ov::Node

摘要

ov::Node 类学习笔记

ov::Node 详解

ov::Node 是 OpenVINO 中的基础类，表示计算图中的一个节点（操作或算子）。在 OpenVINO 的推理和模型操作中，ov::Node 是用于操作计算图结构和属性的核心组件。每个 ov::Node 都对应一个计算操作（如加法、卷积、激活函数）或数据结构（如常量、参数）。

核心功能

表示模型图中的操作节点
每个 ov::Node 对应一个算子或数据节点。
支持动态图操作
可以通过 ov::Node 动态修改模型结构。
支持输入输出连接
管理算子的输入和输出。
提供元信息
包括节点名称、类型、属性等信息。

创建和使用 `ov::Node`

ov::Node 通常通过高层接口如 ov::Core 读取模型后获得，而不是直接创建。下面是一些常见操作。

加载模型并获取节点

#include <openvino/openvino.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    ov::Core core;

    // 读取模型
    auto model = core.read_model("model.xml");

    // 遍历所有节点
    for (const auto& node : model->get_ops()) {
        std::cout << "Node: " << node->get_friendly_name() << ", Type: " 
                  << node->get_type_name() << std::endl;
    }

    return 0;
}

主要方法和属性

1. 获取节点名称

1 2	std::string name = node->get_friendly_name(); std::cout << "Node name: " << name << std::endl;

get_friendly_name() 返回节点的友好名称。

2. 获取节点类型

1 2	std::string type = node->get_type_name(); std::cout << "Node type: " << type << std::endl;

get_type_name() 返回节点的操作类型，例如 "Convolution" 或 "Relu"。

3. 获取节点输入

for (const auto& input : node->inputs()) {
    std::cout << "Input index: " << input.get_index()
              << ", Shape: " << input.get_shape() << std::endl;
}

inputs() 返回所有输入端口。
可以通过 get_shape() 和 get_element_type() 获取输入的形状和数据类型。

4. 获取节点输出

for (const auto& output : node->outputs()) {
    std::cout << "Output index: " << output.get_index()
              << ", Shape: " << output.get_shape() << std::endl;
}

outputs() 返回所有输出端口。

5. 设置节点属性

某些节点（如激活函数）支持修改属性：

if (node->get_type_name() == "Relu") {
    // 动态转换为具体的算子类型
    auto relu_node = std::dynamic_pointer_cast<ov::op::v0::Relu>(node);
    if (relu_node) {
        // 修改属性，例如某些激活函数支持修改 slope 等参数
    }
}

动态修改模型图

通过 ov::Node，可以动态修改模型的计算图，包括替换节点、添加新节点等操作。

1. 替换节点

可以用新的节点替换旧节点：

auto relu_node = std::dynamic_pointer_cast<ov::op::v0::Relu>(node);
if (relu_node) {
    // 创建新的节点，例如替换为 Sigmoid
    auto sigmoid_node = std::make_shared<ov::op::v0::Sigmoid>(relu_node->input(0).get_source_output());

    // 替换节点
    ov::replace_node(relu_node, sigmoid_node);
}

2. 添加新节点

可以在图中插入新节点：

1 2	auto add_node = std::make_shared<ov::op::v1::Add>( node->output(0), some_other_node->output(0));

节点间连接

1. 获取输入连接

for (const auto& input : node->inputs()) {
    auto source_output = input.get_source_output();
    std::cout << "Connected from node: " << source_output.get_node()->get_friendly_name() << std::endl;
}

2. 获取输出连接

for (const auto& output : node->outputs()) {
    for (const auto& target_input : output.get_target_inputs()) {
        std::cout << "Connected to node: " << target_input.get_node()->get_friendly_name() << std::endl;
    }
}

实际应用示例

以下示例展示了如何修改模型中的某个节点：

#include <openvino/openvino.hpp>
#include <iostream>

int main() {
    ov::Core core;

    // 加载模型
    auto model = core.read_model("model.xml");

    // 查找所有 ReLU 节点并替换为 Sigmoid
    for (const auto& node : model->get_ops()) {
        if (node->get_type_name() == "Relu") {
            auto relu_node = std::dynamic_pointer_cast<ov::op::v0::Relu>(node);
            if (relu_node) {
                // 创建新的 Sigmoid 节点
                auto sigmoid_node = std::make_shared<ov::op::v0::Sigmoid>(relu_node->input(0).get_source_output());

                // 替换 ReLU 节点
                ov::replace_node(relu_node, sigmoid_node);
                std::cout << "Replaced ReLU with Sigmoid" << std::endl;
            }
        }
    }

    // 保存修改后的模型
    core.compile_model(model, "CPU")->export_model("modified_model.xml");

    return 0;
}

常见节点类型

以下是 OpenVINO 中一些常见的节点类型：

ov::op::v0::Parameter：模型的输入节点。
ov::op::v0::Constant：常量节点。
ov::op::v0::Relu：ReLU 激活函数。
ov::op::v0::Convolution：卷积操作。
ov::op::v0::Add：加法操作。
ov::op::v0::Multiply：乘法操作。
ov::op::v0::Softmax：Softmax 激活函数。

注意事项

动态类型检查
使用 std::dynamic_pointer_cast 确保节点类型匹配。
操作合法性
修改模型图时，确保输入输出连接正确，否则可能导致模型不合法。
性能优化
修改节点可能影响性能，建议使用 OpenVINO 的性能工具进行优化分析。

总结

ov::Node 是 OpenVINO 模型图的核心类，提供了访问和操作计算图的强大功能。通过对节点的操作，开发者可以实现模型的动态修改、优化和自定义算子操作。这对于模型量化、剪枝和图优化等高级任务尤为重要。

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