mindspore::converter

以下描述了MindSpore Lite转换支持的模型类型及用户扩展所需的必要信息。

接口汇总

类名	描述
FmkType	MindSpore Lite支持的框架类型。
ConverterParameters	模型解析时的只读参数。
ConverterContext	模型转换时的基本信息设置与获取。
NodeParser	op节点的解析基类。
ModelParser	模型解析的基类。
NodeParserPtr	模型解析的基类。

FmkType

#include <converter_context.h>

enum类型变量，定义MindSpore Lite转换支持的框架类型。

类型定义	值	描述
kFmkTypeTf	0	表示tensorflow框架。
kFmkTypeCaffe	1	表示caffe框架。
kFmkTypeOnnx	2	表示onnx框架。
kFmkTypeMs	3	表示mindspore框架。
kFmkTypeTflite	4	表示tflite框架。
kFmkTypePytorch	5	表示pytorch框架。

ConverterParameters

#include <converter_context.h>

struct类型结构体，定义模型解析时的转换参数，用于模型解析时的只读参数。

struct ConverterParameters {
  FmkType fmk;                                   // 框架类型
  std::string model_file;                        // 原始模型文件路径
  std::string weight_file;                       // 原始模型权重文件路径，仅在Caffe框架下有效
  std::map<std::string, std::string> attrs;      // 预留参数接口，暂未启用
};

ConverterContext

#include <converter_context.h>

模型转换过程中，基本信息的设置与获取。

ConverterContext

ConverterContext() = default;

构造函数。

~ConverterContext

~ConverterContext() = default;

析构函数。

公有成员函数

SetGraphOutputTensorNames

static void SetGraphOutputTensorNames(const std::vector<std::string> &output_names);

静态方法，设置导出模型的输出名称。

参数
- output_names: 模型的输出名称。

GetGraphOutputTensorNames

static std::vector<std::string> GetGraphOutputTensorNames();

静态方法，获取模型的输出名称。

返回值

模型的输出名称，默认与原始模型的输出名称一致。

GetConfigInfo

static std::map<std::string, std::string> GetConfigInfo(const std::string &section) {
    return MapVectorCharToString(GetConfigInfo(StringToChar(section)));
  }

获取配置信息。

参数

section: 定义了配置的section name。
返回值

返回配置信息。

NodeParser

#include <node_parser.h>

op节点的解析基类。

NodeParser

NodeParser() = default;

构造函数。

~NodeParser

virtual ~NodeParser() = default;

析构函数。

公有成员函数

Parse

ops::PrimitiveC *Parse(const onnx::GraphProto &onnx_graph, const onnx::NodeProto &onnx_node);

onnx节点解析接口函数。

参数
- onnx_graph: 模型结构，包含模型的所有信息。
- onnx_node: 待解析节点。
返回值

PrimitiveC类指针对象，存储节点属性。

Parse

ops::PrimitiveC *Parse(const caffe::LayerParameter &proto, const caffe::LayerParameter &weight);

caffe节点解析接口函数。

参数
- proto: 待解析节点，包含节点的属性信息。
- weight: 待解析节点的权重信息。
返回值

PrimitiveC类指针对象，存储节点属性。

Parse

ops::PrimitiveC *Parse(const tensorflow::NodeDef &tf_op,
                       const std::map<std::string, const tensorflow::NodeDef *> &tf_node_map,
                       std::vector<std::string> *inputs, int *output_size);

tf节点解析接口函数。

参数
- tf_op: 待解析节点。
- tf_node_map: 模型的所有节点信息。
- inputs: 用户指定当前节点需要哪些原始输入，及其解析后的输入顺序。
- output_size: 用户指定当前节点的输出个数。
返回值

PrimitiveC类指针对象，存储节点属性。

Parse

ops::PrimitiveC *Parse(const std::unique_ptr<tflite::OperatorT> &tflite_op,
                       const std::unique_ptr<tflite::ModelT> &tflite_model);

tflite节点解析接口函数。

参数
- tflite_op: 待解析节点，包含节点的属性信息。
- tflite_model: 模型结构，包含模型的所有信息。
返回值

PrimitiveC类指针对象，存储节点属性。

NodeParserPtr

#include <node_parser.h>

NodeParser类的共享智能指针类型。

using NodeParserPtr = std::shared_ptr<NodeParser>;

ModelParser

#include <model_parser.h>

解析原始模型的基类。

ModelParser

ModelParser() = default;

构造函数。

~ModelParser

virtual ~ModelParser() = default;

析构函数。

公有成员函数

Parse

api::FuncGraphPtr Parse(const converter::ConverterParameters &flags);

模型解析接口。

参数
- flags: 解析模型时基本信息，具体见ConverterParameters。
返回值

FuncGraph的共享智能指针。

保护数据成员

res_graph_

api::FuncGraphPtr res_graph_ = nullptr;

FuncGraph的共享智能指针。