深度学习模型部署全流程-模型部署

往期回顾：模型训练

前言

在上一篇文章中详细讲述了模型训练的流程，这篇文章主要介绍模型部署的流程。模型部署通常指通过C/C++语言能够把python框架训练好的模型跑起来，毕竟C/C++运行效率更高，并且只用提供依赖库和头文件即可移植。

模型部署全流程

1.推理框架

首先要找到一套成熟的推理框架，利用该框架即可完成模型量化，模型推理等功能。在这里推荐自己常用的一套框架腾讯出品的NCNN框架，当然也有很多其他的推理框架，但是部署的流程都是大同小异的！
该框架如何编译，如何使用官方都有详细的教程！

2.onnx模型

在模型部署之前一般会将我们训练好的模型（xxx.pth）文件转换为onnx的模型文件，onnx为一个中转模型，几乎所有的推理框架都能识别该模型文件，对onnx支持度非常高，并将其再次转换为NCNN框架能够使用的模型。
转换代码入下

import torch
from flower_cls import Net

model_path = "./model/9.pth"
checkpoint = torch.load(model_path)

net = Net()
net.load_state_dict(checkpoint)
net.eval()

# 指定输入数据维度[N， C， H， W]，和训练时保持一致
img = torch.rand([1, 3, 224, 224])

onnx_path = "./model/out.onnx"

output = net(img)
print(output.shape)

out = torch.onnx.export(model=net,
                        args=torch.randn(1, 3, 224, 224),
                        f=onnx_path,
                        input_names=["input"],
                        output_names=["output"],
                        export_params=True,
                        verbose=False
)

3.模型转换

将onnx模型转换成NCNN框架的模型文件，该转换工具推理框架都会提供，输出的out.param和out.bin就是适用于NCNN框架的模型文件了！

4.代码实现

通过NCNN提供的API让模型输出结果，主要步骤为：

• 1.图像数据读入和与处理，保持和训练时一致即可

// opencv读取输入图片
cv::Mat img = cv::imread("1.jpg", 1);
int w = img.cols;
int h = img.rows;

// 减均值除方差以及缩放操作
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, w, h, 224, 224);
float mean[3] = { 0.485*255, 0.456*255, 0.406*255 };
float norm[3] = { 1/0.229/255, 1/0.224/255, 1/0.225/255 };
in.substract_mean_normalize(mean, norm);

• 2.加载模型文件，NCNN中API都定义好了，调用即可

// 构建NCNN的net，并加载转换好的模型
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");

3.创建网络层提取器，指定具体提取哪些层的输出结果。（网络层的名称在转换onnx模型时会指定，也可以查看.param文件中的名称，从而找到正确名称，可以查看param文件解释）

// 创建网络提取器，设置网络输入，线程数，light模式等等
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();

ex.input("input", in);
// 调用extract接口，完成网络推理，获得输出结果
ncnn::Mat feat;
ex.extract("output", feat);

4.将输出转化为所需信息，例如我训练的模型会输出一个[1,1,5]的矩阵，代表5个类别的概率，找到最大值即代表该图像所对应的类别，可以看到第二类概率最高

5.完整代码

#include 
#include 
#include 
#include "ncnn/net.h"

using namespace cv;
using namespace std;
using namespace ncnn;

int main()
{
 // opencv读取输入图片
    cv::Mat img = cv::imread("1.jpg", 1);
    int w = img.cols;
    int h = img.rows;

    // 减均值以及缩放操作，最后输入数据的值域为[-1,1]
    ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, w, h, 224, 224);
    float mean[3] = { 0.485*255, 0.456*255, 0.406*255 };
    float norm[3] = { 1/0.229/255, 1/0.224/255, 1/0.225/255 };
    in.substract_mean_normalize(mean, norm);
 
 // 构建NCNN的net，并加载转换好的模型
    ncnn::Net net;
    net.load_param("model.param");
    net.load_model("model.bin");

 // 创建网络提取器，设置网络输入，线程数，light模式等等
    ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();

    ex.input("input", in);
 // 调用extract接口，完成网络推理，获得输出结果
    ncnn::Mat feat;
    ex.extract("output", feat);

    cout<<"输出矩阵维度:"<<endl;
    cout<<"c:"<<feat.c<<endl;
    cout<<"h:"<<feat.h<<endl;
    cout<<"w:"<<feat.w<<endl;
    
    cout<<"各个类别的概率:"<<endl;
    cout<<feat[0]<<endl;
    cout<<feat[1]<<endl;
    cout<<feat[2]<<endl;
    cout<<feat[3]<<endl;
    cout<<feat[4]<<endl;
    

    return 0;
}

小结

主要介绍了模型部署流程，其中最重要的是NCNN框架的使用，多看官方文档，多写写代码就熟悉了，其他框架也都大同小异！

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