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
และdilation_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, ®istration));
if (registration->version > kMaxVersion) {
// Reject the node if the version isn't supported.
}
สิ่งนี้จำเป็น แม้ว่าการมอบหมายจะรองรับเฉพาะ ops เวอร์ชัน 1 เท่านั้น ดังนั้นการมอบหมายจึงสามารถตรวจพบความไม่เข้ากันเมื่อได้รับ op เวอร์ชันที่สูงกว่า