เวอร์ชันโอเปอเรเตอร์ TensorFlow Lite

เอกสารนี้จะอธิบายสคีมาการกำหนดเวอร์ชัน op ของ TensorFlow Lite การกำหนดเวอร์ชัน Op ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเพิ่มฟังก์ชันและพารามิเตอร์ใหม่ๆ ลงใน Ops ที่มีอยู่ได้ นอกจากนี้ยังรับประกันสิ่งต่อไปนี้:

  • ความเข้ากันได้แบบย้อนหลัง: การใช้งาน TensorFlow Lite ใหม่ควรจัดการกับไฟล์รุ่นเก่า
  • ความเข้ากันได้ในอนาคต: การใช้ TensorFlow Lite แบบเก่าควรจัดการกับไฟล์โมเดลใหม่ที่สร้างโดยตัวแปลงเวอร์ชันใหม่ ตราบใดที่ไม่มีการใช้ฟีเจอร์ใหม่
  • การตรวจจับความไม่เข้ากันของการส่งต่อ: หากการใช้งาน TensorFlow Lite แบบเก่าอ่านโมเดลใหม่ที่มี op เวอร์ชันใหม่ซึ่งไม่รองรับ ควรรายงานข้อผิดพลาด

ตัวอย่าง: การเพิ่มการขยายเข้าไปในการบิดแบบเชิงลึก

ส่วนที่เหลือของเอกสารนี้จะอธิบายการกำหนดเวอร์ชัน op ใน TFLite โดยแสดงวิธีเพิ่มพารามิเตอร์การขยายให้กับการดำเนินการ Convolution ในเชิงลึก

ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เรื่องการขยายเพื่อทำความเข้าใจเอกสารนี้ โปรดทราบว่า:

  • จะมีการเพิ่มพารามิเตอร์จำนวนเต็ม 2 ตัวใหม่: dilation_width_factor และ dilation_height_factor
  • เคอร์เนลการบิดแบบเชิงลึกแบบเก่าที่ไม่รองรับการขยายจะเทียบเท่ากับการตั้งค่าปัจจัยการขยายเป็น 1

เปลี่ยนสคีมา FlatBuffer

หากต้องการเพิ่มพารามิเตอร์ใหม่ลงใน op ให้เปลี่ยนตารางตัวเลือกใน lite/schema/schema.fbs

ตัวอย่างเช่น ตารางตัวเลือกของการบิดเชิงลึกมีลักษณะดังนี้:

table DepthwiseConv2DOptions {
  padding:Padding;
  stride_w:int;
  stride_h:int;
  depth_multiplier:int;
  fused_activation_function:ActivationFunctionType;
}

เมื่อเพิ่มพารามิเตอร์ใหม่:

  • เพิ่มความคิดเห็นที่ระบุว่าเวอร์ชันใดรองรับพารามิเตอร์ใด
  • เมื่อการใช้งานใหม่ได้รับค่าเริ่มต้นสำหรับพารามิเตอร์ที่เพิ่มใหม่ มันควรจะทำงานเหมือนกับการใช้งานเก่าทุกประการ

ตารางจะเป็นเช่นนี้หลังจากเพิ่มพารามิเตอร์ใหม่แล้ว:

table DepthwiseConv2DOptions {
  // Parameters for DepthwiseConv version 1 or above.
  padding:Padding;
  stride_w:int;
  stride_h:int;
  depth_multiplier:int;
  fused_activation_function:ActivationFunctionType;
  // Parameters for DepthwiseConv version 2 or above.
  dilation_w_factor:int = 1;
  dilation_h_factor:int = 1;
}

ควรสร้างไฟล์ lite/schema/schema_generated.h ใหม่สำหรับสคีมาใหม่

เปลี่ยนโครงสร้าง C และการใช้งานเคอร์เนล

ใน TensorFlow Lite การใช้งานเคอร์เนลจะแยกออกจากคำจำกัดความ FlatBuffer เมล็ดอ่านพารามิเตอร์จากโครงสร้าง C ที่กำหนดไว้ใน lite/c/builtin_op_data.h

พารามิเตอร์การบิดเชิงลึกดั้งเดิมเป็นดังนี้:

typedef struct {
  TfLitePadding padding;
  int stride_width;
  int stride_height;
  int depth_multiplier;
  TfLiteFusedActivation activation;
} TfLiteDepthwiseConvParams;

เช่นเดียวกับสคีมา FlatBuffer ให้เพิ่มความคิดเห็นเพื่อระบุว่าพารามิเตอร์ใดได้รับการสนับสนุนโดยเริ่มจากเวอร์ชันใด ผลลัพธ์จะปรากฏด้านล่าง:

typedef struct {
  // Parameters for DepthwiseConv version 1 or above.
  TfLitePadding padding;
  int stride_width;
  int stride_height;
  int depth_multiplier;
  TfLiteFusedActivation activation;
  // Parameters for DepthwiseConv version 2 or above.
  int dilation_width_factor;
  int dilation_height_factor;
} TfLiteDepthwiseConvParams;

โปรดเปลี่ยนการใช้งานเคอร์เนลเพื่ออ่านพารามิเตอร์ที่เพิ่มใหม่จากโครงสร้าง C รายละเอียดจะถูกละไว้ที่นี่

เปลี่ยนรหัสการอ่าน FlatBuffer

ตรรกะในการอ่าน FlatBuffer และสร้างโครงสร้าง C อยู่ใน lite/core/api/flatbuffer_conversions.cc

อัพเดตไฟล์เพื่อจัดการพารามิเตอร์ใหม่ ดังที่แสดงด้านล่าง:

TfLiteStatus ParseDepthwiseConv2D(const Operator* op,
                                  ErrorReporter* error_reporter,
                                  BuiltinDataAllocator* allocator,
                                  void** builtin_data) {
  CheckParsePointerParams(op, error_reporter, allocator, builtin_data);

  SafeBuiltinDataAllocator safe_allocator(allocator);

  std::unique_ptr<TfLiteDepthwiseConvParams,
                  SafeBuiltinDataAllocator::BuiltinDataDeleter>
      params = safe_allocator.Allocate<TfLiteDepthwiseConvParams>();
  TF_LITE_ENSURE(error_reporter, params != nullptr);

  const DepthwiseConv2DOptions* schema_params =
      op->builtin_options_as_DepthwiseConv2DOptions();

  if (schema_params != nullptr) {
    params->padding = ConvertPadding(schema_params->padding());
    params->stride_width = schema_params->stride_w();
    params->stride_height = schema_params->stride_h();
    params->depth_multiplier = schema_params->depth_multiplier();
    params->activation =
        ConvertActivation(schema_params->fused_activation_function());

    params->dilation_width_factor = schema_params->dilation_w_factor();
    params->dilation_height_factor = schema_params->dilation_h_factor();
  }

  *builtin_data = params.release();
  return kTfLiteOk;
}

ไม่จำเป็นต้องตรวจสอบเวอร์ชัน op ที่นี่ เมื่อการใช้งานใหม่อ่านไฟล์รุ่นเก่าที่ไม่มีปัจจัยการขยาย มันจะใช้ 1 เป็นค่าเริ่มต้น และเคอร์เนลใหม่จะทำงานสอดคล้องกับเคอร์เนลเก่า

เปลี่ยนการลงทะเบียนเคอร์เนล

MutableOpResolver (กำหนดใน lite/mutable_op_resolver.h ) มีฟังก์ชันบางอย่างในการลงทะเบียนเคอร์เนล op เวอร์ชันขั้นต่ำและสูงสุดคือ 1 โดยค่าเริ่มต้น:

void AddBuiltin(tflite::BuiltinOperator op, TfLiteRegistration* registration,
                int min_version = 1, int max_version = 1);
void AddCustom(const char* name, TfLiteRegistration* registration,
               int min_version = 1, int max_version = 1);

Ops ในตัวมีการลงทะเบียนใน lite/kernels/register.cc ในตัวอย่างนี้ เราใช้เคอร์เนล op ใหม่ซึ่งสามารถจัดการ DepthwiseConv2D เวอร์ชัน 1 และ 2 ได้ ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องเปลี่ยนบรรทัดนี้:

AddBuiltin(BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D, Register_DEPTHWISE_CONV_2D());

ถึง:

AddBuiltin(BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D, Register_DEPTHWISE_CONV_2D(),
             /* min_version = */ 1,
             /* max_version = */ 2);

เปลี่ยนเวอร์ชันการทำงานของ TFLite

ขั้นตอนต่อไปคือการทำให้ TFLite เติมเวอร์ชันขั้นต่ำที่จำเป็นในการดำเนินการ op ในตัวอย่างนี้ หมายความว่า:

  • เติมเวอร์ชัน=1 เมื่อปัจจัยการขยายเป็น 1 ทั้งหมด
  • เติม version=2 เป็นอย่างอื่น

แก้ไขฟังก์ชัน GetBuiltinOperatorVersion สำหรับตัวดำเนินการใน lite/tools/versioning/op_version.cc โดยเพิ่มเวอร์ชันใหม่ในกรณีของ DepthwiseConv2D :

case BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D:
  auto depthwise_conv_params =
      reinterpret_cast<TfLiteDepthwiseConvParams*>(op_sig.builtin_data);
  TFLITE_DCHECK(depthwise_conv_params != nullptr);
  if (depthwise_conv_params->dilation_width_factor != 1 ||
       depthwise_conv_params->dilation_height_factor != 1) {
    return 2;
  }
  return 1;

อัปเดตแผนที่เวอร์ชันตัวดำเนินการ

ขั้นตอนสุดท้ายคือการเพิ่มข้อมูลเวอร์ชันใหม่ลงในแผนผังเวอร์ชันของโอเปอเรเตอร์ ขั้นตอนนี้จำเป็นเนื่องจากเราจำเป็นต้องสร้างเวอร์ชันรันไทม์ขั้นต่ำที่จำเป็นของโมเดลโดยอิงตามแผนผังเวอร์ชันนี้

ในการดำเนินการนี้ คุณต้องเพิ่มรายการแผนที่ใหม่ใน lite/tools/versioning/runtime_version.cc

ในตัวอย่างนี้ คุณต้องเพิ่มรายการต่อไปนี้ลงใน op_version_map :

{ {BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D, 2}, %CURRENT_RUNTIME_VERSION%}

โดยที่ %CURRENT_RUNTIME_VERSION% สอดคล้องกับเวอร์ชันรันไทม์ปัจจุบันที่กำหนดไว้ใน tensorflow/core/public/version.h

การดำเนินการมอบหมาย

TensorFlow Lite มี Delegation API ซึ่งช่วยให้สามารถมอบหมาย Ops ให้กับแบ็กเอนด์ฮาร์ดแวร์ได้ ในฟังก์ชัน Prepare ของผู้รับมอบสิทธิ์ ตรวจสอบว่าเวอร์ชันได้รับการรองรับสำหรับทุกโหนดในโค้ดการมอบหมายหรือไม่

const int kMaxVersion = 1;
TfLiteNode* node;
TfLiteRegistration* registration = nullptr;
TF_LITE_ENSURE_STATUS(context->GetNodeAndRegistration(context, node_index, &node, &registration));

if (registration->version > kMaxVersion) {
  // Reject the node if the version isn't supported.
}

สิ่งนี้จำเป็น แม้ว่าการมอบหมายจะรองรับเฉพาะ ops เวอร์ชัน 1 เท่านั้น ดังนั้นการมอบหมายจึงสามารถตรวจพบความไม่เข้ากันเมื่อได้รับ op เวอร์ชันที่สูงกว่า