Merge pull request #32 from MegEngine/merge-tmconvert

merge tmconvert
MegEngine · Oct 19, 2021 · d104a63 · d104a63
2 parents 80c957b + 4f5d36e
commit d104a63
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diff --git a/.github/workflows/ci.yml b/.github/workflows/ci.yml
@@ -28,36 +28,6 @@ jobs:
     - name: lint
       run: ./ci/lint.sh
 
-  pytest-transform:
-    runs-on: ubuntu-latest
-    container:
-      image: enginesh233/mgeconvert_ci:v1.0
-    defaults:
-      run:
-        shell: bash
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v2
-      - name: test transform
-        run: ./ci/pytest_transform.sh
-
-  pytest-cambricon:
-    runs-on: ubuntu-latest
-    container:
-      image: enginesh233/mgeconvert_ci:v1.0
-    defaults:
-      run:
-        shell: bash
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v2
-      - name: build cambricon
-        run: |
-          source ./ci/utils.sh
-          ./ci/build_cambricon.sh
-      - name: test cambricon
-        run: |
-          source ./ci/utils.sh
-          ./ci/pytest_cambricon.sh
-
   pytest-caffe-and-onnx:
     runs-on: ubuntu-latest
     container:

diff --git a/.gitignore b/.gitignore
@@ -1,7 +1,8 @@
 __pycache__
-mgeconvert/caffe_converter/caffe_pb
-mgeconvert/tflite_converter/tflite/
+mgeconvert/backend/ir_to_caffe/caffe_pb
+mgeconvert/backend/ir_to_tflite/tflite/
 *.tflite
 *.onnx
 *.so
 .mypy_cache
+*.tm
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -1,27 +1,42 @@
 # MgeConvert
 
-适用于 [MegEngine](https://github.com/MegEngine/MegEngine) 的各种转换器, 目前支持的框架有 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe)、[ONNX](https://github.com/onnx/onnx)、Cambricon 和 TFLite。
+适用于 [MegEngine](https://github.com/MegEngine/MegEngine) 的各种转换器, 目前支持的框架有 [Caffe](https://github.com/BVLC/caffe)、[ONNX](https://github.com/onnx/onnx) 和 TFLite。
 
-支持的模型包括 ResNet、ResNext、ShuffleNet 等，如果需要适配其他模型, 可能需要添加更多的算子支持。
+MgeConvert转换工具位于converters目录下，可直接调用其中的脚本将MegEngine导出的mge/TracedModule模型转换为第三方模型文件。
 
-MgeConvert 前端的部分位于 `mge_context` 目录下, 可以直接将 MegEngine dump 出来的计算图转为图结构, 方便后端语言生成。
+MgeConvert转换器的结构包含前端、中间表示（IR）、后端三个部分：
+1. 前端的部分位于 `frontend` 目录下, 支持 mge 和 traced module 模型格式，可以将 MegEngine 序列化出来的计算图转为IR图结构
+2. IR部分位于 `converter_ir`目录下，包含图和 IR 算子定义、对计算图做变换的 transform rules 以及对量化模型处理的量化器
+3. 后端的部分位于 `backend` 目录下，包含caffe、onnx、tflite的转换器，可以将IR图结构转换为第三方框架的模型文件
 
+目前支持的模型包括 ResNet、ResNext、ShuffleNet 等，如果需要适配其他模型, 可能需要添加更多的算子支持。
 
 ## 安装方式
 
-MgeConvert 基于 MegEngine 工作，因此确保您的电脑已经安装 MegEngine。
+MgeConvert 基于 MegEngine 工作，因此确保您的电脑已经安装 MegEngine(>=1.0)。
 
-以 caffe 为例，下面这条指令将安装 caffe 转换器并处理相关依赖。
+以 caffe 为例，下面这条指令将安装开发版本的 caffe 转换器并处理相关依赖。
 
 ```bash
 python3 -m pip install git+https://github.com/MegEngine/mgeconvert.git --user --install-option="--targets=caffe"
 ```
 
-``--targets`` 的可选值有 ``caffe``、``onnx``、``cambricon``、``tflite`` 和 ``all``。
+``--targets`` 的可选值有 ``caffe``、``onnx``、``tflite`` 和 ``all``。
+
+``tflite`` 转换器的schema默认使用r2.3版本，支持使用参数 ``tfversion`` 选择tflite schema的版本, 例如：
+
+```bash
+--install-option="--targets=tflite --tfversion=r2.4"
+```
 
 ``all`` 代表安装全部转换器，不建议使用。可选值支持组合传入，比如 ``--targets=caffe,onnx`` 。
 
-> :warning: 由于 Cambricon SDK 未对外发布，寒武纪转换器将不会自动安装依赖，请事先查看依赖说明并配置环境。
+建议使用时指定版本号安装release版本的转换器，如安装0.4.2版本：
+
+```bash
+python3 -m pip install git+https://github.com/MegEngine/[email protected] --user --install-option="--targets=caffe"
+```
+> :warning: 如果需要转换``TracedModule``模型，请安装v0.5.0以上版本
 
 ## 使用方式
 
@@ -33,10 +48,50 @@ python3 -m pip install git+https://github.com/MegEngine/mgeconvert.git --user --
 convert -h
 ```
 
-以 caffe 为例，查询转换参数：
+以 mge模型转 caffe 为例，查询转换参数：
 
 ```bash
-convert caffe -h
+convert mge_to_caffe -h
+```
+
+### Feature 支持说明 
+
+- :white_check_mark: 已支持，并完成测试 
+- :memo: 未支持，或尚未测试完全 
+- :boom: 明确不支持
+
+| TracedModule        | tflite             | caffe              | onnx               |
+|---------------------|--------------------|--------------------|--------------------|
+| QAT                 | :white_check_mark: | :memo:             | :memo:             |
+| Quantized           | :white_check_mark: | :boom:             | :memo:             |
+| Float32             | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
+
+| Mgo                 | tflite             | caffe              | onnx               |
+|---------------------|--------------------|--------------------|--------------------|
+| QAT                 | :boom:             | :boom:             | :boom:             |
+| Quantized           | :memo:             | :boom:             | :memo:             |
+| Float32             | :white_check_mark: | :white_check_mark: | :white_check_mark: |
+
+### TFLite转换
+TFlite转换器支持 Float32 和量化的 TracedModule 转换。
+对于QAT模型，可以通过设置tracedmodule_to_tflite转换器中的 `require_quantize=True` 选择转换出tflite支持的量化数据类型（int8/uint8/int16/int32）量化后的Quantized 模型:
+
+```bash
+convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --require_quantize
+```
+
+也可设置 `require_quantize=False` 选择转换出float32模型和量化参数文件。
+
+```bash
+convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --quantize_file_path "quant_params.json"
+```
+
+对于后者，还可以通过设置 `param_fake_quant` 参数来选择是否对参数进行假量化。
+
+如果模型中没有QuantStub对输入数据进行量化处理，可以在转换时指定输入数据的量化类型、scale和zero_point量化参数 ：
+
+```bash
+convert tracedmodule_to_tflite -i tracedmodule.tm -o out.tflite --input_data_type "quint8" --input_scales 0.125 --input_zero_points 128 --require_quantize
 ```
 
 ## 依赖说明
@@ -49,48 +104,49 @@ convert caffe -h
 
  - Python packages: protobuf, onnx==1.7.0
 
-3. cambricon
-
- - Cambricon SDK: CNRT, CNML
-
-4. tflite
+3. tflite
 
  - Python packages: pybind11==2.6.2, tensorflow==2.4.0
  - third party: [flatbuffers](https://github.com/google/flatbuffers.git)
 
 
 ## 算子支持列表
 
-|   |Caffe|ONNX|Cambricon|TFLite|
-|-- |-----|----|---------|------|
-|abs| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|add| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|average pool2d| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|batchnorm| ✓ | ✓ | ✓ | × |
-|broadcast| ✓ | ✓ | ✓ | × |
-|ceil| × | ✓ | × | × |
-|concat| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|conv2d| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|convtranspose2d| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|div(true_div)| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|exp| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|elemwise max|  ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|floor| × | ✓ | ✓ | × |
-|log| ✓ | ✓ | ✓ | × |
-|matrix mul| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|max pool2d| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|mul| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|pow| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|reduce max| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|reduce sum| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|relu| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|reshape| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|sigmoid| ✓ | ✓ | ✓ | × |
-|softmax| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|leaky_relu| ✓ | × | × | ✓ |
-|sub| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|slice(subtensor)| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|squeeze(axis_add_remove)| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|tanh| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|typecvt|  ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
-|transpose(dimshuffle)| ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
+| tracemodule:rocket:<br/>mgo:fire:      | TFLite  | Caffe   | ONNX    |
+|--------------------------|---------|---------|---------|
+| abs                      | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| average pool2d           | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| batchnorm                | ×<br/>× | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| broadcast                | ×<br/>× | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| ceil                     | ×<br/>× | ×<br/>× | ✓<br/>✓ |
+| concat                   | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| conv2d                   | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| convtranspose2d          | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| div(true_div)            | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| exp                      | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| elemwise max             | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| floor                    | ×<br/>× | ×<br/>× | ✓<br/>✓ |
+| log                      | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| matrix mul               | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| max pool2d               | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| mul                      | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| pow                      | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| reduce max               | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| reduce min               | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| reduce mean              | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| reduce sum               | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| relu                     | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| relu6                    | ✓<br/>✓ | ×<br/>× | ✓<br/>✓ |
+| reshape                  | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| resize                   | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| sigmoid(logistic)        | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| softmax                  | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| leaky_relu               | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| sub                      | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| slice(subtensor)         | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| squeeze(axis_add_remove) | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| tanh                     | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| typecvt                  | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| transpose(dimshuffle)    | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ | ✓<br/>✓ |
+| AdaptiveAvgPool2d        | ×<br/>× | ×<br/>× | ✓<br/>✓ |
+| flatten                  | ×<br/>× | ×<br/>× | ✓<br/>✓ |