YOLOv3 (TensorFlow1)
本仓库是在MLU上基于TensorFlow1框架实现的网络，支持训练与推理。
目录 (Table of Contents)
YOLOv3是目标检测网络，原始论文为YOLOv3: An Incremental Improvement。 YOLOv3网络结构的代码实现可参考：这里。
| Models | Framework | Supported MLU | Supported Data Precision | Multi-GPUs | Multi-Nodes |
|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv3 | TensorFlow1 | MLU370-X8 | FP16/FP32 | Yes | Not Tested |
| Models | Framework | Supported MLU | Supported Data Precision | Jit/Eager Support |
|---|---|---|---|---|
| YOLOV3 | TensorFlow1 | MLU370-X4/X8 | FP32 | Eager |
| 参数 | 作用 | 默认值 |
|---|---|---|
| batch_size | 更改训练的batch_size | 8 |
| first_stage_epochs | 第一阶段的epoch数 | 40 |
| second_stage_epochs | 第二阶段的epoch数 | 60 |
| start_epoch | 开始的epoch数 | 1 |
| ckpt_path | 加载checkpoint路径 | checkpoint/yolov3_coco_demo.ckpt |
| use_profiler | 为True则开启性能模式 | False |
| use_amp | 控制是否使用amp进行混合精度训练 | False |
| use_performance | 开启后本地生成summary文件夹，并在文件夹下的summary.json文件中记录性能 | False |
| finetune_step | 控制finetune训练的步数 | 0 |
| output_dir | checkpoint保存路径 | \ |
| hvd_device | 控制hvd运行的设备,可设置为mlu/gpu | mlu |
| use_horovod | 是否开启horovd | 单卡为False，多卡为True |
下面将详细展示如何在 Cambricon TensorFlow1上完成YOLOv3的训练与推理。
- Linux常见操作系统版本(如Ubuntu16.04，Ubuntu18.04，CentOS7.x等)，安装docker(>=v18.00.0)应用程序；
- 服务器装配好寒武纪MLU300系列计算板卡，如需进行训练，则需装配MLU370-X8，若只需推理，则装配MLU370-X4/X8均可；
- Cambricon Driver >=v4.20.6；
- CNTensorFlow == 1.15.5;
- 若不具备以上软硬件条件，可前往寒武纪云平台注册并试用@TODO
容器环境通常有两种搭建方式，一种是基于基础镜像，另一种则是基于DOCKERFILE。
(1)基于base docker image的容器环境搭建
a)导入镜像
下载Cambricon TensorFlow1 docker镜像并参考如下命令加载镜像：
docker load -i Your_Cambricon_TensorFlow1_Image.tar.gz
b)启动容器
run_docker.sh示例如下，根据本地的镜像版本，修改如下示例中的IMAGE_NAME和IMAGE_TAG变量后再运行bash run_docker.sh即可启动容器。
#!/bin/bash
IMAGE_NAME=YOUR_IMAGE_NAME
IMAGE_TAG=YOUR_IMAGE_TAG
export MY_CONTAINER="tf1_yolov3_tensorflow_modelzoo"
num=`docker ps -a|grep "$MY_CONTAINER"|wc -l`
echo $num
echo $MY_CONTAINER
if [ 0 -eq $num ];then
xhost +
docker run -it --name="${MY_CONTAINER}" \
--net=host \
--privileged=true \
--cap-add=sys_ptrace \
--shm-size="16g" \
-v /usr/bin/cnmon:/usr/bin/cnmon \
-v /data:/data \
--device=/dev/cambricon_dev0 \
--device=/dev/cambricon_ctl \
$IMAGE_NAME:$IMAGE_TAG \
/bin/bash
else
docker start $MY_CONTAINER
docker exec -ti --env COLUMNS=`tput cols` --env LINES=`tput lines` $MY_CONTAINER /bin/bash
fic)下载项目代码
在容器内使用 git clone 下载本仓库代码并进入tensorflow_modelzoo/tensorflow/built-in/Detection/YOLOv3 目录。
d)安装模型依赖项
# 安装requirements中的依赖库
pip install -r requirements.txt
# 安装性能测试工具(可选)
# 若不开启性能测试（use_performance为False），则无需安装。
cd ../../../../tools/record_time/
pip install .
(2)基于DOCKERFILE的容器环境搭建
a)构建镜像
由于本仓库包含各类网络，如ASR类，NLP类，为避免网络之间可能的依赖项冲突，您可基于DOCKERFILE构建当前网络专属的镜像。详细步骤如下所示：
# 1. 新建并进入文件夹
mkdir dir_for_docker_build
cd dir_for_docker_build
# 2. 使用git clone下载tensorflow_modelzoo仓库
git clone https://gitee.com/cambricon/tensorflow_modelzoo.git
# 3. 进入该网络目录
cd tensorflow_modelzoo/tensorflow/built-in/Detection/YOLOv3
# 4. 参考 前文 (1)基于base docker image的容器环境搭建 a)小节，获取基础镜像，假设镜像名字为cambricon_tensorflow:vX.Y.Z-x86_64-ubuntu18.04
# 5. 修改DOCKERFILE内的FROM_IMAGE_NAME的值为cambricon_tensorflow:vX.Y.Z-x86_64-ubuntu18.04
# 6. 开始基于DOCKERFILE构建镜像
export IMAGE_NAME=YOLOv3_image
docker build --network=host -t $IMAGE_NAME -f DOCKERFILE ../../../../../
b)创建并启动容器
上一步成功运行后，本地便生成了一个名为YOLOv3_image的docker镜像，后续即可基于该镜像创建容器。
# 1. 参考前文(1)基于base docker image的容器环境搭建 b) 小节，修改run_docker.sh 内的IMAGE_NAME为YOLOv3_image
# 2. 运行run_docker.sh
bash run_docker.sh此demo基于COCO17数据集训练，数据集下载官网：https://cocodataset.org/ 具体可以点击train2017和val2017下载训练集和验证集，解压后可使用。
本地数据集目录结构请与下方保持一致：
├── train2017
└── val2017完成数据集准备后，根据数据集实际路径修改env.sh内的值。
# 下载COCO weights
cd run_scripts
bash download_weights.sh| Models | Framework | MLU | Data Precision | Cards | Run |
|---|---|---|---|---|---|
| YOLOv3 | TensorFlow1 | MLU370-X8 | FP32 | 1 | bash YOLOv3_Float32_100E_1MLU.sh |
| YOLOv3 | TensorFlow1 | MLU370-X8 | FP32 | 8 | bash Horovod_YOLOv3_Float32_100E_8MLUs.sh |
| YOLOv3 | TensorFlow1 | MLU370-X8 | AMP | 8 | bash Horovod_YOLOv3_AMP_100E_8MLUs.sh |
在执行训练脚本之前需要先使用download_weights.sh脚本下载权重，所有脚本存放于run_scripts内，根据您的实际环境与需求，修改脚本内数据集的路径及其他参数的值，如output_dir，batch_size等，按照上述命令即可开始from_scratch的分布式训练：
训练完成后，程序会输出训练精度Average Precision，并将训练过程中产生的模型文件及权重保存至output_dir指定的目录内。
若您想基于已有的预训练模型进行训练，则可参考如下命令，修改脚本内的参数（以Horovod_YOLOv3_AMP_100E_8MLUs.sh为例）：
# 使用8卡MLU370-X8，加载checkpoint文件进行finetune，训练1000 step 则finetune_step应设为1000。
# 以加载checkpoint文件夹下yolov3_train_loss=27.8314.ckpt-4进行1000代的finetune为例。
#!/bin/bash
cur_path=$(pwd)
work_dir="${cur_path}/.."
timestamp=$(date +%Y%m%d%H%M)
model_dir="${work_dir}/yolov3_model_${timestamp}"
pushd "${work_dir}"
source env.sh
ANNOT_PATH="${work_dir}/models/data/dataset/coco17_train.txt"
sed -i s:^0:${TRAIN_FILE_LIST_PATH}0:g ${ANNOT_PATH}
horovodrun -np 8 python3 train.py \
--batch_size=8 \
--first_stage_epochs=40 \
--second_stage_epochs=60 \
--start_epoch=1 \
--ckpt_path="checkpoint/yolov3_train_loss=27.8314.ckpt-4" \
--finetune_step=1000 \
--output_dir=$model_dir \
--use_horovod=True \
--hvd_device=mlu \
--use_amp=True \
--use_performance=False \
--use_profiler=False
popd注意：使用预训练模型进行finetune训练时，batch_size，np，use_amp等超参需与from_scratch得到该预训练模型的超参一致，否则无法正常训练。
本仓库提供了推理YOLOv3网络的脚本：run_scripts/infer_run_eager_YOLOv3.sh，需要用户手动传入weight_file参数，ckpt需要给到具体的file而不能只到dir，其中weight_file默认以tensorflow_modelzoo/tensorflow/built-in/Detection/YOLOv3为当前目录。具体参见3. 默认参数配置，具体示例如下：
cd run_scripts
修改脚本内weight_file参数为自己的ckpt file（例如yolov3_model/yolov3_train_loss=19.2270.ckpt-100）
bash infer_run_eager_YOLOv3.sh您明确了解并同意，以下链接中的软件、数据或者模型由第三方提供并负责维护。在以下链接中出现的任何第三方的名称、商标、标识、产品或服务并不构成明示或暗示与该第三方或其软件、数据或模型的相关背书、担保或推荐行为。您进一步了解并同意，使用任何第三方软件、数据或者模型，包括您提供的任何信息或个人数据（不论是有意或无意地），应受相关使用条款、许可协议、隐私政策或其他此类协议的约束。因此，使用链接中的软件、数据或者模型可能导致的所有风险将由您自行承担。
@TODO