫銜接，以下介紹如何使用TorchScript擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)RetinaNet的后處理部分。關(guān)于TorchScript Custom Operator的介紹請參見EXTENDING TORCHSCRIPT WITH CUSTOM C++ OPERATORS。本文使用的RetinaNet后處理部分的程序邏輯來自NVIDIA開源社區(qū)，詳情請參見Retinanet-Examples。本文抽取了核心的代碼用于說明開發(fā)實(shí)現(xiàn)Custom Operator的流程。

1. 下載示例代碼并解壓。

   wget -nv https://pai-blade.oss-cn-zhangjiakou.aliyuncs.com/tutorials/retinanet_example/retinanet-examples.tar.gz -O retinanet-examples.tar.gz
   tar xvfz retinanet-examples.tar.gz 1>/dev/null

2. 編譯Custom C++ Operators。

   PyTorch官方文檔中（詳情請參見EXTENDING TORCHSCRIPT WITH CUSTOM C++ OPERATORS）提供了三種編譯Custom Operators的方式：Building with CMake、Building with JIT Compilation及Building with Setuptools。這三種編譯方式適用于不同場景，您可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行選擇。本文為了簡便，采用Building with JIT Compilation方式，示例代碼如下所示。

   import torch.utils.cpp_extension
   import os
   codebase="retinanet-examples"
   sources=['csrc/extensions.cpp',
            'csrc/cuda/decode.cu',
            'csrc/cuda/nms.cu',]
   sources = [os.path.join(codebase,src) for src in sources]
   torch.utils.cpp_extension.load(
       name="custom",
       sources=sources,
       build_directory=codebase,
       extra_include_paths=['/usr/local/TensorRT/include/', '/usr/local/cuda/include/', '/usr/local/cuda/include/thrust/system/cuda/detail'],
       extra_cflags=['-std=c++14', '-O2', '-Wall'],
       extra_cuda_cflags=[
           '-std=c++14', '--expt-extended-lambda',
           '--use_fast_math', '-Xcompiler', '-Wall,-fno-gnu-unique',
           '-gencode=arch=compute_75,code=sm_75',],
       is_python_module=False,
       with_cuda=True,
       verbose=False,
   )

   上述程序執(zhí)行完成后，編譯生成的custom.so會保存在retinanet-examples目錄下。

3. 使用Custom C++ Operators替換RetinaNet的后處理部分。

   為了簡潔，此處直接使用adapter_forward替換RetinaNet.forward。adapter_forward使用decode_cuda和nms_cuda兩個Custom C++ Operators實(shí)現(xiàn)了RetinaNet的后處理部分，示例代碼如下所示。

   import os
   import torch
   from typing import Tuple, Dict, List, Optional
   codebase="retinanet-examples"
   torch.ops.load_library(os.path.join(codebase, 'custom.so'))
   
   decode_cuda = torch.ops.retinanet.decode
   nms_cuda = torch.ops.retinanet.nms
   
   # 該函數(shù)的主要代碼部分和RetinaNet.forward一樣，但是后處理部分替換為通過decode_cuda和nms_cuda實(shí)現(xiàn)。
   def adapter_forward(self, batched_inputs: Tuple[Dict[str, torch.Tensor]]):
       images = self.preprocess_image(batched_inputs)
       features = self.backbone(images.tensor)
       features = [features[f] for f in self.head_in_features]
       cls_heads, box_heads = self.head(features)
       cls_heads = [cls.sigmoid() for cls in cls_heads]
       box_heads = [b.contiguous() for b in box_heads]
   
       # 后處理部分。
       strides = [images.tensor.shape[-1] // cls_head.shape[-1] for cls_head in cls_heads]
       decoded = [
           decode_cuda(
               cls_head,
               box_head,
               anchor.view(-1),
               stride,
               self.test_score_thresh,
               self.test_topk_candidates,
           )
           for stride, cls_head, box_head, anchor in zip(
               strides, cls_heads, box_heads, self.cell_anchors
           )
       ]
   
       # non-maximum suppression部分。
       decoded = [torch.cat(tensors, 1) for tensors in zip(decoded[0], decoded[1], decoded[2])]
       return nms_cuda(decoded[0], decoded[1], decoded[2], self.test_nms_thresh, self.max_detections_per_image)
   
   from detectron2.modeling.meta_arch import retinanet
   
   # 使用adapter_forward替換RetinaNet.forward。
   retinanet.RetinaNet.forward = adapter_forward

步驟二：導(dǎo)出TorchScript模型

Detectron2是FAIR開源的靈活、可擴(kuò)展、可配置的目標(biāo)檢測和圖像分割訓(xùn)練框架。由于框架的靈活性，使用常規(guī)方法導(dǎo)出模型可能會失敗或得到錯誤的導(dǎo)出結(jié)果。為了支持TorchScript部署，Detectron2提供了TracingAdapter和scripting_with_instances兩種導(dǎo)出方式，詳情請參見Detectron2 Usage。

import torch
import numpy as np

from torch import Tensor
from torch.testing import assert_allclose

from detectron2 import model_zoo
from detectron2.export import scripting_with_instances
from detectron2.structures import Boxes
from detectron2.data.detection_utils import read_image

# 使用scripting_with_instances導(dǎo)出RetinaNet模型。
def load_retinanet(config_path):
    model = model_zoo.get(config_path, trained=True).eval()
    # Set a new cell_anchors attributes to PyTorch model.
    model.cell_anchors = [c.contiguous() for c in model.anchor_generator.cell_anchors]
    fields = {
        "pred_boxes": Boxes,
        "scores": Tensor,
        "pred_classes": Tensor,
    }
    script_model = scripting_with_instances(model, fields)
    return model, script_model

# 下載一張示例圖片。
!wget http://images.cocodataset.org/val2017/000000439715.jpg -q -O input.jpg
img = read_image('./input.jpg')
img = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(img.transpose(2, 0, 1)))

# 嘗試執(zhí)行和對比導(dǎo)出模型前后的結(jié)果。
pytorch_model, script_model = load_retinanet("COCO-Detection/retinanet_R_50_FPN_3x.yaml")
with torch.no_grad():
    batched_inputs = [{"image": img.float()}]
    pred1 = pytorch_model(batched_inputs)
    pred2 = script_model(batched_inputs)

assert_allclose(pred1[0], pred2[0])

步驟三：調(diào)用Blade優(yōu)化模型

1. 調(diào)用Blade優(yōu)化接口。

   調(diào)用blade.optimize接口對模型進(jìn)行優(yōu)化，代碼示例如下。關(guān)于blade.optimize接口詳情，請參見優(yōu)化PyTorch模型。

   import os
   import blade
   import torch
   
   # 加載custom c++ operator動態(tài)鏈接庫。
   codebase="retinanet-examples"
   torch.ops.load_library(os.path.join(codebase, 'custom.so'))
   
   blade_config = blade.Config()
   blade_config.gpu_config.disable_fp16_accuracy_check = True
   
   test_data = [(batched_inputs,)] # PyTorch的輸入數(shù)據(jù)是List of Tuple。
   
   with blade_config:
       optimized_model, opt_spec, report = blade.optimize(
       script_model,  # 上一步導(dǎo)出的TorchScript模型。
       'o1',  # 開啟Blade O1級別的優(yōu)化。
       device_type='gpu',  # 目標(biāo)設(shè)備為GPU。
       test_data=test_data,  # 給定一組測試數(shù)據(jù)，用于輔助優(yōu)化及測試。
       )

2. 打印優(yōu)化報告并保存模型。

   Blade優(yōu)化后的模型仍然是一個TorchScript模型。完成優(yōu)化后，您可以通過如下代碼打印優(yōu)化報告并保存優(yōu)化模型。

   # 打印優(yōu)化結(jié)果報表。
   print("Report: {}".format(report))
   # 保存優(yōu)化后的模型。
   torch.jit.save(script_model, 'script_model.pt')
   torch.jit.save(optimized_model, 'optimized.pt')

   打印的優(yōu)化報告如下所示，關(guān)于優(yōu)化報告中的字段詳情請參見優(yōu)化報告。

   Report: {
     "software_context": [
       {
         "software": "pytorch",
         "version": "1.8.1+cu102"
       },
       {
         "software": "cuda",
         "version": "10.2.0"
       }
     ],
     "hardware_context": {
       "device_type": "gpu",
       "microarchitecture": "T4"
     },
     "user_config": "",
     "diagnosis": {
       "model": "unnamed.pt",
       "test_data_source": "user provided",
       "shape_variation": "undefined",
       "message": "Unable to deduce model inputs information (data type, shape, value range, etc.)",
       "test_data_info": "0 shape: (3, 480, 640) data type: float32"
     },
     "optimizations": [
       {
         "name": "PtTrtPassFp16",
         "status": "effective",
         "speedup": "3.92",
         "pre_run": "40.72 ms",
         "post_run": "10.39 ms"
       }
     ],
     "overall": {
       "baseline": "40.64 ms",
       "optimized": "10.41 ms",
       "speedup": "3.90"
     },
     "model_info": {
       "input_format": "torch_script"
     },
     "compatibility_list": [
       {
         "device_type": "gpu",
         "microarchitecture": "T4"
       }
     ],
     "model_sdk": {}
   }

3. 對優(yōu)化前后的模型進(jìn)行性能測試。

   性能測試的代碼示例如下所示。

   import time
   
   @torch.no_grad()
   def benchmark(model, inp):
       for i in range(100):
           model(inp)
       torch.cuda.synchronize()
       start = time.time()
       for i in range(200):
           model(inp)
       torch.cuda.synchronize()
       elapsed_ms = (time.time() - start) * 1000
       print("Latency: {:.2f}".format(elapsed_ms / 200))
   
   # 對優(yōu)化前的模型測速。
   benchmark(script_model, batched_inputs)
   # 對優(yōu)化后的模型測速。
   benchmark(optimized_model, batched_inputs)

   本次測試的參考結(jié)果值如下。

   Latency: 40.65
   Latency: 10.46

   上述結(jié)果表示同樣執(zhí)行200輪，優(yōu)化前后的模型平均延時分別是40.65 ms和10.46 ms。

步驟四：加載運(yùn)行優(yōu)化后的模型

1. 可選：在試用階段，您可以設(shè)置如下的環(huán)境變量，防止因?yàn)殍b權(quán)失敗而程序退出。

   export BLADE_AUTH_USE_COUNTING=1

2. 獲取鑒權(quán)。

   export BLADE_REGION=<region>
   export BLADE_TOKEN=<token>

   您需要根據(jù)實(shí)際情況替換以下參數(shù)：

   • <region>：Blade支持的地域，需要加入Blade用戶群獲取該信息，用戶群的二維碼詳情請參見獲取Token。
   • <token>：鑒權(quán)Token，需要加入Blade用戶群獲取該信息，用戶群的二維碼詳情請參見獲取Token。

3. 加載運(yùn)行優(yōu)化后的模型。

   Blade優(yōu)化后的模型仍然是TorchScript，因此您無需切換環(huán)境即可加載優(yōu)化后的結(jié)果。

   import blade.runtime.torch
   import detectron2
   import torch
   import numpy as np
   import os
   from detectron2.data.detection_utils import read_image
   from torch.testing import assert_allclose
   
   # 加載custom c++ operator動態(tài)鏈接庫。
   codebase="retinanet-examples"
   torch.ops.load_library(os.path.join(codebase, 'custom.so'))
   
   script_model = torch.jit.load('script_model.pt')
   optimized_model = torch.jit.load('optimized.pt')
   
   img = read_image('./input.jpg')
   img = torch.from_numpy(np.ascontiguousarray(img.transpose(2, 0, 1)))
   
   # 嘗試執(zhí)行和對比導(dǎo)出模型前后的結(jié)果。
   with torch.no_grad():
       batched_inputs = [{"image": img.float()}]
       pred1 = script_model(batched_inputs)
       pred2 = optimized_model(batched_inputs)
   
   assert_allclose(pred1[0], pred2[0], rtol=1e-3, atol=1e-2)