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参数说明 表1 参数说明 参数名称 参数描述 是否必选 默认值 --host host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --api params包括以下项： device_info: 与Host连接的Device的列表 device_status: 仅支持查询开发者板的摄像头状态(0表示摄像头不存在，1摄像头存在)，如返回100，则其中1表示3559芯片，后两个0表示两个摄像头不存在。 board_id: 仅支持查询开发者板的ID。 sys_version: 仅支持查询开发者板的产品版本。 是 -
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参数说明 表1 参数说明 参数名称 参数描述 是否必选 默认值 --host host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --device 如果Host连接了多个Device，则可以通过--device deviceID指定具体的Device。如果不指定Device，则默认指定deviceID为0的Device。 否 deviceID默认值为0。 --file source_dir：指定存放源文件的路径，包含文件名。执行IDE-daemon-client命令的用户必须对该文件路径有读写权限。 dest_dir：指定Device侧用于存放目的文件的路径，包含文件名。必须指定存放文件的路径，否则命令会执行失败。此处文件存放的路径只能是“/home/HwHiAiUser/hdcd”下的目录，在命令中只需指定相对路径，例如目的文件的路径为“/home/HwHiAiUser/hdcd/ide_daemon/B.java”，在命令中只需将file参数指定为“ide_daemon/B.java”。 是 -
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参数说明 表1 参数说明 参数名称 参数描述 是否必选 默认值 --host host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --hostcmd 指定需要Host侧执行的命令，命令列表请参见command列表。 除date命令外，其它command命令必须放在单引号或双引号中。如果command命令中已有双引号，则将command命令放在单引号中；如果command命令中已有单引号，则将command命令放在双引号中。 是 -
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参数说明 表1 参数说明 参数名称 参数描述 是否必选 默认值 --host host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --get source_dir：指定Host侧源文件的路径，包含文件名。此处文件存放的路径只能是以下路径： ~/ide_daemon ~/HIAI_PROJE CTS ~/HIAI_DATANDMODELSET /opt/mini /var/log/hisi_logs /var/dlog dest_dir：指定存放目的文件的路径，包含文件名。执行IDE-daemon-client命令的用户必须对该文件路径有读写权限。 是 -
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简介 执行IDE-daemon-client命令后，将指定的命令发送Host侧，如果命令需要在Host侧执行，则直接执行；如果命令需要在Device侧执行，则再由Host侧连接Device，然后在Device侧执行命令，具体请参见《IDE-daemon-client命令参考》。 图1 IDE-daemon总体结构 目前IDE-daemon-client命令支持在Host侧服务器（PCIe形态）上执行，也可以在DDK所在的服务器上执行： 如果在Host侧服务器上，您可以HwHiAiUser用户登录Host侧服务器，直接执行IDE-daemon-client命令。下文以此为例。 如果安装了DDK，可以在DDK服务器上执行IDE-daemon-client命令。 DDK部署在单独的服务器上，不与Host侧服务器共用，您可以DDK安装用户登录服务器，先执行如下命令设置环境变量，再执行IDE-daemon-client命令。其中，“DDK安装目录”需根据实际情况替换。 export LD_LIBRARY_PATH=DDK安装目录/ddk/uihost/libexport PATH=$PATH:DDK安装目录/ddk/uihost/bin DDK部署在Host侧服务器上且DDK安装用户为HwHiAiUser，您可以HwHiAiUser用户登录服务器，直接执行IDE-daemon-client命令，不用设置环境变量。 如果您直接复制下文中的命令，由于PDF文档格式的限制，超过单行的命令，会自动换行，因此您需要手动将多行命令合并成一行，参数之间以空格分割。
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使用示例 以Mind Studio安装用户登录Mind Studio服务器。 执行如下命令设置环境变量。 export LD_LIBRARY_PATH=~/tools/che/ddk/ddk/uihost/libexport PATH=$PATH:~/tools/che/ddk/ddk/uihost/bin 执行IDE-daemon-client命令。 此处是示例命令，需要根据实际情况修改。 --host参数后的“xx.xx.xx.xx”需要替换为实际的Host服务器的IP地址。 /home/ascend表示Mind Studio安装用户家目录，需要根据实际情况替换。 app_dir后的“/xxx/xxx”需替换为Host侧app所在路径，例如：“/home/HwHiAiUser/HIAI_PROJECTS/workspace_mind_studio/testProject/out”。 app需要替换为app_dir指定目录下的应用程序名，例如：workspace_mind_studio_testProject。 result_dir后的路径需替换为Host服务器上已存在的路径。执行命令后，您可以在result_dir指定的目录下查看采集结果。 IDE-daemon-client --host xx.xx.xx.xx:22118 --profile "{\"ddk_dir\": \"/home/ascend/tools/che/ddk/ddk\",\"app\": \"workspace_mind_studio_testProject\",\"app_dir\": \"/home/HwHiAiUser/HIAI_PROJECTS/workspace_mind_studio/testProject/out\", \"umode\": \"MIND\",\"result_dir\": \"/home/ascend/tools/projects/test_ycm\",\"peripheral_profiling\": \"\",\"ts_cpu_profiling\": \"off\",\"ai_cpu_profiling\": \"off\",\"rts_profiling\": \"on\",\"ai_core_profiling_mode\": \"\",\"ai_core_profiling\": \"off\",\"hiai_engine_profiling\": \"off\",\"framework_profiling\": \"off\",\"ctrl_cpu_profiling\": \"off\",\"profiling_mode\": \"online\",\"llc_profiling\": \"off\",\"ddr_profiling\": \"on\",\"deviceid\": \"0\", \"ddr_profiling_events\": \"read,write\", \"hiai_engine_profiling\": \"on\", \"analysis_target\": \"Launch Application\"}" 关于各采集项的含义请参见《Ascend 310 Mind Studio开发辅助工具》中的“Profiling”章节。
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前提条件 已安装Mind Studio，且已提前将Mind Studio侧编译后的工程的相关文件复制到Host侧的对应目录下。 例如，Mind Studio侧的工程名是testProject，工程编译后的文件在“Mind Studio安装用户家目录/tools/projects/testProject/out”目录下，则需要将“Mind Studio安装用户家目录/tools/projects/testProject/out”目录下的文件上传到Host侧的“/home/HwHiAiUser/HIAI_PROJECTS/workspace_mind_studio/testProject/out”目录下，将可执行文件名称修改为workspace_mind_studio_工程名称（例如：workspace_mind_studio_testProject），同时，还需要执行chmod +x workspace_mind_studio_testProject命令给可执行文件加执行权限。
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参数说明 表1 参数说明 参数名称 参数描述 是否必选 默认值 --host host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --device 如果Host连接了多个Device，则可以通过--device deviceID指定具体的Device。如果不指定Device，则默认指定deviceID为0的Device。 否 deviceID默认值为0。 --cmd 指定需要Device侧执行的命令，命令列表请参见command列表。 除date命令外，其它command命令必须放在单引号或双引号中。如果command命令中已有双引号，则将command命令放在单引号中；如果command命令中已有单引号，则将command命令放在双引号中。 是 -
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使用示例 以HwHiAiUser用户登录Host侧服务器。 执行命令，设置Host侧和Device侧的日志级别。 IDE-daemon-client --host xx.xx.xx.xx:22118 --log 'SetLogLevel(0)[error]'IDE-daemon-client --host xx.xx.xx.xx:22118 --log 'SetLogLevel(1)[S LOG :error]'IDE-daemon-client --host xx.xx.xx.xx:22118 --log 'SetLogLevel(2)[enable]' xx.xx.xx.xx需要替换为实际的Host的IP地址。 moduleName通过枚举形式定义，包括如下值： enum { DLOG = 0, // Dlog SLOG, // Slog IDEDD, // IDE daemon device IDEDH, // IDE daemon host LOGAGTH, // log agent host HCCL, // HCCL FMK, // Framework HIAIENGINE, // Matrix DVPP, // DVPP RUNTIME, // Runtime CCE, // CCE #if (OS_TYPE == LINUX) HDC, // HDC #else HDCL, // HDCL windows has a def with the same name HDC, so change HDC to HDCL #endif DRV, // Driver MDCCONTROL, // Mdc control MDCFUSION, // Mdc fusion MDCLOCATION, // Mdc location MDCPERCEPTION, // Mdc perception MDCMOP, MDCFSM, MDCCOMMON, MDCMONITOR, MDCBSWP, // MDC basesoftware platform MDCDEFAULT, // MDC UNDEFINE MD CS C, // MDC spatial cognition MDCBP, MDCTF, MLL, DEVMM, // Dlog memory managent KERNEL, // Kernel MDCSMCMD, // sm_control_cmd MDCSCREEN, // parking_spot_screen LIBMEDIA, // Libmedia CCECPU, // ai cpu ASCENDDK, // AscendDK ROS, // ROS HCCP, RoCE, TEFUSION, PROFILING, // Profiling DP, // Data Preprocess APP, // User Application call HIAI_ENGINE_LOG INVLID_MOUDLE_ID };
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参数说明 表1 参数说明 参数名称 参数描述 是否必选 默认值 --host host_ip：指定Host侧的IP地址。 port：指定端口号。 是 port默认值为22118。 --device 如果Host连接了多个Device，则可以通过--device deviceID指定具体的Device。如果不指定Device，则默认指定deviceID为0的Device。 否 deviceID默认值为0。 --log params包括以下项： SetLogLevel 设置全局日志级别，0表示全局级日志级别，1表示模块级日志级别，2表示event日志级别（在设置event日志级别时，“enable”表示开启event日志级别，“disable”表示不开启event日志级别）。 SetLogLevel[moduleName:level] 设置指定模块日志级别 level：error, info, warning, debug, null（表示不打印日志） moduleName: 模块名称 是 -
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算子调度与编译 如下代码所示，当定义完计算逻辑后，使用auto_schedule机制，便可以自动生成相应的调度，此处通过TVM的打印机制可以看到相应计算的中间表示。配置信息包括是否需要打印、编译以及算子内核名以及输入、输出张量。 sch = generic.auto_schedule(res)config = { "print_ir": need_print, "need_build": need_build, "name": kernel_name, "tensor_list": [data, res]}te.lang.cce.cce_build_code(sch, config) 使用“generic”的“auto_schedule”接口，自动生成相应的调度（schedule），“auto_schedule”接口的参数为算子的输出张量。 schedule可以理解为：描述的计算过程如何在硬件上高效执行。就是把相关的计算和硬件设备上的相关指令对应起来。schedule对象中包含一个“中间表示”（IR），它用一种类似伪代码来描述计算过程，可以通过“need_print”参数把它打印出来进行查看。 “tensor_list”（张量列表）中保存输入张量、输出张量，这个顺序需要严格按照算子本身的输入、输出数据顺序排列。 例如："tensor_list": [tensor_a, tensor_b, res]，tensor_a与tensor_b是输入张量，res为输出张量。 根据调度和配置使用“te.lang.cce”提供的“cce_build_code”接口来进行算子编译，算子编译过程会根据输入的数据形状、类别、算子参数等编译出专用内核，这个过程在离线模型生成器转换模型时发生。 sch：生成的算子计算schedule对象。 config：编译参数配置的map。 编译完成后，会生成算子目标文件.o文件（运行目标为AI Core的算子）或者.so文件（运行目标为AI CPU的算子）与算子描述文件.json文件。 父主题： 算子代码实现
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构造输入数据文件 运行单算子需要构造算子输入数据，并以二进制格式保存到算子工程下。 以DDK安装用户进入自定义算子工程的算子代码目录下。 cd $HOME/tools/projects/customop_te/operator/ 执行样例数据生成脚本，生成reduction算子的样例数据文件。 python data_gen.py reduction 在算子工程中会生成如图1所示数据文件。 图1 样例数据生成 数据文件说明如表1所示。 表1 数据文件说明 数据文件 说明 Reduction_input_2_3_4_sum_axis_1.data reduction算子的二进制格式输入数据文件。 Reduction_input_2_3_4_sum_axis_1.txt 将reduction算子的二进制格式文件以txt文件的方式显示出来，方便用户查看结果。 Reduction_output_2_3_4_sum_axis_1.data reduction算子二进制格式输出数据验证文件，用于验证算子运行后的输出结果是否正确。 Reduction_output_2_3_4_sum_axis_1.txt 将reduction算子的二进制格式输出数据文件以txt文件的方式显示出来，方便用户查看结果。 父主题： 算子运行验证
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算子注册 框架管理器（Framework）提供REGISTER_CUSTOM_OP宏，按照指定的算子名称完成算子的注册。 自定义算子的注册代码如下所示： REGISTER_CUSTOM_OP("test_layer") .FrameworkType(CAFFE) .OriginOpType("Test") .ParseParamsFn(ParseParamsxx) .InferShapeAndTypeFn(InferShapeAndTypexx) .TEBinBuildFn(BuildTeBinxx) .ImplyType(ImplyType::TVM) .Formats({DOMI_TENSOR_NC1HWC0}, {DOMI_TENSOR_NC1HWC0}) .WeightFormats({DOMI_TENSOR_FRACTAL_Z, DOMI_TENSOR_NC1HWC0}); 其中： REGISTER_CUSTOM_OP：注册自定义算子，"test_layer"作为离线模型文件中的算子名称，可以任意命名但不能和已有的算子命名冲突。 FrameworkType：不同框架的算子参数解析逻辑不同，因此对于不同框架模型需要有不同的插件，在插件的注册代码需要表明对应的框架。当前请配置为CAFFE。 OriginOpType：算子类型，需要与Caffe Prototxt中定义的算子类型保持一致，否则无法正常解析，内置的caffe.proto文件路径为DDK安装路径下的“/include/inc/custom/proto/caffe/caffe.proto”。 ParseParamsFn：用来注册解析模型的函数，“ParseParamsxx”即解析算子中实现的函数，针对Caffe框架开发插件时需要，若自定义的算子为重写昇腾AI处理器已经支持的算子，则此步骤可跳过；若自定义的算子为昇腾AI处理器不支持的算子，则此步骤必选。 InferShapeAndTypeFn：用来注册形状和类别推断函数，“InferShapeAndTypexx”即推理算子输出张量描述中实现的函数。 TEBinBuildFn：用来注册TE算子编译函数，“BuildTeBinxx”即编译算子中实现的函数。 ImplyType：指定算子的实现方式，ImplyType::TVM表示该算子是TE算子。 Formats：算子输入数据与输出数据的数据排布格式，其中第一个列表是输入数据格式列表，第二个列表为输出数据格式列表，若输入数据有多个，请在第一个列表中列出每一个输入数据的排布格式。例如若有两个输入数据，分别是NC1HWC0格式，则Formats函数调用方式如下： .Formats({DOMI_TENSOR_NC1HWC0, DOMI_TENSOR_NC1HWC0}, {DOMI_TENSOR_NC1HWC0}) 详细说明请参见《Framework API参考》中的“Formats函数”。 WeightFormats：设置算子的权重数据的排布格式，支持的数据格式类型请参见《Framework API参考》中的“WeightFormats函数”。例如Convolution的filter的数据排布格式是fractal_Z，bias的数据排布格式是NC1HWC0。 如果模型转换时开启量化开关，需要在此接口中增加Framework处理时新增的常量数据的格式，当前Framework支持的量化算子有Conv，FC与Depthwise Conv，若这几个算子在模型转换时开启了量化开关，则需要在WeightFormats接口的参数列表最后增加6个DOMI_TENSOR_NC1HWC0的数据格式（量化时Framework新增了6个数据排布格式为NC1HWC0的常量，此处不详细介绍），开启量化后的Convolution的WeightFormats接口示例如下： .WeightFormats({DOMI_TENSOR_FRACTAL_Z, DOMI_TENSOR_NC1HWC0, DOMI_TENSOR_NC1HWC0, DOMI_TENSOR_NC1HWC0, DOMI_TENSOR_NC1HWC0,DOMI_TENSOR_NC1HWC0, DOMI_TENSOR_NC1HWC0, DOMI_TENSOR_NC1HWC0}) 父主题： 插件代码实现
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函数声明 算子编译函数的声明如下所示： Status BuildTeBinxx(const ge::Operator& op, TEBinInfo& te_bin_info) 其中： BuildTeBinxx：函数名称，用户自定义，需要保持唯一。 op：目标算子模型，适配昇腾AI处理器的离线模型的算子数据结构，保存算子信息，Operator类的详细描述请参见《GE API参考》中的“Operator类接口”。 te_bin_info：存储自定义算子二进制文件路径、算子描述文件路径以及DDK的版本信息。TEBinInfo结构体的详细描述请参见《Framework API参考》中的“TEBinBuildFn函数”。
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输出张量与输入张量形状相同的算子 对于输出张量与输入张量形状相同的算子，可以直接将输入张量的描述插入输出张量描述所在的向量空间中。 代码示例如下所示： v_output_desc.push_back(op.GetInputDesc(0)); 其中GetInputDesc是Operator类中根据算子Input名称或者Input索引获取输入张量描述的接口，详细的接口介绍请参见《GE API参考》中的“Operator类接口”。
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