安装和功能说明

功能简介

Torchvision Adapter提供Torchvision库在NPU设备上的适配，增加了对Torchvision所提供的常用算子的支持，基于cv2和昇腾NPU加速图像处理。

安装方法

当前昇腾适配的版本要求Torchvision 0.12.0，PyTorch版本为1.11.0。

1. 编译安装Torchvision。

   git clone https://github.com/pytorch/vision.git  
   cd vision  
   git checkout v0.12.0  
   # 编包  
   python setup.py bdist_wheel  
   # 安装  
   cd dist  
   pip3 install torchvision-0.12.*.whl    # 不同环境下编译出的安装包名称有区别，请用户根据实际情况填写安装包名

   

   即使用户在安装PyTorch时已经通过pip方式安装了Torchvision包，此处也需要进行编译安装Torchvision的步骤。

2. 编译安装Torchvision Adapter插件。

   # 下载master分支代码，进入插件根目录  
   git clone -b master https://gitee.com/ascend/vision.git vision_npu  
   cd vision_npu  
   git checkout v0.9.1-dev  
   # 安装依赖库  
   pip3 install -r requirement.txt  
   # 编包  
   python setup.py bdist_wheel  
   # 安装  
   cd dist  
   pip install torchvision_npu-0.9.*.whl    # 不同环境下编译出的安装包名称有区别，请用户根据实际情况填写安装包名

使用方法

• 调用算子。

  以Torchvision的torchvision.ops.nms算子为例。

  • 原生调用方式如下。

    # 算子的cuda/cpu版本调用 
    import torch 
    import torchvision   
    ... 
    torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)    # boxes 和 scores 为 CPU/CUDA Tensor

  • 安装Torchvision Adapter插件之后，只需增加import torchvision_npu则可按照原生方式调用Torchvision算子。

    # 算子的npu版本调用 
    import torch 
    import torch_npu 
    import torchvision 
    import torchvision_npu   
    ... 
    torchvision.ops.nms(boxes, scores, iou_threshold)    # boxes 和 scores 为 NPU Tensor

    Torchvision算子在NPU上支持列表如下。

    表1 Torchvision算子在NPU上支持表

    算子	是否支持
    nms	是
    deform_conv2d	是
    ps_roi_align	否
    ps_roi_pool	否
    roi_align	是
    roi_pool	是