Paddle OP to OpenVINO贡献指南

1.前言

暑假期间通过PaddleHackathon活动有幸给OpenVINO贡献过一点代码，主要是为OpenVINO实现Paddle算子的转换映射，使得我们可以很方便地将Paddle模型转换为OpenVINO模型，以此实现加速推理、减少占用的效果。在此记录下贡献的全流程，希望能够帮助到对OpenVINO贡献感兴趣的小伙伴们，也希望更多小伙伴能够参与到OpenVINO的社区建设当中来。

2.介绍

2.1. OpenVINO

熟悉深度学习的小伙伴们一定都知道深度学习训练框架的重要性，它集成封装了一系列深度学习常用组件，可以让你更加方便迅速地进行开发，而不是在手撸算子上花费太多不必要的精力。
然而模型的训练和推理过程差别很大，在实际的生产部署中还有很大的提升空间，于是为了榨干处理器的性能，进一步推理速度，各家厂商都发布了自己的推理框架和工具库。而OpenVINO作为一个由英特尔针对自家硬件平台开发的深度学习推理部署框架，可以用于快速开发应用程序和解决方案，支持计算机视觉的CNN网络结构超过200余种。之前还使用过OpenVINO部署模型参加比赛，在轻薄本的英特尔低压CPU上速度也很快，非常好用～

2.2. 任务说明

本次PaddleHackathon中的OpenVINO 项目贡献任务，需要将 Paddle 的算子映射转换到 OpenVINO 的算子，将对应的转换及测试代码提交至OpenVINO仓库，经过Review和通过CI即可合入。

3. 开发过程

3.1. 开发准备

3.1.1. 搭建开发环境

在正式开发前，我们首先需要搭建开发环境，通过下列命令我们可以很方便地搭建开发环境和安装依赖

git clone https://github.com/openvinotoolkit/openvino.git
cd openvino
git submodule update --init --recursive
chmod +x install_build_dependencies.sh
./install_build_dependencies.sh
3.1.2. 通过源码编译

接着通过源码进行编译。在此处可以找到编译的文档，按照文档即可顺利编译，有时可能会遇到一些网络问题，需要挂梯子或者手动下载，可以通过下列命令进行编译，非常方便～

export OPENVINO_BASEDIR=`pwd`
mkdir build
cd build
cmake \
-DCMAKE_BUILD_TYPE= Release -DCMAKE_INSTALL_PREFIX="${OPENVINO_BASEDIR}/openvino_dist" \
-DPYTHON_EXECUTABLE=$(which python3) \
-DENABLE_MYRIAD=OFF \
-DENABLE_VPU=OFF \
-DENABLE_PYTHON=ON \
-DNGRAPH_PYTHON_BUILD_ENABLE=ON \
-DENABLE_DEBUG_CAPS=ON \
-DENABLE_CPU_DEBUG_CAPS=ON  \
-DENABLE_TESTS=ON \
..
make -j$(nproc); make install
3.1.3 文档和参考代码

对于本任务，需要时刻打开Paddle算子库文档和OpenVINO的算子库文档，以及对应OP的参考代码。

3.2. 了解样例

接下来我们通过paddle官方提供的Topk_v2样例来对开发有一个基本了解，以下分析仅个人理解，无法保证绝对准确。

// Copyright (C) 2018-2021 Intel Corporation
// SPDX-License-Identifier: Apache-2.0

#include "default_opset.hpp"
#include "openvino/frontend/paddle/node_context.hpp"

namespace ov {
namespace frontend {
namespace paddle {
namespace op {
NamedOutputs top_k_v2(const NodeContext& node) {
    auto x = node.get_input("X");
    Output<Node> k_expected_node;
    if (node.has_input("K")) {
        auto k_variable = node.get_input("K");
        auto k_var_node = std::make_shared<default_opset::Convert>(k_variable, element::i32);
        k_expected_node = std::make_shared<default_opset::Squeeze>(k_var_node);
    } else {
        const auto k_expected = node.get_attribute<int>("k", 1);
        k_expected_node = default_opset::Constant::create(element::i32, {}, {k_expected});
    }

    auto axis = node.get_attribute<int32_t>("axis", -1);
    bool sorted = node.get_attribute<bool>("sorted", true);
    bool largest = node.get_attribute<bool>("largest", true);

    std::string sort_type = sorted ? "value" : "none";
    std::string mode = largest ? "max" : "min";

    auto node_topk = std::make_shared<default_opset::TopK>(x, k_expected_node, axis, mode, sort_type);

    NamedOutputs named_outputs;
    named_outputs["Out"] = OutputVector{node_topk->output(0)};
    named_outputs["Indices"] = OutputVector{node_topk->output(1)};

    return named_outputs;
}
}  // namespace op
}  // namespace paddle
}  // namespace frontend
}  // namespace ov
3.2.1. 代码编写位置

OP转换的代码需要写在src/frontends/paddle/src/op/目录下，并在src/frontends/paddle/src/op_table.cpp中进行注册。
单测代码需要写在src/core/tests/frontend/paddle/test_models/gen_scripts目录中，并在src/core/tests/frontend/paddle/op_fuzzy.cpp中进行注册。

3.2.2. 相关类

3.2.2.1. Output<Node>

每个OP都可以映射为一个图结构，数据根据图结构在不同的计算节点之间流通和计算，而Node便定义了图结构中的数据节点，通过实现每一个Node，便可以通过组合实现更多的算子。
另外通过代码可以注意到Output<Node>可以作为基本单元，上述代码中的auto都可以替换为Output<Node>。

3.2.2.2. NodeContext

通过代码中可以看到，输入是一个类型为NodeContext的引用，NodeContext中包含了传入的Tensor和attribute的一些信息，其中，input相当于Tensor，实际上在OpenVINO中类型为Node，attribute则是OP的一些属性。
通过src/frontends/paddle/include/openvino/frontend/paddle/node_context.hpp中的源码可以了解到NodeContext的一些方法：

方法名作用
bool has_input(const std::string& name)判断是否存在对应名称的输入Tensor
Output<Node> get_input(const std::string& name)获取对应名称的输入
OutputVector get_ng_inputs(const std::string& name)获取对应名称的输入vector，适用于list(Tensor)的输入情况
size_t get_input_size(const std::string& name)获取输入的size
3.2.2.3. OutputVector

源代码如下：

using OutputVector = std::vector<Output<Node>>;

没啥好说的，可以这么用：

OutputVector inputs = Node.get_ng_inputs(name);
3.2.2.4. NamedOutputs

源代码如下：

using NamedOutputs = std::map<OutPortName, OutputVector>;

3.2.3. 获取name

那么问题来了，这里input和attribute的name由什么定义呢，我们该如何得到输入和参数的name呢？
这里需要在Paddle中topk的代码中进行查看是如何在Python层面调用对应OP的：

helper = LayerHelper("top_k_v2", **locals())
inputs = {"X": [x]}
attrs = {}
if isinstance(k, Variable):
    inputs['K'] = [k]
else:
    attrs = {'k': k}
    attrs['largest'] = largest
    attrs['sorted'] = sorted
    if axis is not None:
        attrs['axis'] = axis

如此以来便能得知输入name为X了。通过上述代码可以看出，只要输入类型为Tensor(Variable)，就会作为Inputs，否则都是attribute。
同样的，输出的Name可以在Paddle对应的代码中找到：

helper.append_op(type="top_k_v2",
   inputs=inputs,
   outputs={
       "Out": [values],
       "Indices": [indices]
   },
   attrs=attrs)

可以得到输出的name即为Out和Indices。

3.2.4. 调用OP

既然通过name得到了输入和参数，那么该如何调用OP进行组合呢？
观察上述代码，发现可以使用如下方式进行调用：

std::make_shared<default_opset::OP_NAME>(*args);

其中OP_NAME即为需要调用OP的名称，具体参数和使用方法可以通过官方文档查询。
创建常量时，可以使用如下方式：

default_opset::Constant::create(element::i32, {}, {value});

参数分别为数据类型、形状和数值。

3.2.5 输出

通过代码可以看出，返回值应该是一个NamedOutputs类型，对于有多个返回值的情况，我们可以仿照样例的方法：

NamedOutputs named_outputs;
named_outputs["Out"] = OutputVector{node_topk->output(0)};
named_outputs["Indices"] = OutputVector{node_topk->output(1)};

return named_outputs;

对于单个返回值的情况，我们可以使用如下方式：

return node.default_single_output_mapping({VALUE}, {NAME});

其中的VALUE为返回值，NAME为其对应的名称。

3.2.6. 注册

编写完成后需要在src/frontends/paddle/src/op_table.cpp文件中注册，首先需要添加OP_CONVERTER，如：

OP_CONVERTER(top_k_v2);

再在下面的get_supported_ops添加一个键值对映射：

{"top_k_v2", op::top_k_v2},

这里为什么这样添加不能确定，个人认为是前者表示Paddle中OP的名称，同样可以在paddle的相关代码中看到：

helper = LayerHelper("top_k_v2", **locals())

后者则表示自己所编写的OP：

NamedOutputs top_k_v2(const NodeContext& node)

3.2.7. 单测

单测代码的位置则写在src/core/tests/frontend/paddle/test_models/gen_scripts目录中，之所以叫gen，是表示这些文件在make阶段只是根据代码生成Outputs，并保存在特定的目录中，在后续可以通过测试脚本进行测试，如下：

cd bin/intel64/Release
./paddle_tests --gtest_filter=PaddleFuzzyOpTest/FrontEndFuzzyOpTest.testOpFuzzy/*

表示通配符，通常情况下只测试自己编写的代码，将替换成对应的文件名即可，如下：

cd bin/intel64/Release
./paddle_tests --gtest_filter=PaddleFuzzyOpTest/FrontEndFuzzyOpTest.testOpFuzzy/top_k_v2*

这里的名称需要在单测文件中进行确定，如：

def main():
    data = np.random.random([8, 9, 10]).astype("float32")
    top_k_v2("top_k_v2_test_1", data, k=5, axis=-2, largest=True, sorted=True)
    top_k_v2("top_k_v2_test_2", data, k=6, axis=-1, largest=True, sorted=True)

然后将其注册在src/core/tests/frontend/paddle/op_fuzzy.cpp文件中， 注意名称需要保持一致：

std::string("top_k_v2_test_1"),
std::string("top_k_v2_test_2"),

这样我们便能通过top_k_v2*来进行测试了。
另外，保存Paddle OP输出时针对动态图和静态图分别可以使用exportModel和saveModel，这里可以参考一些其他单测进行使用即可。

3.2.8. 代码格式

代码格式需要满足一定要求，在提交前需要进行对应的风格检查和格式化，C++使用Clang fotmat，如果你使用vscode可以全选代码右键选择格式化选定内容。
另外变量命名也需要满足一定的规范，如只有类名才使用大写。

3.3. p_norm

下面我选取了我所完成的几个任务中偏难的一个，来进行讲解——p_norm。
在paddle中，p_norm可以对给定输入在给定轴上进行p范数的计算，p范数的公式定义如下：
∣ ∣ x ∣ ∣ p = ( ∑ i = 1 n ∣ x i ∣ p ) 1 p ||x||_p=(\sum_{i=1}^n|x_i|^p)^{\frac{1}{p}} ∣∣x∣∣p​=(i=1∑n​∣xi​∣p)p1​

举个简单的例子，对给定的n个数计算其2范数，首先对每个数取绝对值并平方，将得到的结果求和，再对求和的结果开方即可得到最终结果。对于输入是多维的情况，如果axis没有指定，则表示对所有数据求p范数，若指定，则表示在给定的维度上进行计算。

在实际开发前，我们应该拥有实现该算子的基本思路，因此我们需要进行一定的调研，首先在Paddle的算子库文档中找到p_norm，不过可惜的是并未找到该算子的文档，这里需要批评一下PaddlePaddle，文档不全，并且还有些描述错误的，因此推荐大家通过C++源代码的逻辑来进行实现。
直接在Paddle的仓库中进行搜索，可以找到p_norm对应的kernel位置，通过代码，我们可以分析出其实现逻辑：

  1. 获取输入和对应参数。
  2. 处理axis为负数的情况，将其转换为正数。
  3. 根据所选定的axis，将对应axis之前和之后的数据都进行flatten，得到一个3-d Tensor。
  4. 在第一个维度上进行计算，即对应axis的维度，reduce sum之后便得到了一个2-d Tensor。
  5. 对于一些特殊的p值，使用不同的计算逻辑，如p=0时，返回对应axis的非0数的数量等。
  6. 后续再reshape为对应的输出形状即可。
  7. keepdim参数即表示是否需要保留对应axis的维度为1，否则这个维度便直接消失了。

确定使用OP

经过分析我们发现显然不可照搬上述逻辑，但在这之前，我们需要确定使用哪些OpenVINO的OP。通过p_norm计算逻辑的分析，可以得出一定需要绝对值、次方开方和求和这几个OP，通过OpenVINO的算子库文档可以找到这些OP：Abs、ReduceSum和Power，这里次方和开方运算都可以使用Power OP来完成；再通过上述的Paddle源码分析，对于p的一些边界值，则需要能求最大值最小值的OP：ReduceMax、ReduceMin。

当然这不一定是全部所要用到的OP，也可能在开发的过程中发现需要其他的OP，这时候还是需要在OpenVINO的算子库文档中进行搜寻。

确定计算逻辑

于是我们可以大致确定我们的实现逻辑：

  1. 无需处理axis，因为OpenVINO中对应的OP都支持负数的axis。
  2. 基本无需处理keepdim，原因和上一点相同，ReduceOP都支持该参数。
  3. 由于对应的Reduce算子都拥有指定axis的功能，因此我们不需要flatten后再reshape。
  4. 首先需要使用Abs算子取绝对值，在针对不同p值的情况对应处理
    1. p==0时，需要返回指定axis上的非0数的数量，考虑使用NotEqual，再使用ReduceSum
    2. p为正无穷时，使用ReduceMax
    3. p为负无穷时，使用ReduceMin
    4. 其他情况，根据p_norm的公式进行计算，需要使用Pow和ReduceSum

这样我们可以写出实现代码:

获取输入和参数

auto data = node.get_input("X");
const auto p = node.get_attribute<float>("porder", 2.0);
const auto axis = node.get_attribute<int32_t>("axis", -1);
const auto keepdim = node.get_attribute<bool>("keepdim", false);

const auto absNode = std::make_shared<default_opset::Abs>(data);
const auto axisNode = default_opset::Constant::create(ov::element::i32, {1}, {axis});

处理p为正无穷

if (p == std::numeric_limits<float>::infinity()) {
    return node.default_single_output_mapping(
        {std::make_shared<default_opset::ReduceMax>(absNode, axisNode, keepdim)},
        {"Out"});
}

处理p为负无穷

else if (p == -std::numeric_limits<float>::infinity()) {
    return node.default_single_output_mapping(
        {std::make_shared<default_opset::ReduceMin>(absNode, axisNode, keepdim)},
        {"Out"});
 }

处理p为0

else if (p == 0.0) {
    const auto input_dtype = data.get_element_type();
    const auto zero = default_opset::Constant::create(input_dtype, {1}, {0});
    const auto non_zero = std::make_shared<default_opset::NotEqual>(absNode, zero);
    const auto converted_non_zero = std::make_shared<default_opset::Convert>(non_zero, input_dtype);

    const auto reduce_sum = std::make_shared<default_opset::ReduceSum>(converted_non_zero, axisNode, keepdim);
    return node.default_single_output_mapping({reduce_sum}, {"Out"});
}

其他情况

else {
    const auto power_factor = default_opset::Constant::create(ov::element::f32, Shape{1}, {p});
    const auto powNode = std::make_shared<default_opset::Power>(absNode, power_factor);
    const auto reduce_sum = std::make_shared<default_opset::ReduceSum>(powNode, axisNode, keepdim);
    const auto extract_factor = default_opset::Constant::create(ov::element::f32, Shape{1}, {1.0 / p});
    return node.default_single_output_mapping({std::make_shared<default_opset::Power>(reduce_sum, extract_factor)},
                                              {"Out"});

当然，这不是最终代码，提交PR后会有Reviewer给出评审意见，不断迭代优化直至合入即可。

我完成任务的PR链接如下，希望能对小伙伴们有所帮助：

4.总结

本文简单地介绍了一下为OpenVINO实现Paddle算子转换映射任务的大致流程，任务的难度适中，对于简单的算子转换如where_index等来说，逻辑简单，可以十分快速地上手。对于更难一点的任务，在熟悉相关算子和明确计算逻辑后，也可以较为轻松地搞定。在熟悉相关算子这一环节，官方提供的英文文档可能不太容易理解，可以结合相关代码和使用案例进行理解。提交PR之后会有专业的Reviewer进行评审和指导，帮助你更快更好地完成任务，所以尽管大胆提交PR吧！

此文章为搬运
[原项目链接].(https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5297897)

# paddle # openvino # 深度学习
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