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模型性能分析

分析模型耗时情况

一、iOS平台耗时测试

测试步骤

1. 添加测试模型

   在<path_to_tnn>/model目录下添加测试模型，每个模型一个文件夹，文件夹中包含以proto和model结尾的模型文件。目前工程中已有模型squeezenetv1.1

2. 打开benchmark工程

   进入目录<path_to_tnn>/benchmark/benchmark_ios，双击打开benchmark工程

3. 设置开发者账号

   如下图点击benchmark工程，找到工程设置Signing & Capabilities，点击Team选项卡选择Add an Account...

   

   在如下界面输入Apple ID账号和密码，添加完成后回到Signing & Capabilities界面，并在Team选项卡中选中添加的账号。如果没有Apple ID也可以通过Create Apple ID选项根据相关提示进行申请。

   PS：申请Apple ID无需付费，可以即时通过，通过后才可在真机上运行APP调试

   

4. 真机运行

   4.1 修改Bundle Identitifier

   如图在现有Bundle Identifier后随机添加后缀（限数字和字母），避免个人账户遇到签名冲突。

   

   4.2 验证授权

   首次运行先利用快捷键Command + Shift + K对工程进行清理，再执行快捷键Command + R运行。如果是首次登陆Apple ID，Xcode会弹框报如下错误，需要在iOS设备上根据提示进行授权验证。一般来说手机上的授权路径为：设置 -> 通用 -> 描述文件与设备管理 -> Apple Development选项 -> 点击信任

   

   4.3 运行结果

   首次运行先利用快捷键Command + Shift + K对工程进行清理，再执行快捷键Command + R运行。在界面上点击Run按钮，界面会显示model目录下所有模型的CPU和GPU耗时情况。iPhone7真机运行结果如下图。

   

   PS：

   a) 由于GPU和CPU加速原理不同，具体模型的GPU性能不一定比CPU高，与具体机型、模型结构以及工程实现有关。欢迎大家参与到TNN开发中，共同进步。

   b) 如遇到Unable to install...错误提示，请在真机设备上删除已有的benchmark app，重新运行安装。

   c) 真机运行时，如果遇到CodeSign错误Command CodeSign failed with a nonzero exit code，可参看issue20 iOS Demo运行步骤说明

二、Android/ArmLinux平台耗时测试

1. 环境搭建

1.1 编译环境

参考TNN编译文档 中Android库编译，检查环境是否满足要求。

1.2 执行环境

• adb命令配置
  下载安卓SDK工具，将platform-tool目录加入$PATH环境变量中。
  PS: 如果adb版本过低，可能执行脚本会失败。当前测试的adb版本为：29.0.5-5949299

export PATH=<path_to_android_sdk>/platform-tools:$PATH

2. 添加模型

在<path_to_tnn>/benchmark/benchmark-model目录下，将要测试模型的tnnproto放入文件夹，例如，

cd <path_to_tnn>/benchmark/benchmark-model
cp mobilenet_v1.tnnproto .

3. 修改脚本

在脚本benchmark_models.sh中的benchmark_model_list变量里添加模型文件名，例如：

 benchmark_model_list=(
 #test.tnnproto \
 mobilenet_v1.tnnproto \    # 待测试的模型文件名
)

4. 执行脚本

./benchmark_models.sh  [-32] [-c] [-b] [-f] [-d] <device-id> [-t] <CPU/GPU>
参数说明：
    -32   编译32位的库，否则为64位
    -c    删除之前的编译文件，重新编译
    -b    仅编译，不执行
    -f    打印每一层的耗时，否则是整个网络的平均耗时。
    -d    如果连接了多个Android设备，则可以通过这个参数指定设备。需要加上<device-id>
    -t    指定执行的平台。需要加上<CPU/GPU>

4.1 全网络性能分析：

分析整体网络耗时，执行多次，获取平均性能。
执行脚本：

./benchmark_models.sh -c

结果如图：

执行结果会保存在benchmark_models_result.txt中。

4.2 逐层性能分析：

逐层性能分析工具可准备计算各层耗时，以便进行模型优化和op性能问题定位。
执行脚本:

./benchmark_models.sh -c -f

结果如图：

执行结果会保存在benchmark_models_result.txt中。

5. 特殊说明

• 对于OpenCL平台，逐层性能分析的目的是分析kernel的耗时分布，其中为了打印每层耗时，有额外开销，只有kernel时间具有参考意义。如果要看整体实际性能，需要参考全网络性能分析。