使用Mindspore Lite端到端部署LSTM

本文档介绍如何把pytorch训练的LSTM网络转换成mindspore Lite支持的ms模型，并实现手机端的推理。

1.pytorch搭建网络

从mindspore Lite官网中的算子支持列表中发现，如果模型中用到了LSTM算子，只能从onnx转ms，目前主流的网络都是用pytorch框架训练，因此我们先用pytorch搭建LSTM模型，再调用torch.onnx把模型转换成onnx。

我们用LSTM搭建一个简单的分类网络模型，第一层是LSTM层，后续是两个全连接层，其网络结构用pytorch定义如下：

class LstmClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim = 6,hidden_dim=500, lstm_layers =2, number_of_classes=7356, data_fixed_length=100):
        super(OcrLstm, self).__init__()
        self.input_dim = input_dim
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.LSTM_layers = lstm_layers
        self.number_of_classes = number_of_classes

       

        # 直接定义lstm的层
        self.dropout = nn.Dropout(0.1)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=self.input_dim, hidden_size=self.hidden_dim, num_layers=self.LSTM_layers, batch_first=True)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=self.hidden_dim, out_features=200)
        self.fc2 = nn.Linear(200, number_of_classes)

    def forward(self,x):
        #out= self.LSTM(x)
        h = torch.zeros((self.LSTM_layers, x.size(0), self.hidden_dim))
        c = torch.zeros((self.LSTM_layers, x.size(0), self.hidden_dim))
        out, _ = self.lstm(x, (h, c))
        out = self.dropout(out)
        out = torch.relu_(self.fc1(out[:, -1, :]))
        out = self.dropout(out)
        out = torch.softmax(self.fc2(out), dim=1)
        return out

定义好模型之后，直接调用torch.onnx方法，把模型导出

x = torch.randn(1,100,6)
t = model(x)
torch.onnx.export(model,x,"LSTM.onnx")

使用Netron打开转换出来的模型，其结构如下：

2. 模型转换

使用mindspore的converter工具可以直接把onnx模型转换成ms模型，转换的命令如下

./converter_lite --fmk=ONNX --modelFile=OcrLSTM.onnx --outputFile=TEXT_REC_MODEL.onnx

转换过程的日志打印success:0表示转换成功

3. 模型部署 3.1 下载依赖包

使用mindspore Lite可以把转换出来的模型部署到不同的终端，这里以部署到arm32的设备为例，使用C++代码，其余设备的与之相同，模型部署arm32的设备时，需要先下载对应的mindpore Lite依赖库，依赖库在这里下载下载MindSpore Lite — MindSpore Lite master documentation

由于我的设备是arm32，所以我直接下载列表中的第一个

3.2 在Cmake工程中添加依赖

下载好的依赖包中，runtime包含mindspore Lite运行所需的依赖

为了能让我们的C++程序成功调用mindspore Lite，我们需要修改我们C++工程中的CMakeLists.txt

在头文件中加入上述runtime目录中的include，同时加入动态链接库

target_include_directories(工程名 PRIVATE ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR} minspore目录/include )         
target_link_libraries(tcdocformat PRIVATE D:/Project/teamproject/IdeaHubRecognition_latest/MeetingComponent_codehub/cmake/out/dist/armeabi/libmindspore-lite.so)                                    

加入依赖后就可以在Cmake工程中直接用mindspore定义的接口调用mindspore Lite引擎了

3.3 编写推理代码

这里参考官方文档中使用C++接口推理，只需要修改其中很小的一部分就可以实现端测推理LSTM，

模型初始化，加载等 *** 作与上述文档保持一致，这里只讲如何定义输入，我们先获取模型的输入层，然后修改模型的尺寸，最后构造输入向量，把向量的地址传入输入层，具体代码如下

 auto inputs = model->GetInputs();
// 把数据转换成连续内存
int rowNum = inputData.size();
int calNum = inputData.front().size();
int channel = 1;

// 输入resize成固定的大小
auto inputs = model->GetInputs();
vector resize_shape = {1, rowNum, calNum};
std::vector> new_shapes;
new_shapes.push_back(resize_shape);
model->Resize(inputs, new_shapes);

// 定义一个一维矩阵，把输入的值拷贝到该矩阵
float inputDataArr[rowNum * calNum];
    int index;
    for (int i = 0; i < rowNum; i++) {
        for (int j = 0; j < calNum; j++) {
            index = i * calNum + j;
            inputDataArr[index] = inputData[i][j];
        }
    }

// 把一维矩阵的地址传入到模型的输入层inTensor
memcpy(inTensor.MutableData(), inputDataArr, channel * calNum * rowNum * sizeof(float));

最后调用predict方法即可完成推理

auto predict_ret = model->Predict(inputs, &outputs);