将训练好的模型转换为PYNQ支持的格式
时间: 2024-05-07 18:19:38 浏览: 10
PYNQ是一款基于Xilinx Zynq SoC的开源硬件平台,支持Python编程语言。要将训练好的模型转换为PYNQ支持的格式,需要先将模型转换为Xilinx的DPU格式,然后再使用PYNQ的DPU库加载模型。
以下是将模型转换为DPU格式的步骤:
1. 安装Xilinx DNNDK工具包。DNNDK是Xilinx提供的深度学习推理工具包,可以将深度学习模型转换为DPU格式并在FPGA上加速推理。可以从Xilinx官网下载DNNDK。
2. 将训练好的模型转换为Caffe格式。DNNDK只支持Caffe格式的模型,因此需要先将模型转换为Caffe格式。可以使用一些开源工具,如MMdnn、ONNX等将模型转换为Caffe格式。
3. 使用DNNDK工具包将Caffe格式的模型转换为DPU格式。具体步骤如下:
- 将Caffe格式的模型转换为Xilinx的graph格式
```
dnnc --parser=caffe --frozen_pb=<model>.prototxt --caffemodel=<model>.caffemodel --output_dir=<output_dir> --net_name=<net_name> --dpu=8
```
其中,--dpu=8表示使用8个DPU核心进行推理加速。
- 将graph格式的模型编译为DPU可执行文件
```
dnnc --parser=dnnc --dcf=<output_dir>/<net_name>.dcf --cpu_arch=arm64 --output_dir=<output_dir> --net_name=<net_name> --mode=debug
```
编译完成后,会在<output_dir>目录下生成<net_name>.elf文件,这个文件就是DPU格式的模型。
4. 将DPU格式的模型加载到PYNQ中。可以使用PYNQ的DPU库将DPU格式的模型加载到PYNQ中,并使用Python代码进行推理。
```
from pynq_dpu import DpuOverlay
overlay = DpuOverlay("dpu.bit")
overlay.load_model(<model>.elf)
```
这样就可以在PYNQ上进行推理加速了。
需要注意的是,DPU格式的模型只能在特定的DPU硬件上运行,因此需要根据自己的硬件选择合适的DPU核心数和编译选项。另外,DNNDK只支持部分的深度学习算子,因此某些模型可能无法成功转换为DPU格式。