如何阅读一个前向推理框架？以NCNN为例。
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2020-12-24 08:53
【GiantPandaCV导语】自NCNN开源以来，其它厂商的端侧推理框架或者搭载特定硬件芯片的工具链层出不穷。如何去繁从简的阅读一个深度学习推理框架十分重要，这篇文章记录了我是如何阅读NCNN框架的，希望对一些不知道如何下手的读者有一点启发。
0x00. 想法来源
CNN从15年的ResNet在ImageNet比赛中大放异彩，到今天各种层出不穷的网络结构被提出以解决生活中碰到的各种问题。然而，在CNN长期发展过程中，也伴随着很多的挑战，比如如何调整算法使得在特定场景或者说数据集上取得最好的精度，如何将学术界出色的算法落地到工业界，如何设计出在边缘端或者有限硬件条件下的定制化CNN等。前两天看到腾讯优图的文章：腾讯优图开源这三年 ，里面提到了NCNN背后的故事，十分感动和佩服，然后我也是白嫖了很多NCNN的算法实现以及一些调优技巧。所以为了让很多不太了解NCNN的人能更好的理解腾讯优图这个"从0到1"的深度学习框架，我将结合我自己擅长的东西来介绍我眼中的NCNN它是什么样的？
0x01. 如何使用NCNN
这篇文章的重点不是如何跑起来NCNN的各种Demo，也不是如何使用NCNN来部署自己的业务网络，这部分没有什么比官方wiki介绍得更加清楚的资料了。所以这部分我只是简要汇总一些资料，以及说明一些我认为非常重要的东西。
官方wiki指路：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki
在NCNN中新建一个自定义层教程：https://github.com/Ewenwan/MVision/blob/master/CNN/HighPerformanceComputing/example/ncnn_%E6%96%B0%E5%BB%BA%E5%B1%82.md
NCNN下载编译以及使用：https://github.com/Ewenwan/MVision/blob/master/CNN/HighPerformanceComputing/example/readme.md
0x02. 运行流程解析
要了解一个深度学习框架，首先得搞清楚这个框架是如何通过读取一张图片然后获得的我们想要的输出结果，这个运行流程究竟是长什么样的？我们看一下NCNN官方wiki中提供一个示例代码：
#include
#include
#include "net.h"
int main()
{
// opencv读取输入图片
cv::Mat img = cv::imread("image.ppm", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);
int w = img.cols;
int h = img.rows;
// 减均值以及缩放操作，最后输入数据的值域为[-1,1]
ncnn::Mat in = ncnn::Mat::from_pixels_resize(img.data, ncnn::Mat::PIXEL_GRAY, w, h, 60, 60);
float mean[1] = { 128.f };
float norm[1] = { 1/128.f };
in.substract_mean_normalize(mean, norm);
// 构建NCNN的net，并加载转换好的模型
ncnn::Net net;
net.load_param("model.param");
net.load_model("model.bin");
// 创建网络提取器，设置网络输入，线程数，light模式等等
ncnn::Extractor ex = net.create_extractor();
ex.set_light_mode(true);
ex.set_num_threads(4);
ex.input("data", in);
// 调用extract接口，完成网络推理，获得输出结果
ncnn::Mat feat;
ex.extract("output", feat);
return 0;
0x02.00 图像预处理ncnn::Mat
可以看到NCNN对于我们给定的一个网络（首先转换为NCNN的param和bin文件）和输入，首先执行图像预处理，这是基于ncnn::Mat这个数据结构完成的。
其中，from_pixels_resize() 这个函数的作用是生成目标尺寸大小的网络输入Mat，它的实现在https://github.com/Tencent/ncnn/blob/b93775a27273618501a15a235355738cda102a38/src/mat_pixel.cpp#L2543。它的内部实际上是根据传入的输入图像的通道数完成resize_bilinear_c1/c2/c3/4 即一通道/二通道/三通道/四通道 图像变形算法，可以看到使用的是双线性插值算法。这些操作的实现在https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/mat_pixel_resize.cpp#L27。然后经过Resize之后，需要将像素图像转换成ncnn::Mat。这里调用的是Mat::from_pixels()这个函数，它将我们Resize操作之后获得的像素图像数据（即float*数据）根据特定的输入类型赋值给ncnn::Mat。
接下来，我们讲讲substract_mean_normalize()这个函数，它实现了减均值和归一化操作，它的实现在：https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/mat.cpp#L34。具体来说，这个函数根据均值参数和归一化参数的有无分成这几种情况：
有均值参数 创建 偏置层 ncnn::create_layer(ncnn::LayerType::Bias); 载入层参数 op->load_param(pd); 3通道 载入层权重数据 op->load_model(ncnn::ModelBinFromMatArray(weights)); -均值参数 运行层 op->forward_inplace(*this); 有归一化参数 创建 尺度层 ncnn::create_layer(ncnn::LayerType::Scale); 载入层参数 op->load_param(pd); 3通道 载入层权重数据 op->load_model(ncnn::ModelBinFromMatArray(weights)); 尺度参数 运行层 op->forward_inplace(*this); 有均值和归一化参数 创建 尺度层 ncnn::create_layer(ncnn::LayerType::Scale); 载入层参数 op->load_param(pd); 3通道 载入层权重数据 op->load_model(ncnn::ModelBinFromMatArray(weights)); -均值参数 和 尺度参数 运行层 op->forward_inplace(*this);
可以看到NCNN的均值和归一化操作，是直接利用了它的Bias Layer和Scale Layer来实现的，也就是说NCNN中的每个层都可以单独拿出来运行我们自己数据，更加方便我们白嫖 。
0x02.01 模型解析ncnn::Net
param 解析
完成了图像预处理之后，新增了一个ncnn::Net，然后调用Net::load_param来载入网络参数文件 *.proto， 这部分的实现在https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/net.cpp#L115。在讲解这个函数在的过程之前，我们先来一起分析一下NCNN的param文件，举例如下：
7767517 # 文件头 魔数
75 83 # 层数量 输入输出blob数量
# 下面有75行
Input data 0 1 data 0=227 1=227 2=3
Convolution conv1 1 1 data conv1 0=64 1=3 2=1 3=2 4=0 5=1 6=1728
ReLU relu_conv1 1 1 conv1 conv1_relu_conv1 0=0.000000
Pooling pool1 1 1 conv1_relu_conv1 pool1 0=0 1=3 2=2 3=0 4=0
Convolution fire2/squeeze1x1 1 1 pool1 fire2/squeeze1x1 0=16 1=1 2=1 3=1 4=0 5=1 6=1024
...
层类型 层名字 输入blob数量 输出blob数量 输入blob名字 输出blob名字 参数字典
参数字典，每一层的意义不一样：
数据输入层 Input data 0 1 data 0=227 1=227 2=3 图像宽度×图像高度×通道数量
卷积层 Convolution ... 0=64 1=3 2=1 3=2 4=0 5=1 6=1728
0输出通道数 num_output() ; 1卷积核尺寸 kernel_size(); 2空洞卷积参数 dilation(); 3卷积步长 stride();
4卷积填充pad_size(); 5卷积偏置有无bias_term(); 6卷积核参数数量 weight_blob.data_size()；
C_OUT * C_in * W_h * W_w = 64*3*3*3 = 1728
池化层 Pooling 0=0 1=3 2=2 3=0 4=0
0池化方式:最大值、均值、随机 1池化核大小 kernel_size(); 2池化核步长 stride();
3池化核填充 pad(); 4是否为全局池化 global_pooling();
激活层 ReLU 0=0.000000 下限阈值 negative_slope();
ReLU6 0=0.000000 1=6.000000 上下限
综合示例：
0=1 1=2.5 -23303=2,2.0,3.0
数组关键字 : -23300
-(-23303) - 23300 = 3 表示该参数在参数数组中的index
后面的第一个参数表示数组元素数量，2表示包含两个元素
然后官方的wiki中提供了所有网络层的详细参数设置，地址为：https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/operation-param-weight-table
了解了Param的基本含义之后，我们可以来看一下Net::load_param这个函数是在做什么了。
从函数实现，我们知道，首先会遍历param文件中的所有网络层，然后根据当前层的类型调用create_layer()/ net::create_custom_layer()来创建网络层，然后读取输入Blobs和输出Blobs和当前层绑定，再调用paramDict::load_param(fp)解析当前层的特定参数（参数字典），按照id=参数/参数数组来解析。最后，当前层调用layer->load_param(pd)载入解析得到的层特殊参数即获得当前层特有的参数。
核心代码解析如下：
// 参数读取 程序
// 读取字符串格式的 参数文件
int ParamDict::load_param(FILE* fp)
{
clear();
// 0=100 1=1.250000 -23303=5,0.1,0.2,0.4,0.8,1.0
// parse each key=value pair
int id = 0;
while (fscanf(fp, "%d=", &id) == 1)// 读取 等号前面的 key=========
{
bool is_array = id <= -23300;
if (is_array)
{
id = -id - 23300;// 数组 关键字 -23300 得到该参数在参数数组中的 index
}
// 是以 -23300 开头表示的数组===========
if (is_array)
{
int len = 0;
int nscan = fscanf(fp, "%d", &len);// 后面的第一个参数表示数组元素数量，5表示包含两个元素
if (nscan != 1)
{
fprintf(stderr, "ParamDict read array length fail\n");
return -1;
}
params[id].v.create(len);
for (int j = 0; j < len; j++)
{
char vstr[16];
nscan = fscanf(fp, ",%15[^,\n ]", vstr);//按格式解析字符串============
if (nscan != 1)
{
fprintf(stderr, "ParamDict read array element fail\n");
return -1;
}
bool is_float = vstr_is_float(vstr);// 检查该字段是否为 浮点数的字符串
if (is_float)
{
float* ptr = params[id].v;
nscan = sscanf(vstr, "%f", &ptr[j]);// 转换成浮点数后存入参数字典中
}
else
{
int* ptr = params[id].v;
nscan = sscanf(vstr, "%d", &ptr[j]);// 转换成 整数后 存入字典中
}
if (nscan != 1)
{
fprintf(stderr, "ParamDict parse array element fail\n");
return -1;
}
}
}
// 普通关键字=========================
else
{
char vstr[16];
int nscan = fscanf(fp, "%15s", vstr);// 获取等号后面的 字符串
if (nscan != 1)
{
fprintf(stderr, "ParamDict read value fail\n");
return -1;
}
bool is_float = vstr_is_float(vstr);// 判断是否为浮点数
if (is_float)
nscan = sscanf(vstr, "%f", ¶ms[id].f); // 读入为浮点数
else
nscan = sscanf(vstr, "%d", ¶ms[id].i);// 读入为整数
if (nscan != 1)
{
fprintf(stderr, "ParamDict parse value fail\n");
return -1;
}
}
params[id].loaded = 1;// 设置该 参数以及载入
}
return 0;
}
// 读取 二进制格式的 参数文件===================
int ParamDict::load_param_bin(FILE* fp)
{
clear();
// binary 0
// binary 100
// binary 1
// binary 1.250000
// binary 3 | array_bit
// binary 5
// binary 0.1
// binary 0.2
// binary 0.4
// binary 0.8
// binary 1.0
// binary -233(EOP)
int id = 0;
fread(&id, sizeof(int), 1, fp);// 读入一个整数长度的 index
while (id != -233)// 结尾
{
bool is_array = id <= -23300;
if (is_array)
{
id = -id - 23300;// 数组关键字对应的 index
}
// 是数组数据=======
if (is_array)
{
int len = 0;
fread(&len, sizeof(int), 1, fp);// 数组元素数量
params[id].v.create(len);
float* ptr = params[id].v;
fread(ptr, sizeof(float), len, fp);// 按浮点数长度*数组长度 读取每一个数组元素====
}
// 是普通数据=======
else
{
fread(¶ms[id].f, sizeof(float), 1, fp);// 按浮点数长度读取 该普通字段对应的元素
}
params[id].loaded = 1;
fread(&id, sizeof(int), 1, fp);// 读取 下一个 index
}
return 0;
}
bin 解析
解析完param文件，接下来需要对bin文件进行解析，这部分的实现在：https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/net.cpp#L672。这里执行的主要的操作如下：
创建 ModelBinFromStdio 对象 提供载入参数的接口函数 ModelBinFromStdio::load()根据 权重数据开始的一个四字节数据类型参数(float32/float16/int8等) 和 指定的参数数量 读取数据到 Mat 并返回Mat， 这个函数的实现在https://github.com/Tencent/ncnn/blob/master/src/modelbin.cpp#L50。根据load_param 获取到的网络层信息 遍历每一层 载入每一层的模型数据 layer->load_model() 每一层特有函数。 部分层需要 根据层实际参数 调整运行流水线 layer->create_pipeline 例如卷积层和全连接层 量化的网络需要融合 Net::fuse_network()
bin文件的结构如下：
+---------+---------+---------+---------+---------+---------+
| weight1 | weight2 | weight3 | weight4 | ....... | weightN |
+---------+---------+---------+---------+---------+---------+
^ ^ ^ ^
0x0 0x80 0x140 0x1C0
所有权重数据连接起来, 每个权重占 32bit。
权重数据 weight buffer
[flag] (optional 可选)
[raw data]
[padding] (optional 可选)
flag : unsigned int, little-endian, indicating the weight storage type,
0 => float32,
0x01306B47 => float16,
其它非0 => int8, 如果层实现显式强制存储类型，则可以省略
raw data : 原始权重数据、little endian、float32数据或float16数据或量化表和索引，具体取决于存储类型标志
padding : 32位对齐的填充空间，如果已经对齐，则可以省略。
感觉bin解析这部分了解一下就好，如果感兴趣可以自己去看看源码。
0x02.03 网络运行 ncnn::Extractor
至此，我们将网络的结构和权重信息都放到了ncnn::Net这个结构中，接下来我们就可以新建网络提取器 Extractor Net::create_extractor，它给我们提供了设置网络输入(Extractor::input)，获取网络输出(Extractor::extract)，设置网络运行线程参数(Extractor::set_num_threads)等接口。接下来，我们只需要调用Extractor::extract运行网络(net)的前向传播函数net->forward_layer就可以获得最后的结果了。
另外，ncnn::Extractor还可以设置一个轻模式省内存 即set_light_mode(true)，原理是net中每个layer都会产生blob，除了最后的结果和多分支中间结果，大部分blob都不值得保留，开启轻模式可以在运算后自动回收，省下内存。但需要注意的是，一旦开启这个模式，我们就不能获得中间层的特征值了，因为中间层的内存在获得最终结果之前都被回收掉了。例如：某网络结构为 A -> B -> C，在轻模式下，向ncnn索要C结果时，A结果会在运算B时自动回收，而B结果会在运算C时自动回收，最后只保留C结果，后面再需要C结果会直接获得，满足大多数深度网络的使用方式。
最后，我们需要明确一下，我们刚才是先创建了ncnn::net，然后我们调用的ncnn::Extractor作为运算实例，因此运算实例是不受net限制的。换句话说，虽然我们只有一个net，但我们可以开多个ncnn::Extractor，这些实例都是单独完成特定网络的推理，互不影响。
这样我们就大致了解了NCNN的运行流程了，更多的细节可以关注NCNN源码。
0x03. NCNN源码目录分析
这一节，我们来分析一下NCNN源码目录以便更好的理解整个工程。src的目录结构如下：
/src 目录： ./src/layer下是所有的layer定义代码 ./src/layer/arm是arm下的计算加速的layer ./src/layer/x86是x86下的计算加速的layer。 ./src/layer/mips是mips下的计算加速的layer。 ./src/layer/.h + ./src/layer/.cpp 是各种layer的基础实现，无加速。 目录顶层下是一些基础代码，如宏定义，平台检测，mat数据结构，layer定义，blob定义，net定义等。 platform.h.in 平台检测 benchmark.h + benchmark.cpp 测试各个模型的执行速度 allocator.h + allocator.cpp 内存池管理，内存对齐 paramdict.h + paramdict.cpp 层参数解析 读取二进制格式、字符串格式、密文格式的参数文件 opencv.h opencv.cpp opencv 风格的数据结构 的 mini实现，包含大小结构体 Size，矩阵框结构体 Rect_ 交集 并集运算符重载，点结构体 Point_，矩阵结构体 Mat 深拷贝 浅拷贝 获取指定矩形框中的roi 读取图像 写图像 双线性插值算法改变大小等等 mat.h mat.cpp 三维矩阵数据结构, 在层间传播的就是Mat数据，Blob数据是工具人，另外包含 substract_mean_normalize()，去均值并归一化；half2float()，float16 的 data 转换成 float32 的 data; copy_make_border(), 矩阵周围填充; resize_bilinear_image()，双线性插值等函数。 net.h net.cpp ncnn框架接口，包含注册 用户定义的新层Net::register_custom_layer(); 网络载入 模型参数 Net::load_param(); 载入 模型权重 Net::load_model(); 网络blob 输入 Net::input(); 网络前向传播Net::forward_layer();被Extractor::extract() 执行；创建网络模型提取器 Net::create_extractor(); 模型提取器提取某一层输出Extractor::extract()等函数。 ...
源码目录除了这些还有很多文件，介于篇幅原因就不再枚举了，感兴趣的可以自行查看源码。由于我只对x86和arm端的指令集加速熟悉一些，所以这里再枚举一下src/layers下面的NCNN支持的层的目录：
├── absval.cpp // 绝对值层
├── absval.h
├── argmax.cpp // 最大值层
├── argmax.h
├── arm ============================ arm平台下的层
│ ├── absval_arm.cpp // 绝对值层
│ ├── absval_arm.h
│ ├── batchnorm_arm.cpp // 批归一化 去均值除方差
│ ├── batchnorm_arm.h
│ ├── bias_arm.cpp // 偏置
│ ├── bias_arm.h
│ ├── convolution_1x1.h // 1*1 float32 卷积
│ ├── convolution_1x1_int8.h // 1*1 int8 卷积
│ ├── convolution_2x2.h // 2*2 float32 卷积
│ ├── convolution_3x3.h // 3*3 float32 卷积
│ ├── convolution_3x3_int8.h // 3*3 int8 卷积
│ ├── convolution_4x4.h // 4*4 float32 卷积
│ ├── convolution_5x5.h // 5*5 float32 卷积
│ ├── convolution_7x7.h // 7*7 float32 卷积
│ ├── convolution_arm.cpp // 卷积层
│ ├── convolution_arm.h
│ ├── convolutiondepthwise_3x3.h // 3*3 逐通道 float32 卷积
│ ├── convolutiondepthwise_3x3_int8.h // 3*3 逐通道 int8 卷积
│ ├── convolutiondepthwise_arm.cpp // 逐通道卷积
│ ├── convolutiondepthwise_arm.h
│ ├── deconvolution_3x3.h // 3*3 反卷积
│ ├── deconvolution_4x4.h // 4*4 反卷积
│ ├── deconvolution_arm.cpp // 反卷积
│ ├── deconvolution_arm.h
│ ├── deconvolutiondepthwise_arm.cpp // 反逐通道卷积
│ ├── deconvolutiondepthwise_arm.h
│ ├── dequantize_arm.cpp // 反量化
│ ├── dequantize_arm.h
│ ├── eltwise_arm.cpp // 逐元素操作，product(点乘), sum(相加减) 和 max(取大值)
│ ├── eltwise_arm.h
│ ├── innerproduct_arm.cpp // 即 fully_connected (fc)layer, 全连接层
│ ├── innerproduct_arm.h
│ ├── lrn_arm.cpp // Local Response Normalization，即局部响应归一化层
│ ├── lrn_arm.h
│ ├── neon_mathfun.h // neon 数学函数库
│ ├── pooling_2x2.h // 2*2 池化层
│ ├── pooling_3x3.h // 3*3 池化层
│ ├── pooling_arm.cpp // 池化层
│ ├── pooling_arm.h
│ ├── prelu_arm.cpp // (a*x,x) 前置relu激活层
│ ├── prelu_arm.h
│ ├── quantize_arm.cpp // 量化层
│ ├── quantize_arm.h
│ ├── relu_arm.cpp // relu 层 (0,x)
│ ├── relu_arm.h
│ ├── scale_arm.cpp // BN层后的 平移和缩放层 scale
│ ├── scale_arm.h
│ ├── sigmoid_arm.cpp // sigmod 负指数倒数归一化 激活层 1/（1 + e^(-zi)）
│ ├── sigmoid_arm.h
│ ├── softmax_arm.cpp // softmax 指数求和归一化 激活层 e^(zi) / sum(e^(zi))
│ └── softmax_arm.h
|
|
|================================ 普通平台 待优化=============
├── batchnorm.cpp // 批归一化 去均值除方差
├── batchnorm.h
├── bias.cpp // 偏置
├── bias.h
├── binaryop.cpp // 二元操作: add，sub， div， mul，mod等
├── binaryop.h
├── bnll.cpp // binomial normal log likelihood的简称 f(x)=log(1 + exp(x)) 激活层
├── bnll.h
├── clip.cpp // 截断=====
├── clip.h
├── concat.cpp // 通道叠加
├── concat.h
├── convolution.cpp // 普通卷积层
├── convolutiondepthwise.cpp // 逐通道卷积
├── convolutiondepthwise.h
├── convolution.h
├── crop.cpp // 剪裁层
├── crop.h
├── deconvolution.cpp // 反卷积
├── deconvolutiondepthwise.cpp// 反逐通道卷积
├── deconvolutiondepthwise.h
├── deconvolution.h
├── dequantize.cpp // 反量化
├── dequantize.h
├── detectionoutput.cpp // ssd 的检测输出层================================
├── detectionoutput.h
├── dropout.cpp // 随机失活层 在训练时由于舍弃了一些神经元,因此在测试时需要在激励的结果中乘上因子p进行缩放.
├── dropout.h
├── eltwise.cpp // 逐元素操作， product(点乘), sum(相加减) 和 max(取大值)
├── eltwise.h
├── elu.cpp // 指数线性单元relu激活层 Prelu : (a*x, x) ----> Erelu : (a*(e^x - 1), x)
├── elu.h
├── embed.cpp // 嵌入层，用在网络的开始层将你的输入转换成向量
├── embed.h
├── expanddims.cpp // 增加维度
├── expanddims.h
├── exp.cpp // 指数映射
├── exp.h
├── flatten.cpp // 摊平层
├── flatten.h
├── innerproduct.cpp // 全连接层
├── innerproduct.h
├── input.cpp // 数据输入层
├── input.h
├── instancenorm.cpp // 单样本 标准化 规范化
├── instancenorm.h
├── interp.cpp // 插值层 上下采样等
├── interp.h
├── log.cpp // 对数层
├── log.h
├── lrn.cpp // Local Response Normalization，即局部响应归一化层
├── lrn.h // 对局部神经元的活动创建竞争机制，使得其中响应比较大的值变得相对更大，
| // 并抑制其他反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力
├── lstm.cpp
├── lstm.h // lstm 长短词记忆层
├── memorydata.cpp // 内存数据层
├── memorydata.h
├── mvn.cpp
├── mvn.h
├── normalize.cpp // 归一化
├── normalize.h
├── padding.cpp // 填充，警戒线
├── padding.h
├── permute.cpp // ssd 特有层 交换通道顺序 [bantch_num, channels, h, w] ---> [bantch_num, h, w, channels]]=========
├── permute.h
├── pooling.cpp // 池化层
├── pooling.h
├── power.cpp // 平移缩放乘方 : (shift + scale * x) ^ power
├── power.h
├── prelu.cpp // Prelu (a*x,x)
├── prelu.h
├── priorbox.cpp // ssd 独有的层 建议框生成层 L1 loss 拟合============================
├── priorbox.h
├── proposal.cpp // faster rcnn 独有的层 建议框生成，将rpn网络的输出转换成建议框========
├── proposal.h
├── quantize.cpp // 量化层
├── quantize.h
├── reduction.cpp // 将输入的特征图按照给定的维度进行求和或求平均
├── reduction.h
├── relu.cpp // relu 激活层： (0,x)
├── relu.h
├── reorg.cpp // yolov2 独有的层， 一拆四层，一个大矩阵，下采样到四个小矩阵=================
├── reorg.h
├── reshape.cpp // 变形层： 在不改变数据的情况下，改变输入的维度
├── reshape.h
├── rnn.cpp // rnn 循环神经网络
├── rnn.h
├── roipooling.cpp // faster Rcnn 独有的层， ROI池化层： 输入m*n 均匀划分成 a*b个格子后池化，得到固定长度的特征向量 ==========
├── roipooling.h
├── scale.cpp // bn 层之后的 平移缩放层
├── scale.h
├── shufflechannel.cpp // ShuffleNet 独有的层，通道打乱，通道混合层=================================
├── shufflechannel.h
├── sigmoid.cpp // 负指数倒数归一化层 1/(1 + e^(-zi))
├── sigmoid.h
├── slice.cpp // concat的反向操作， 通道分开层，适用于多任务网络
├── slice.h
├── softmax.cpp // 指数求和归一化层 e^(zi) / sum(e^(zi))
├── softmax.h
├── split.cpp // 将blob复制几份，分别给不同的layer，这些上层layer共享这个blob。
├── split.h
├── spp.cpp // 空间金字塔池化层 1+4+16=21 SPP-NET 独有===================================
├── spp.h
├── squeeze.cpp // squeezeNet独有层， Fire Module, 一层conv层变成两层：squeeze层+expand层, 1*1卷积---> 1*1 + 3*3=======
├── squeeze.h
├── tanh.cpp // 双曲正切激活函数 (e^(zi) - e^(-zi)) / (e^(zi) + e^(-zi))
├── tanh.h
├── threshold.cpp // 阈值函数层
├── threshold.h
├── tile.cpp // 将blob的某个维度，扩大n倍。比如原来是1234，扩大两倍变成11223344。
├── tile.h
├── unaryop.cpp // 一元操作: abs， sqrt， exp， sin， cos，conj（共轭）等
├── unaryop.h
|
|==============================x86下特殊的优化层=====
├── x86
│ ├── avx_mathfun.h // x86 数学函数
│ ├── convolution_1x1.h // 1*1 float32 卷积
│ ├── convolution_1x1_int8.h // 1×1 int8 卷积
│ ├── convolution_3x3.h // 3*3 float32 卷积
│ ├── convolution_3x3_int8.h // 3×3 int8 卷积
│ ├── convolution_5x5.h // 5*5 float32 卷积
│ ├── convolutiondepthwise_3x3.h // 3*3 float32 逐通道卷积
│ ├── convolutiondepthwise_3x3_int8.h // 3*3 int8 逐通道卷积
│ ├── convolutiondepthwise_x86.cpp // 逐通道卷积
│ ├── convolutiondepthwise_x86.h
│ ├── convolution_x86.cpp // 卷积
│ ├── convolution_x86.h
│ └── sse_mathfun.h // sse优化 数学函数
├── yolodetectionoutput.cpp // yolo-v2 目标检测输出层=========================================
└── yolodetectionoutput.h
当然还有一些支持的层没有列举到，具体以源码为准。
0x04. NCNN是如何加速的？
之所以要单独列出这部分，是因为NCNN作为一个前向推理框架，推理速度肯定是尤其重要的。所以这一节我就来科普一下NCNN为了提升网络的运行速度做了哪些关键优化。我们需要明确一点，当代CNN的计算量主要集中在卷积操作上，只要卷积层的速度优化到位，那么整个网络的运行速度就能获得极大提升。所以，我们这里先以卷积层为例来讲讲NCNN是如何优化的。
在讲解之前，先贴出我前面很长一段时间学习的一些优化策略和复现相关的文章链接，因为这些思路至少一半来自于NCNN，所以先把链接汇总在这里，供需要的小伙伴获取。
NCNN中对卷积的加速过程(以Arm侧为例)在我看来有：
无优化 即用即取+共用行 Im2Col+GEMM WinoGrad SIMD 内联汇编 针对特定架构如A53和A55提供更好的指令排布方式，不断提高硬件利用率
后面又加入了Pack策略，更好的改善访存，进一步提升速度。
不得不说，NCNN的底层优化做得还是比较细致的，所以大家一定要去白嫖 啊。这里列举的是Arm的优化策略，如果是x86或者其它平台以实际代码为准。
下面贴一个带注释的ARM neon优化绝对值层的例子作为结束吧，首先绝对值层的普通C++版本如下：
// 绝对值层特性: 单输入，单输出，可直接对输入进行修改
int AbsVal::forward_inplace(Mat& bottom_top_blob, const Option& opt) const
{
int w = bottom_top_blob.w; // 矩阵宽度
int h = bottom_top_blob.h; // 矩阵高度
int channels = bottom_top_blob.c;// 通道数
int size = w * h;// 一个通道的元素数量
#pragma omp parallel for num_threads(opt.num_threads) // openmp 并行
for (int q=0; q// 每个 通道
{
float* ptr = bottom_top_blob.channel(q);// 当前通道数据的起始指针
for (int i=0; i// 遍历每个值
{
if (ptr[i] < 0)
ptr[i] = -ptr[i];// 小于零取相反数，大于零保持原样
// ptr[i] = ptr[i] > 0 ? ptr[i] : -ptr[i];
}
}
return 0;
}
ARM neon优化版本如下：
// arm 内联汇编
// asm(
// 代码列表
// : 输出运算符列表 "r" 表示同用寄存器 "m" 表示内存地址 "I" 立即数
// : 输入运算符列表 "=r" 修饰符 = 表示只写，无修饰符表示只读，+修饰符表示可读可写，&修饰符表示只作为输出
// : 被更改资源列表
// );
// __asm__ __volatile__();
// __volatile__或volatile 是可选的，假如用了它，则是向GCC 声明不答应对该内联汇编优化，
// 否则当 使用了优化选项(-O)进行编译时，GCC 将会根据自己的判定决定是否将这个内联汇编表达式中的指令优化掉。
// 换行符和制表符的使用可以使得指令列表看起来变得美观。
int AbsVal_arm::forward_inplace(Mat& bottom_top_blob, const Option& opt) const
{
int w = bottom_top_blob.w; // 矩阵宽度
int h = bottom_top_blob.h; // 矩阵高度
int channels = bottom_top_blob.c;// 通道数
int size = w * h;// 一个通道的元素数量
#pragma omp parallel for num_threads(opt.num_threads)
for (int q=0; q {
float* ptr = bottom_top_blob.channel(q);
#if __ARM_NEON
int nn = size >> 2; // 128位的寄存器，一次可以操作 4个float,剩余不够4个的，最后面直接c语言执行
int remain = size - (nn << 2);// 4*32 =128字节对其后 剩余的 float32个数, 剩余不够4个的数量
#else
int remain = size;
#endif // __ARM_NEON
/*
从内存中载入:
v7:
带了前缀v的就是v7 32bit指令的标志；
ld1表示是顺序读取，还可以取ld2就是跳一个读取，ld3、ld4就是跳3、4个位置读取，这在RGB分解的时候贼方便；
后缀是f32表示单精度浮点，还可以是s32、s16表示有符号的32、16位整型值。
这里Q寄存器是用q表示，q5对应d10、d11可以分开单独访问（注：v8就没这么方便了。）
大括号里面最多只有两个Q寄存器。
"vld1.f32 {q10}, [%3]! \n"
"vld1.s16 {q0, q1}, [%2]! \n"
v8:
ARMV8（64位cpu） NEON寄存器 用 v来表示 v1.8b v2.8h v3.4s v4.2d
后缀为8b/16b/4h/8h/2s/4s/2d）
大括号内最多支持4个V寄存器；
"ld1 {v0.4s, v1.4s, v2.4s, v3.4s}, [%2], #64 \n" // 4s表示float32
"ld1 {v0.8h, v1.8h}, [%2], #32 \n"
"ld1 {v0.4h, v1.4h}, [%2], #32 \n" // 4h 表示int16
*/
#if __ARM_NEON
#if __aarch64__
// ARMv8-A 是首款64 位架构的ARM 处理器，是移动手机端使用的CPU
if (nn > 0)
{
asm volatile(
"0: \n" // 0: 作为标志，局部标签
"prfm pldl1keep, [%1, #128] \n" // 预取 128个字节 4*32 = 128
"ld1 {v0.4s}, [%1] \n" // 载入 ptr 指针对应的值，连续4个
"fabs v0.4s, v0.4s \n" // ptr 指针对应的值 连续4个，使用fabs函数 进行绝对值操作 4s表示浮点数
"subs %w0, %w0, #1 \n" // %0 引用 参数 nn 操作次数每次 -1 #1表示1
"st1 {v0.4s}, [%1], #16 \n" // %1 引用 参数 ptr 指针 向前移动 4*4=16字节
"bne 0b \n" // 如果非0，则向后跳转到 0标志处执行
: "=r"(nn), // %0 操作次数
"=r"(ptr) // %1
: "0"(nn), // %0 引用 参数 nn
"1"(ptr) // %1 引用 参数 ptr
: "cc", "memory", "v0" /* 可能变化的部分 memory内存可能变化*/
);
}
#else
// 32位 架构处理器=========
if (nn > 0)
{
asm volatile(
"0: \n" // 0: 作为标志，局部标签
"vld1.f32 {d0-d1}, [%1] \n" // 载入 ptr处的值 q0寄存器 = d0 = d1
"vabs.f32 q0, q0 \n" // abs 绝对值运算
"subs %0, #1 \n" // %0 引用 参数 nn 操作次数每次 -1 #1表示1
"vst1.f32 {d0-d1}, [%1]! \n" // %1 引用 参数 ptr 指针 向前移动 4*4=16字节
"bne 0b \n" // 如果非0，则向后跳转到 0标志处执行
: "=r"(nn), // %0
"=r"(ptr) // %1
: "0"(nn),
"1"(ptr)
: "cc", "memory", "q0" /* 可能变化的部分 memory内存可能变化*/
);
}
#endif // __aarch64__
#endif // __ARM_NEON
for (; remain>0; remain--) // 剩余不够4个的直接c语言执行
{
*ptr = *ptr > 0 ? *ptr : -*ptr;
ptr++;
}
}
return 0;
}
0x05. 结语
介绍到这里就要结束了，这篇文章只是以我自己的视角看了一遍NCNN，如果有什么错误或者笔误欢迎评论区指出。在NCNN之后各家厂商纷纷推出了自己的开源前向推理框架，例如OpenAILab的Tengine，阿里的MNN，旷视的MegEngine，华为Bolt等等，希望各个CVer都能多多支持国产端侧推理框架。
0x06. 友情链接
https://github.com/Tencent/ncnn https://github.com/MegEngine/MegEngine https://github.com/alibaba/tengine https://github.com/OAID/Tengine https://github.com/alibaba/MNN https://github.com/Ewenwan/MVision
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