標籤: 貨運

    近來積極拓展車用電池事業的南韓化學巨擘 LG Chem Ltd. 宣佈，該公司已敲定價值數億美元的電動車電池供應合約，對象是德國汽車製造商福斯 (Volkswagen AG) 旗下的豪華車廠奧迪 (Audi AG)。   LG Chem 目前為通用汽車 (General Motors Co.)、雷諾 (Renault SA)、福特汽車 (Ford Motor Co.)、現代汽車 (Hyundai Motor Co.) 以及起亞汽車 (Kia Motors Corp.) 等 20 家業者的車用電池供應商。日前 LG Chem 才宣布將與通用汽車等汽車廠商攜手研發一款車用電池，其單次充電的里程數多達 200 英里，為市面上大多數電動車的兩倍以上。   20 日 LG Chem 又傳出好消息，該公司透過聲明表示，會為奧迪的次世代插電式混合動力電動車提供車用電池，總值多達數百億韓圜，而由於奧迪與母公司福斯一起共用了許多汽車平台，因此 LG Chem 認為未來應該能與福斯敲定更多類似的協議。     （圖片來源：）

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  Saleen Automotive 在改車界享負盛名，無論任何車款經其改裝後，都會變得更快更有勁。最近他們看上了 Tesla 的 Model S 電動車，將其改裝為 Saleen FourSixteen，比起原版本擁有更高性能。   Saleen FourSixteen 採用與 Model S 相同的 416 匹引擎，不過其齒輪比率卻提高至 11.39:1，能大幅提高跑車的加速性能，因此由 0 加速至 100 公里只需 4 秒，比起 Model S 足足快了 1 秒。此外，Saleen FourSixteen 同時亦改善了冷卻系統及防傾桿，與及採用賽車用的車底盤及碳纖維剎車盤。   車廂內部也經過重新設計，將 Model S 原有的五座位改成全真皮的四座位，變成了一部真正的四座位超級電動跑車。該跑車目前已開放預訂，但售價並不便宜，約 15 萬 2 千美元。     （圖片來源：）

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摘要：LeNet-5是Yann LeCun在1998年設計的用於手寫数字識別的卷積神經網絡，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫数字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。可以說，LeNet-5就相當於編程語言入門中的“Hello world！”。

華為的昇騰訓練芯片一直是大家所期待的，目前已經開始提供公測，如何在昇騰訓練芯片上運行一個訓練任務，這是目前很多人都在采坑過程中，所以我寫了一篇指導文章，附帶上所有相關源代碼。注意，本文並沒有包含環境的安裝，請查看另外相關文檔。

環境約束：昇騰910目前僅配套TensorFlow 1.15版本。

基礎鏡像上傳之後，我們需要啟動鏡像命令，以下命令掛載了8塊卡（單機所有卡）：

docker run -it –net=host –device=/dev/davinci0 –device=/dev/davinci1 –device=/dev/davinci2 –device=/dev/davinci3 –device=/dev/davinci4 –device=/dev/davinci5 –device=/dev/davinci6 –device=/dev/davinci7 –device=/dev/davinci_manager –device=/dev/devmm_svm –device=/dev/hisi_hdc -v /var/log/npu/slog/container/docker:/var/log/npu/slog -v /var/log/npu/conf/slog/slog.conf:/var/log/npu/conf/slog/slog.conf -v /usr/local/Ascend/driver/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/ -v /usr/local/Ascend/driver/tools/:/usr/local/Ascend/driver/tools/ -v /data/:/data/ -v /home/code:/home/local/code -v ~/context:/cache ubuntu_18.04-docker.arm64v8:v2 /bin/bash

設置環境變量並啟動手寫字訓練網絡：

#!/bin/bash
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/lib/:/usr/local/HiAI/runtime/lib64
export PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ccec_compiler/bin:$PATH
export CUSTOM_OP_LIB_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ops/framework/built-in/tensorflow
export DDK_VERSION_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ddk_info
export WHICH_OP=GEOP
export NEW_GE_FE_ID=1
export GE_AICPU_FLAG=1
export OPTION_EXEC_EXTERN_PLUGIN_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/libfe.so:/usr/local/HiAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/libaicpu_plugin.so:/usr/local/HiAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/libge_local_engine.so:/usr/local/H
iAI/runtime/lib64/plugin/opskernel/librts_engine.so:/usr/local/HiAI/runtime/lib64/libhccl.so
 
export OP_PROTOLIB_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ops/built-in/
 
export DEVICE_ID=2
export PRINT_MODEL=1
#export DUMP_GE_GRAPH=2
 
#export DISABLE_REUSE_MEMORY=1
#export DUMP_OP=1
#export SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1
 
export RANK_ID=0
export RANK_SIZE=1
export JOB_ID=10087
export OPTION_PROTO_LIB_PATH=/usr/local/HiAI/runtime/ops/op_proto/built-in/
export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:/usr/local/Ascend/fwkacllib/lib64/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/common/:/usr/local/Ascend/driver/lib64/driver/:/usr/local/Ascend/add-ons/
export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/usr/local/Ascend/opp/op_impl/built-in/ai_core/tbe
export PATH=$PATH:/usr/local/Ascend/fwkacllib/ccec_compiler/bin
export ASCEND_HOME=/usr/local/Ascend
export ASCEND_OPP_PATH=/usr/local/Ascend/opp
export SOC_VERSION=Ascend910
 
rm -f *.pbtxt
rm -f *.txt
rm -r /var/log/npu/slog/*.log
rm -rf train_url/*
 
 
python3 mnist_train.py

以下訓練案例中我使用的lecun大師的LeNet-5網絡，先簡單介紹LeNet-5網絡：

LeNet5誕生於1994年，是最早的卷積神經網絡之一，並且推動了深度學習領域的發展。自從1988年開始，在多年的研究和許多次成功的迭代后，這項由Yann LeCun完成的開拓性成果被命名為LeNet5。

LeNet-5包含七層，不包括輸入，每一層都包含可訓練參數（權重），當時使用的輸入數據是32*32像素的圖像。下面逐層介紹LeNet-5的結構，並且，卷積層將用Cx表示，子採樣層則被標記為Sx，完全連接層被標記為Fx，其中x是層索引。

層C1是具有六個5*5的卷積核的卷積層（convolution），特徵映射的大小為28*28，這樣可以防止輸入圖像的信息掉出卷積核邊界。C1包含156個可訓練參數和122304個連接。

層S2是輸出6個大小為14*14的特徵圖的子採樣層（subsampling/pooling）。每個特徵地圖中的每個單元連接到C1中的對應特徵地圖中的2*2個鄰域。S2中單位的四個輸入相加，然後乘以可訓練係數（權重），然後加到可訓練偏差（bias）。結果通過S形函數傳遞。由於2*2個感受域不重疊，因此S2中的特徵圖只有C1中的特徵圖的一半行數和列數。S2層有12個可訓練參數和5880個連接。

層C3是具有16個5-5的卷積核的卷積層。前六個C3特徵圖的輸入是S2中的三個特徵圖的每個連續子集，接下來的六個特徵圖的輸入則來自四個連續子集的輸入，接下來的三個特徵圖的輸入來自不連續的四個子集。最後，最後一個特徵圖的輸入來自S2所有特徵圖。C3層有1516個可訓練參數和156 000個連接。

層S4是與S2類似，大小為2*2，輸出為16個5*5的特徵圖。S4層有32個可訓練參數和2000個連接。

層C5是具有120個大小為5*5的卷積核的卷積層。每個單元連接到S4的所有16個特徵圖上的5*5鄰域。這裏，因為S4的特徵圖大小也是5*5，所以C5的輸出大小是1*1。因此S4和C5之間是完全連接的。C5被標記為卷積層，而不是完全連接的層，是因為如果LeNet-5輸入變得更大而其結構保持不變，則其輸出大小會大於1*1，即不是完全連接的層了。C5層有48120個可訓練連接。

F6層完全連接到C5，輸出84張特徵圖。它有10164個可訓練參數。這裏84與輸出層的設計有關。

LeNet的設計較為簡單，因此其處理複雜數據的能力有限；此外，在近年來的研究中許多學者已經發現全連接層的計算代價過大，而使用全部由卷積層組成的神經網絡。

LeNet-5網絡訓練腳本是mnist_train.py，具體代碼：

import os
import numpy as np
import tensorflow as tf
import time
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
 
import mnist_inference
 
from npu_bridge.estimator import npu_ops #導入NPU算子庫
from tensorflow.core.protobuf.rewriter_config_pb2 import RewriterConfig #重寫tensorFlow里的配置，針對NPU的配置
 
 
batch_size = 100
learning_rate = 0.1
training_step = 10000
 
model_save_path = "./model/"
model_name = "model.ckpt"
 
def train(mnist):
    x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.num_channels], name = 'x-input')
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, mnist_inference.num_labels], name = "y-input")
 
    regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(0.001)
    y = mnist_inference.inference(x, train = True, regularizer = regularizer) #推理過程
    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
    cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits = y, labels = tf.argmax(y_, 1)) #損失函數
    cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
    loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection("loss"))
 
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step = global_step) #優化器調用
 
    saver = tf.train.Saver() #啟動訓練
 
#以下代碼是NPU所必須的代碼，開始配置參數
    config = tf.ConfigProto(
        allow_soft_placement = True,
        log_device_placement = False)
    custom_op =  config.graph_options.rewrite_options.custom_optimizers.add()
    custom_op.name =  "NpuOptimizer"
    custom_op.parameter_map["use_off_line"].b = True
    #custom_op.parameter_map["profiling_mode"].b = True
    #custom_op.parameter_map["profiling_options"].s = tf.compat.as_bytes("task_trace:training_trace")
config.graph_options.rewrite_options.remapping = RewriterConfig.OFF
#配置參數結束
 
    writer = tf.summary.FileWriter("./log_dir", tf.get_default_graph())
    writer.close()
 
 
#參數初始化
    with tf.Session(config = config) as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
 
        start_time = time.time()
 
        for i in range(training_step):
xs, ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
            reshaped_xs = np.reshape(xs, (batch_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.image_size, mnist_inference.num_channels))
            _, loss_value, step = sess.run([train_step, loss, global_step], feed_dict={x:reshaped_xs, y_:ys})
 
            #每訓練10個epoch打印損失函數輸出日誌
            if i % 10 == 0:
                print("****************************++++++++++++++++++++++++++++++++*************************************\n" * 10)
                print("After %d training steps, loss on training batch is %g, total time in this 1000 steps is %s." % (step, loss_value, time.time() - start_time))
                #saver.save(sess, os.path.join(model_save_path, model_name), global_step = global_step)
                print("****************************++++++++++++++++++++++++++++++++*************************************\n" * 10)
                start_time = time.time()
def main():
    mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_DATA/', one_hot= True)
    train(mnist)
 
if __name__ == "__main__":
    main()

本文主要講述了經典卷積神經網絡之LeNet-5網絡模型和遷移至昇騰D910的實現，希望大家快來動手操作一下試試看！

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