一、TinyMaix简介
TinyMaix是国内sipeed团队开发一个轻量级AI推理框架,官方介绍如下:
TinyMaix 是面向单片机的超轻量级的神经网络推理库,即 TinyML 推理库,可以让你在任意单片机上运行轻量级深度学习模型。
根据官方介绍,在仅有2K RAM的 **Arduino UNO(ATmega328, 32KB Flash, 2KB RAM) **上,都可以基于 TinyMaix 进行手写数字识别。对,你没有看错,2KB RAM 32KB Flash的设备上,都可以使用TinyMaix进行手写数字识别!TinyMaix官网提供了详细介绍,可以在本文末尾的参考链接中找到。
所以,在我们这次试用的主角瑞萨FPB-RA6E1快速原型板上运行TinyMaix完全是没有任何压力的(1MB Flash 256KB SRAM)。接下来,我将介绍如何在瑞萨FPB-RA6E1快速原型板上使用TinyMaix进行手写数字识别。
1.1 TinyMaix开源项目
GitHub代码仓:https://github.com/sipeed/tinymaix
使用如下git命令,可将TinyMaix源码克隆到本地:
git clone https://github.com/sipeed/TinyMaix.git
1.2 TinyMaix核心API
TinyMaix框架对上层应用程序提供的核心API主要位于代码仓的tinymaix.h
文件中,核心API如下:
tm_err_t tm_load (tm_mdl_t* mdl, const uint8_t* bin, uint8_t*buf, tm_cb_t cb, tm_mat_t* in);
void tm_unload(tm_mdl_t* mdl);
tm_err_t tm_preprocess(tm_mdl_t* mdl, tm_pp_t pp_type, tm_mat_t* in, tm_mat_t* out);
tm_err_t tm_run (tm_mdl_t* mdl, tm_mat_t* in, tm_mat_t* out);
uint8_t TM_WEAK tm_fp32to8(float fp32);
float TM_WEAK tm_fp8to32(uint8_t fp8);
#if TM_ENABLE_STAT
tm_err_t tm_stat(tm_mdlbin_t* mdl);
#endif
主要分为三类:
- 模型函数,包括模型加载、卸载、预处理、推理;
- 工具函数,包含FP32和uint8的互转;
- 统计函数,用于输出模型中间层信息;
这里的模型,通常是预训练模型经过脚本转换生成的TinyMaix格式的模型;
1.3 TinyMaix底层依赖
TinyMaix可以简单理解为一个矩阵和向量计算库,目前已支持如下几种计算硬件:
#define TM_ARCH_CPU (0)
#define TM_ARCH_ARM_SIMD (1)
#define TM_ARCH_ARM_NEON (2)
#define TM_ARCH_ARM_MVEI (3)
#define TM_ARCH_RV32P (4)
#define TM_ARCH_RV64V (5)
#define TM_ARCH_CSKYV2 (6)
#define TM_ARCH_X86_SSE2 (7)
对于ARM-Cortex系列MCU,可以支持纯CPU计算和SIMD计算。其中CPU计算部分无特殊依赖(计算代码均使用标准C实现)。SIMD部分,部分计算代码使用了C语言内嵌汇编实现,需要CPU支持相应的汇编指令,才可以正常编译、运行。
TinyMaix的示例代码依赖于精准计时和打印输出能力,具体是项目的tm_port.h
中的几个宏定义:
#define TM_GET_US() ((uint32_t)((uint64_t)clock()*1000000/CLOCKS_PER_SEC))
#define TM_DBGT_INIT() uint32_t _start,_finish;float _time;_start=TM_GET_US();
#define TM_DBGT_START() _start=TM_GET_US();
#define TM_DBGT(x) {_finish=TM_GET_US();\
_time = (float)(_finish-_start)/1000.0;\
TM_PRINTF("===%s use %.3f ms\n", (x), _time);\
_start=TM_GET_US();}
二、计时和打印支持
TinyMaix是一个轻量级AI推理框架,他的核心功能就是支持AI模型的各种算子,可以简单理解为一个矩阵和向量计算库。对于计算库的移植,我们通常只需要解决编译问题即可,不涉及外设和周边元件。
2.1 创建RASC项目
和上一篇CoreMark移植文章类似,按照如下步骤创建RASC项目:
-
使用RASC创建名为RA6E1_TinyMaix的项目,如下图所示;
-
RASC界面中,切换到Pins标签页,选择“System:DEBUG->DEBUG0”,Pin Configuration中修改设置:
-
Operation Mode修改为SWD;
-
SWCLK修改为P300;
-
SWDIO修改为P108;
-
按Ctrl+S保存,如下图所示:
-
RASC界面中,继续在Pins标签页,选择“Connectivity:SCI->SCI9”,Pin Configuration中修改:
-
RASC界面中,切换到Stacks标签页,点击“New Stack->Connectivity->UART”添加一个UART组件,添加后鼠标选中,然后在Properties标签页中,在Settings->Module中的:
-
点击右上角的Generate Project Content生成Keil项目;
2.3 添加printf打印
和CoreMark移植文章类似,我们在hal_entry.c中添加如下代码:
#include <stdio.h>
#include "hal_data.h"
#include "r_sci_uart.h"
void hal_uart9_init()
{
R_SCI_UART_Open(&g_uart9_ctrl, &g_uart9_cfg);
}
volatile bool hal_uart_tx_done = false;
void hal_uart9_callback(uart_callback_args_t* p_args)
{
switch (p_args->event)
{
case UART_EVENT_RX_CHAR:
break;
case UART_EVENT_TX_COMPLETE:
hal_uart_tx_done = true;
break;
default:
break;
}
}
int fputc(int ch, FILE* f)
{
(void) f;
hal_uart_tx_done = false;
R_SCI_UART_Write(&g_uart9_ctrl, (uint8_t *)&ch, 1);
while (hal_uart_tx_done == false);
return ch;
}
其中,hal_uart9_callback函数名需要和前面RASC配置的函数名相同,否则编译时报连接错误。
2.3 添加SysTick计时
SysTick是ARM-Cortex内核自带的外设,CMSIS软件包对它进行了封装,使用起来非常方便。一般来说,我们在项目代码中使用SysTick只需要在代码中:
- 调用SysTick_Config函数设置SysTick中断频率;
- 编写SysTick_Handler函数实现SysTick中断处理;
和上篇CoreMark移植文章类似,在hal_systick.c文件中添加如下代码:
#include <stdint.h>
#define TICKS_PER_SECOND 1000
volatile uint32_t g_tick_count = 0;
void hal_systick_init()
{
SysTick_Config(SystemCoreClock / TICKS_PER_SECOND);
}
void SysTick_Handler(void)
{
g_tick_count += 1;
}
uint32_t hal_systick_get()
{
return g_tick_count;
}
3.4 打印和计时测试
完成上述修改后,可以在hal_entry.c的主体代码中进行测试,在hal_entry
函数中添加测试代码:
hal_uart9_init();
hal_systick_init();
while (1) {
printf("ticks: %d\n", hal_systick_get());
R_BSP_SoftwareDelay(1000, BSP_DELAY_UNITS_MILLISECONDS);
}
对上SysTick计时功能进行测试。
重新编译、下载后,可以看到串口输出如下:
三、TinyMaix移植
3.1 添加TinyMaix核心库源码
接下来,双击打开RASC生成的Keil项目,Project视图中可以看到项目文件如下:
然后,将TinyMaix的部分源码文件添加到当前项目中,具体为:
- 当前项目中,创建TinyMaix目录;
- 将TinyMaix项目中的include和src目录,复制到当前项目的TinyMaix目录中;
- 在Keil中,鼠标右键“Source Group 1”选中“Add Existing Files to Group 'Soure Group1'”,弹出添加文件对话框;
- 在添加文件对话框中,将TinyMaix/src子目录中的源文件全部添加到项目中("tm_layers.c" "tm_layers_fp8.c" "tm_layers_O1.c" "tm_model.c" "tm_stat.c" );
- 在Keil中,鼠标右键Target 1,选择“Options for Target 'Target 1'”,点击C/C++标签页;
- 在C/C++标签页中,点击Include Path栏右侧的“...”按钮,将TinyMaix/include子目录添加到搜索路径中,点OK保存配置;
- 修改 tm_port.h 文件,注释掉其中的
#include <sys/time.h>
行,并按Ctrl+S保存;
完成上述修改后,项目应该可以正常编译通过:
3.2 添加手写数字识别示例源码
按照如下步骤,将TinyMaix的手写数字识别示例源码添加到当前项目:
- 当前项目的TinyMaix目录中,创建examples和tools目录;
- 找到TinyMaix项目的examples目录中的mnist目录,将其复制到刚刚创建的examples目录中;
- 将刚刚复制的examples目录中的main.c文件,重命名为mnist_main.c;
- 在Keil中,鼠标右键“Source Group 1”选中“Add Existing Files to Group 'Soure Group1'”,弹出添加文件对话框;
- 将刚刚重命名的mnist_main.c添加到当前项目;
- 打开mnist_main.c,将其中的main函数重命名为mnist_main,并删除函数参数;
- 找到TinyMaix项目的tools目录中的tmdl目录,将其复制到刚刚创建的tools目录中;
3.3 修改tm_port.h文件
接下来修改TinyMaix/include中的tm_port.h文件,具体为其中的几个宏:
#include <stdint.h>
uint32_t hal_systick_get();
#define TM_DBGT_INIT() uint32_t _start,_finish; uint32_t _time; _start = hal_systick_get();
#define TM_DBGT_START() _start = hal_systick_get();
#define TM_DBGT(x) {_finish = hal_systick_get(); \
_time = _finish - _start; \
TM_PRINTF("===%s use %lu ms\n", (x), _time); \
_start = hal_systick_get();}
修改这些宏后,TinyMaix核心框就能够正确计时了。
3.4 增大堆栈内存空间
TinyMaix运行时需要使用malloc申请堆内存,默认创建的RASC堆内存配置为0,会导致运行失败,因此需要增大堆内存空间。
增大堆内存空间的操作步骤如下:
- RASC中,点击BSP标签页,展开RA Common;
- 找到Main stack size,将其修改为4096;
- 找到Heap size,将其修改为8192(实测8192可以正常运行,修改成更大值也可以,只要最终生成程序占用内存不超过SRAM都可以);
3.5 运行手写数字识别示例
完成上述修改后,编译、烧录、运行,就可以在串口看到如下输出了:
可以看到,成功识别了数字2,耗时2毫秒。
四、原理解读
4.1 模型结构展示
我们取消堆tm_stat调用的注释,重新编译、烧录后,运行时将会看到模型结构输出:
可以看到输入大小为28x28x1,经过6个中间操作之后,得到输出结果。输出是一个1x1x10(对应10个数字的置信度);
原始模型位于TinyMaix代码仓的,tools/tflie子目录下,mnist_valid_q.tflite文件,可以使用Netron查看模型结构:
4.2 示例源码解读
mnist_main.c文件中,开始的几行用于根据tm_port.h中定义的数据使用对应的模型:
#if TM_MDL_TYPE == TM_MDL_INT8
#include "../../tools/tmdl/mnist_valid_q.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP32
#include "../../tools/tmdl/mnist_valid_f.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP16
#include "../../tools/tmdl/mnist_valid_fp16.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP8_143
#include "../../tools/tmdl/mnist_fp8_143.h"
#elif TM_MDL_TYPE == TM_MDL_FP8_152
#include "../../tools/tmdl/mnist_fp8_152.h"
#endif
这些.h文件是由tflite2tmdl.py脚本生成的TinyMaix模型,mnist_valid_f模型的转换命令为:
python3 tflite2tmdl.py tflite/mnist_valid_f.tflite tmdl/mbnet_fp8.tmdl fp8_152 1 28,28,1 10
接下来定义了一个数组,uint8_t mnist_pic[28*28],保存一张测试图片,数组每个元素对应一个像素的灰度值:
接下来,mnist_main中使用模型,主要使用了一下几个TinyMaix的API:
- tm_stat 打印模型结构等信息;
- tm_load 将模型加载到内存;
- tm_preprocess 输入数据预处理;
- tm_run 模型推理,得到输出;
- tm_unload 模型卸载,释放内存;
使用起来还是非常简单的,跟读细节可以参考TinyMaix介绍页。
本篇内容就到这里了,感谢阅读。
本文完整项目代码仓(感兴趣的同学可以下载下来自行实验):https://gitee.com/swxu/RA6E1-tiny-maix
五、参考链接
- **【瑞萨官网】**RA6E1参考手册(英文): https://www.renesas.com/us/en/document/dst/ra6e1-group-datasheet?r=1521986
- **【瑞萨官网】**RA6E1硬件手册(英文): https://www.renesas.cn/cn/zh/document/mah/ra6e1-group-users-manual-hardware?r=1521986
- **【RASC用户指南】**RA SC User Guide for MDK and IAR https://renesas.github.io/fsp/_s_t_a_r_t__d_e_v.html#RASC-MDK-IAR-user-guide
- **【Keil官方文档】**关于重定义库函数使用
printf
的说明:https://developer.arm.com/documentation/dui0475/c/the-arm-c-and-c---libraries/redefining-low-level-library-functions-to-enable-direct-use-of-high-level-library-functions
- 【野火 瑞萨RA系列FSP库开发实战指南】 SCI UART——串口通信:https://doc.embedfire.com/mcu/renesas/fsp_ra/zh/latest/doc/chapter19/chapter19.html
- 【野火 瑞萨RA系列FSP库开发实战指南】 SysTick——系统定时器:https://doc.embedfire.com/mcu/renesas/fsp_ra/zh/latest/doc/chapter17/chapter17.html