LiteRT 运算符版本

本文档介绍了 LiteRT 的操作版本控制架构。借助操作版本控制，开发者可以向现有操作中添加新功能和参数。此外，它还保证以下几点：

向后兼容性：新的 LiteRT 实现应处理旧版模型文件。
向前兼容性：只要不使用新功能，旧版 LiteRT 实现应能处理新版转换器生成的新模型文件。
向前兼容性检测：如果旧版 LiteRT 实现读取包含不受支持的操作的新版本的新模型，则应报告错误。

示例：将膨胀添加到深度卷积中

本文档的其余部分将通过展示如何向深度卷积运算添加膨胀参数，介绍 TFLite 中的运算版本控制。

无需了解膨胀即可理解本文档。请注意：

将添加 2 个新的整数参数：dilation_width_factor 和 dilation_height_factor。
不支持膨胀的旧深度卷积核等同于将膨胀因子设置为 1。

更改 FlatBuffer 架构

如需向操作添加新参数，请更改 lite/schema/schema.fbs 中的选项表。

例如，深度卷积的选项表格如下所示：

table DepthwiseConv2DOptions {
  padding:Padding;
  stride_w:int;
  stride_h:int;
  depth_multiplier:int;
  fused_activation_function:ActivationFunctionType;
}

添加新参数时：

添加注释，指明哪个版本支持哪些参数。
当新实现获取新添加的参数的默认值时，其行为应与旧实现完全相同。

添加新参数后，表格将如下所示：

table DepthwiseConv2DOptions {
  // Parameters for DepthwiseConv version 1 or above.
  padding:Padding;
  stride_w:int;
  stride_h:int;
  depth_multiplier:int;
  fused_activation_function:ActivationFunctionType;
  // Parameters for DepthwiseConv version 2 or above.
  dilation_w_factor:int = 1;
  dilation_h_factor:int = 1;
}

应针对新架构重新生成文件 lite/schema/schema_generated.h。

更改 C 结构和内核实现

在 LiteRT 中，内核实现与 FlatBuffer 定义分离。内核会从 lite/c/builtin_op_data.h 中定义的 C 结构中读取参数。

原始的深度卷积参数如下所示：

typedef struct {
  TfLitePadding padding;
  int stride_width;
  int stride_height;
  int depth_multiplier;
  TfLiteFusedActivation activation;
} TfLiteDepthwiseConvParams;

与 FlatBuffer 架构一样，添加注释，指明从哪个版本开始支持哪些参数。结果如下所示：

typedef struct {
  // Parameters for DepthwiseConv version 1 or above.
  TfLitePadding padding;
  int stride_width;
  int stride_height;
  int depth_multiplier;
  TfLiteFusedActivation activation;
  // Parameters for DepthwiseConv version 2 or above.
  int dilation_width_factor;
  int dilation_height_factor;
} TfLiteDepthwiseConvParams;

另请更改内核实现，以从 C 结构中读取新添加的参数。此处省略了详细信息。

更改 FlatBuffer 读取代码

用于读取 FlatBuffer 并生成 C 结构的逻辑位于 lite/core/api/flatbuffer_conversions.cc 中。

更新该文件以处理新参数，如下所示：

TfLiteStatus ParseDepthwiseConv2D(const Operator* op,
                                  ErrorReporter* error_reporter,
                                  BuiltinDataAllocator* allocator,
                                  void** builtin_data) {
  CheckParsePointerParams(op, error_reporter, allocator, builtin_data);

  SafeBuiltinDataAllocator safe_allocator(allocator);

  std::unique_ptr<TfLiteDepthwiseConvParams,
                  SafeBuiltinDataAllocator::BuiltinDataDeleter>
      params = safe_allocator.Allocate<TfLiteDepthwiseConvParams>();
  TF_LITE_ENSURE(error_reporter, params != nullptr);

  const DepthwiseConv2DOptions* schema_params =
      op->builtin_options_as_DepthwiseConv2DOptions();

  if (schema_params != nullptr) {
    params->padding = ConvertPadding(schema_params->padding());
    params->stride_width = schema_params->stride_w();
    params->stride_height = schema_params->stride_h();
    params->depth_multiplier = schema_params->depth_multiplier();
    params->activation =
        ConvertActivation(schema_params->fused_activation_function());

    params->dilation_width_factor = schema_params->dilation_w_factor();
    params->dilation_height_factor = schema_params->dilation_h_factor();
  }

  *builtin_data = params.release();
  return kTfLiteOk;
}

您无需在此处检查操作版本。当新实现读取缺少膨胀系数的旧模型文件时，它将使用 1 作为默认值，并且新内核将与旧内核一致。

更改内核注册

MutableOpResolver（在 lite/mutable_op_resolver.h 中定义）提供了一些用于注册操作内核的函数。默认情况下，最低版本和最高版本均为 1：

void AddBuiltin(tflite::BuiltinOperator op, TfLiteRegistration* registration,
                int min_version = 1, int max_version = 1);
void AddCustom(const char* name, TfLiteRegistration* registration,
               int min_version = 1, int max_version = 1);

内置运算在 lite/kernels/register.cc 中注册。在此示例中，我们实现了一个新的操作内核，该内核可以处理 DepthwiseConv2D 版本 1 和 2，因此我们需要更改以下代码行：

AddBuiltin(BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D, Register_DEPTHWISE_CONV_2D());

to:

AddBuiltin(BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D, Register_DEPTHWISE_CONV_2D(),
             /* min_version = */ 1,
             /* max_version = */ 2);

更改 TFLite 运算版本

下一步是让 TFLite 填充执行此运算所需的最低版本。在此示例中，这意味着：

当膨胀系数均为 1 时，填充 version=1。
否则，请填充 version=2。

通过将新版本添加到 DepthwiseConv2D 的用例中，修改 lite/tools/versioning/op_version.cc 中运算符的 GetBuiltinOperatorVersion 函数：

case BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D:
  auto depthwise_conv_params =
      reinterpret_cast<TfLiteDepthwiseConvParams*>(op_sig.builtin_data);
  TFLITE_DCHECK(depthwise_conv_params != nullptr);
  if (depthwise_conv_params->dilation_width_factor != 1 ||
       depthwise_conv_params->dilation_height_factor != 1) {
    return 2;
  }
  return 1;

更新运算符版本映射

最后一步是将新版本信息添加到运营商版本映射中。此步骤是必需的，因为我们需要根据此版本映射生成模型的最低运行时版本。

为此，您需要在 lite/tools/versioning/runtime_version.cc 中添加新的映射条目。

在此示例中，您需要将以下条目添加到 op_version_map：

{ {BuiltinOperator_DEPTHWISE_CONV_2D, 2}, %CURRENT_RUNTIME_VERSION%}

其中 %CURRENT_RUNTIME_VERSION% 对应于 release_version.h 中定义的当前运行时版本。

委托实现

LiteRT 提供了一个委托 API，可将操作委托给硬件后端。在代理的 Prepare 函数中，检查委托代码中的每个节点是否支持该版本。

const int kMaxVersion = 1;
TfLiteNode* node;
TfLiteRegistration* registration = nullptr;
TF_LITE_ENSURE_STATUS(context->GetNodeAndRegistration(context, node_index, &node, &registration));

if (registration->version > kMaxVersion) {
  // Reject the node if the version isn't supported.
}

即使委托仅支持版本 1 操作，也必须执行此操作，以便委托在获取更高版本的操作时能够检测不兼容性。