C++ グラフビルダーは、以下を実現する優れたツールです。
- 複雑なグラフの作成
- グラフのパラメータ化(
InferenceCalculator
でのデリゲートの設定、グラフの一部の有効化/無効化など) - グラフの重複除去(たとえば、pbtxt の CPU と GPU 専用のグラフの代わりに、必要なグラフを構築する単一のコードを使用して、可能な限り共有します)
- オプションのグラフ入出力のサポート
- プラットフォームごとにグラフをカスタマイズする
基本的な使用法
C++ グラフビルダーを使用して単純なグラフを作成する方法を見てみましょう。
# Graph inputs.
input_stream: "input_tensors"
input_side_packet: "model"
# Graph outputs.
output_stream: "output_tensors"
node {
calculator: "InferenceCalculator"
input_stream: "TENSORS:input_tensors"
input_side_packet: "MODEL:model"
output_stream: "TENSORS:output_tensors"
options: {
[drishti.InferenceCalculatorOptions.ext] {
# Requesting GPU delegate.
delegate { gpu {} }
}
}
}
上記の CalculatorGraphConfig
をビルドする関数は次のようになります。
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Graph inputs.
Stream<std::vector<Tensor>> input_tensors =
graph.In(0).SetName("input_tensors").Cast<std::vector<Tensor>>();
SidePacket<TfLiteModelPtr> model =
graph.SideIn(0).SetName("model").Cast<TfLiteModelPtr>();
auto& inference_node = graph.AddNode("InferenceCalculator");
auto& inference_opts =
inference_node.GetOptions<InferenceCalculatorOptions>();
// Requesting GPU delegate.
inference_opts.mutable_delegate()->mutable_gpu();
input_tensors.ConnectTo(inference_node.In("TENSORS"));
model.ConnectTo(inference_node.SideIn("MODEL"));
Stream<std::vector<Tensor>> output_tensors =
inference_node.Out("TENSORS").Cast<std::vector<Tensor>>();
// Graph outputs.
output_tensors.SetName("output_tensors").ConnectTo(graph.Out(0));
// Get `CalculatorGraphConfig` to pass it into `CalculatorGraph`
return graph.GetConfig();
}
概要:
Graph::In/SideIn
を使用してグラフ入力をStream/SidePacket
として取得するNode::Out/SideOut
を使用してノード出力をStream/SidePacket
として取得Stream/SidePacket::ConnectTo
を使用して、ストリームとサイドパケットをノード入力(Node::In/SideIn
)とグラフ出力(Graph::Out/SideOut
)に接続します。ConnectTo
関数の代わりに、「ショートカット」演算子>>
を使用できます(例:x >> node.In("IN")
)。
Stream/SidePacket::Cast
は、AnyType
のストリームまたはサイドパケット(Stream<AnyType> in = graph.In(0);
など)を特定の型にキャストするために使用されます。AnyType
ではなく実際の型を使用すると、グラフビルダーの機能を最大限に活用し、グラフの読みやすさを向上させることができます。
高度な使用方法
ユーティリティ関数
読みやすさとコードの再利用に役立つように、推論構築コードを専用のユーティリティ関数に抽出します。
// Updates graph to run inference.
Stream<std::vector<Tensor>> RunInference(
Stream<std::vector<Tensor>> tensors, SidePacket<TfLiteModelPtr> model,
const InferenceCalculatorOptions::Delegate& delegate, Graph& graph) {
auto& inference_node = graph.AddNode("InferenceCalculator");
auto& inference_opts =
inference_node.GetOptions<InferenceCalculatorOptions>();
*inference_opts.mutable_delegate() = delegate;
tensors.ConnectTo(inference_node.In("TENSORS"));
model.ConnectTo(inference_node.SideIn("MODEL"));
return inference_node.Out("TENSORS").Cast<std::vector<Tensor>>();
}
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Graph inputs.
Stream<std::vector<Tensor>> input_tensors =
graph.In(0).SetName("input_tensors").Cast<std::vector<Tensor>>();
SidePacket<TfLiteModelPtr> model =
graph.SideIn(0).SetName("model").Cast<TfLiteModelPtr>();
InferenceCalculatorOptions::Delegate delegate;
delegate.mutable_gpu();
Stream<std::vector<Tensor>> output_tensors =
RunInference(input_tensors, model, delegate, graph);
// Graph outputs.
output_tensors.SetName("output_tensors").ConnectTo(graph.Out(0));
return graph.GetConfig();
}
その結果、RunInference
は、入出力とその型を示す明確なインターフェースを提供します。
これは簡単に再利用できます。たとえば、追加のモデル推論を実行する場合、数行で済みます。
// Run first inference.
Stream<std::vector<Tensor>> output_tensors =
RunInference(input_tensors, model, delegate, graph);
// Run second inference on the output of the first one.
Stream<std::vector<Tensor>> extra_output_tensors =
RunInference(output_tensors, extra_model, delegate, graph);
また、名前とタグ(InferenceCalculator
、TENSORS
、MODEL
)を複製したり、あちこちに専用の定数を導入したりする必要はありません。詳細は RunInference
関数にローカライズされています。
ユーティリティ クラス
確かに、これは関数に関することだけではありません。場合によっては、グラフ構築コードを読みやすくし、エラーが発生しにくくするユーティリティ クラスを導入することが有益である場合があります。
MediaPipe には、入力を渡すだけの PassThroughCalculator
計算ツールが用意されています。
input_stream: "float_value"
input_stream: "int_value"
input_stream: "bool_value"
output_stream: "passed_float_value"
output_stream: "passed_int_value"
output_stream: "passed_bool_value"
node {
calculator: "PassThroughCalculator"
input_stream: "float_value"
input_stream: "int_value"
input_stream: "bool_value"
# The order must be the same as for inputs (or you can use explicit indexes)
output_stream: "passed_float_value"
output_stream: "passed_int_value"
output_stream: "passed_bool_value"
}
上記のグラフを作成する簡単な C++ 構築コードを見てみましょう。
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Graph inputs.
Stream<float> float_value = graph.In(0).SetName("float_value").Cast<float>();
Stream<int> int_value = graph.In(1).SetName("int_value").Cast<int>();
Stream<bool> bool_value = graph.In(2).SetName("bool_value").Cast<bool>();
auto& pass_node = graph.AddNode("PassThroughCalculator");
float_value.ConnectTo(pass_node.In("")[0]);
int_value.ConnectTo(pass_node.In("")[1]);
bool_value.ConnectTo(pass_node.In("")[2]);
Stream<float> passed_float_value = pass_node.Out("")[0].Cast<float>();
Stream<int> passed_int_value = pass_node.Out("")[1].Cast<int>();
Stream<bool> passed_bool_value = pass_node.Out("")[2].Cast<bool>();
// Graph outputs.
passed_float_value.SetName("passed_float_value").ConnectTo(graph.Out(0));
passed_int_value.SetName("passed_int_value").ConnectTo(graph.Out(1));
passed_bool_value.SetName("passed_bool_value").ConnectTo(graph.Out(2));
// Get `CalculatorGraphConfig` to pass it into `CalculatorGraph`
return graph.GetConfig();
}
pbtxt
表現はエラーが発生しやすい可能性がありますが(パススルーする入力が多い場合)、C++ コードは空のタグと Cast
呼び出しの繰り返しなど、さらに問題があります。PassThroughNodeBuilder
を導入することでどのように改善できるかを見てみましょう。
class PassThroughNodeBuilder {
public:
explicit PassThroughNodeBuilder(Graph& graph)
: node_(graph.AddNode("PassThroughCalculator")) {}
template <typename T>
Stream<T> PassThrough(Stream<T> stream) {
stream.ConnectTo(node_.In(index_));
return node_.Out(index_++).Cast<T>();
}
private:
int index_ = 0;
GenericNode& node_;
};
グラフ作成コードは次のようになります。
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Graph inputs.
Stream<float> float_value = graph.In(0).SetName("float_value").Cast<float>();
Stream<int> int_value = graph.In(1).SetName("int_value").Cast<int>();
Stream<bool> bool_value = graph.In(2).SetName("bool_value").Cast<bool>();
PassThroughNodeBuilder pass_node_builder(graph);
Stream<float> passed_float_value = pass_node_builder.PassThrough(float_value);
Stream<int> passed_int_value = pass_node_builder.PassThrough(int_value);
Stream<bool> passed_bool_value = pass_node_builder.PassThrough(bool_value);
// Graph outputs.
passed_float_value.SetName("passed_float_value").ConnectTo(graph.Out(0));
passed_int_value.SetName("passed_int_value").ConnectTo(graph.Out(1));
passed_bool_value.SetName("passed_bool_value").ConnectTo(graph.Out(2));
// Get `CalculatorGraphConfig` to pass it into `CalculatorGraph`
return graph.GetConfig();
}
これで、パススルー構築コードで間違った順序やインデックスを使用することができなくなりました。また、PassThrough
入力から Cast
の型を推測することで、型指定を節約できます。
推奨事項と禁止事項
可能であれば、最初にグラフ入力を定義する
次のコードでは、次のようになります。
- グラフにどれだけ入力されているのか推測するのは難しいかもしれません。
- 全体としてエラーが発生しやすく、将来のメンテナンスが困難になる可能性がある(正しいインデックスか、名前か、一部の入力が削除されたり、オプション化されたりする場合など)。
- 他のグラフは異なる入力を持つ可能性があるため、
RunSomething
の再利用は制限されています。
非推奨 - 不正なコードの例
Stream<D> RunSomething(Stream<A> a, Stream<B> b, Graph& graph) {
Stream<C> c = graph.In(2).SetName("c").Cast<C>(); // Bad.
// ...
}
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
Stream<A> a = graph.In(0).SetName("a").Cast<A>();
// 10/100/N lines of code.
Stream<B> b = graph.In(1).SetName("b").Cast<B>() // Bad.
Stream<D> d = RunSomething(a, b, graph);
// ...
return graph.GetConfig();
}
代わりに、グラフビルダーの最初にグラフ入力を定義します。
推奨 - 適切なコードの例。
Stream<D> RunSomething(Stream<A> a, Stream<B> b, Stream<C> c, Graph& graph) {
// ...
}
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).SetName("a").Cast<A>();
Stream<B> b = graph.In(1).SetName("b").Cast<B>();
Stream<C> c = graph.In(2).SetName("c").Cast<C>();
// 10/100/N lines of code.
Stream<D> d = RunSomething(a, b, c, graph);
// ...
return graph.GetConfig();
}
常に定義されていない入力ストリームまたはサイドパケットがあり、先頭に配置する場合は、std::optional
を使用します。
推奨 - 適切なコードの例。
std::optional<Stream<A>> a;
if (needs_a) {
a = graph.In(0).SetName(a).Cast<A>();
}
グラフ出力を最後に定義する
次のコードでは、次のようになります。
- グラフにどれだけの出力があるかを推測するのは難しいかもしれません。
- 全体としてエラーが発生しやすく、将来のメンテナンスが困難になる可能性がある(インデックスが正しいか、名前が正しいか、一部のアウトプットが削除されたか、オプションになった場合など)。
- 他のグラフの出力が異なる可能性があるため、
RunSomething
の再利用は制限されています。
非推奨 - 不正なコードの例
void RunSomething(Stream<Input> input, Graph& graph) {
// ...
node.Out("OUTPUT_F")
.SetName("output_f").ConnectTo(graph.Out(2)); // Bad.
}
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// 10/100/N lines of code.
node.Out("OUTPUT_D")
.SetName("output_d").ConnectTo(graph.Out(0)); // Bad.
// 10/100/N lines of code.
node.Out("OUTPUT_E")
.SetName("output_e").ConnectTo(graph.Out(1)); // Bad.
// 10/100/N lines of code.
RunSomething(input, graph);
// ...
return graph.GetConfig();
}
代わりに、グラフビルダーの最後にグラフ出力を定義します。
推奨 - 適切なコードの例。
Stream<F> RunSomething(Stream<Input> input, Graph& graph) {
// ...
return node.Out("OUTPUT_F").Cast<F>();
}
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// 10/100/N lines of code.
Stream<D> d = node.Out("OUTPUT_D").Cast<D>();
// 10/100/N lines of code.
Stream<E> e = node.Out("OUTPUT_E").Cast<E>();
// 10/100/N lines of code.
Stream<F> f = RunSomething(input, graph);
// ...
// Outputs.
d.SetName("output_d").ConnectTo(graph.Out(0));
e.SetName("output_e").ConnectTo(graph.Out(1));
f.SetName("output_f").ConnectTo(graph.Out(2));
return graph.GetConfig();
}
ノードを互いに分離したままにする
MediaPipe では、パケット ストリームとサイドパケットは処理ノードと同じくらい意味があります。ノードの入力要件と出力プロダクトは、消費および生成するストリームとサイドパケットに関して、明確かつ独立して表現されます。
非推奨 - 不正なコードの例
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).Cast<A>();
auto& node1 = graph.AddNode("Calculator1");
a.ConnectTo(node1.In("INPUT"));
auto& node2 = graph.AddNode("Calculator2");
node1.Out("OUTPUT").ConnectTo(node2.In("INPUT")); // Bad.
auto& node3 = graph.AddNode("Calculator3");
node1.Out("OUTPUT").ConnectTo(node3.In("INPUT_B")); // Bad.
node2.Out("OUTPUT").ConnectTo(node3.In("INPUT_C")); // Bad.
auto& node4 = graph.AddNode("Calculator4");
node1.Out("OUTPUT").ConnectTo(node4.In("INPUT_B")); // Bad.
node2.Out("OUTPUT").ConnectTo(node4.In("INPUT_C")); // Bad.
node3.Out("OUTPUT").ConnectTo(node4.In("INPUT_D")); // Bad.
// Outputs.
node1.Out("OUTPUT").SetName("b").ConnectTo(graph.Out(0)); // Bad.
node2.Out("OUTPUT").SetName("c").ConnectTo(graph.Out(1)); // Bad.
node3.Out("OUTPUT").SetName("d").ConnectTo(graph.Out(2)); // Bad.
node4.Out("OUTPUT").SetName("e").ConnectTo(graph.Out(3)); // Bad.
return graph.GetConfig();
}
上記コードの各要素の意味は次のとおりです。
- ノードが互いに結合されている。たとえば、
node4
は入力元(node1
、node2
、node3
)を認識しており、リファクタリング、メンテナンス、コードの再利用が複雑になります- このような使用パターンは、ノードがデフォルトで分離されている proto 表現からのダウングレードです。
node#.Out("OUTPUT")
呼び出しは重複し、代わりにより簡潔な名前を使用して実際の型を指定するため、読みやすさが低下します。
したがって、上記の問題を修正するには、次のグラフ構築コードを記述します。
推奨 - 適切なコードの例。
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).Cast<A>();
// `node1` usage is limited to 3 lines below.
auto& node1 = graph.AddNode("Calculator1");
a.ConnectTo(node1.In("INPUT"));
Stream<B> b = node1.Out("OUTPUT").Cast<B>();
// `node2` usage is limited to 3 lines below.
auto& node2 = graph.AddNode("Calculator2");
b.ConnectTo(node2.In("INPUT"));
Stream<C> c = node2.Out("OUTPUT").Cast<C>();
// `node3` usage is limited to 4 lines below.
auto& node3 = graph.AddNode("Calculator3");
b.ConnectTo(node3.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node3.In("INPUT_C"));
Stream<D> d = node3.Out("OUTPUT").Cast<D>();
// `node4` usage is limited to 5 lines below.
auto& node4 = graph.AddNode("Calculator4");
b.ConnectTo(node4.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node4.In("INPUT_C"));
d.ConnectTo(node4.In("INPUT_D"));
Stream<E> e = node4.Out("OUTPUT").Cast<E>();
// Outputs.
b.SetName("b").ConnectTo(graph.Out(0));
c.SetName("c").ConnectTo(graph.Out(1));
d.SetName("d").ConnectTo(graph.Out(2));
e.SetName("e").ConnectTo(graph.Out(3));
return graph.GetConfig();
}
必要に応じて、node1
を簡単に削除して b
をグラフ入力にできます。node2
、node3
、node4
は互いに分離されているため(ちなみに proto 表現と同様)、更新する必要はありません。
全体として、上記のコードは proto グラフをより忠実に再現しています。
input_stream: "a"
node {
calculator: "Calculator1"
input_stream: "INPUT:a"
output_stream: "OUTPUT:b"
}
node {
calculator: "Calculator2"
input_stream: "INPUT:b"
output_stream: "OUTPUT:C"
}
node {
calculator: "Calculator3"
input_stream: "INPUT_B:b"
input_stream: "INPUT_C:c"
output_stream: "OUTPUT:d"
}
node {
calculator: "Calculator4"
input_stream: "INPUT_B:b"
input_stream: "INPUT_C:c"
input_stream: "INPUT_D:d"
output_stream: "OUTPUT:e"
}
output_stream: "b"
output_stream: "c"
output_stream: "d"
output_stream: "e"
さらに、ユーティリティ関数を抽出して他のグラフでさらに再利用できるようになりました。
推奨 - 適切なコードの例。
Stream<B> RunCalculator1(Stream<A> a, Graph& graph) {
auto& node = graph.AddNode("Calculator1");
a.ConnectTo(node.In("INPUT"));
return node.Out("OUTPUT").Cast<B>();
}
Stream<C> RunCalculator2(Stream<B> b, Graph& graph) {
auto& node = graph.AddNode("Calculator2");
b.ConnectTo(node.In("INPUT"));
return node.Out("OUTPUT").Cast<C>();
}
Stream<D> RunCalculator3(Stream<B> b, Stream<C> c, Graph& graph) {
auto& node = graph.AddNode("Calculator3");
b.ConnectTo(node.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node.In("INPUT_C"));
return node.Out("OUTPUT").Cast<D>();
}
Stream<E> RunCalculator4(Stream<B> b, Stream<C> c, Stream<D> d, Graph& graph) {
auto& node = graph.AddNode("Calculator4");
b.ConnectTo(node.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node.In("INPUT_C"));
d.ConnectTo(node.In("INPUT_D"));
return node.Out("OUTPUT").Cast<E>();
}
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).Cast<A>();
Stream<B> b = RunCalculator1(a, graph);
Stream<C> c = RunCalculator2(b, graph);
Stream<D> d = RunCalculator3(b, c, graph);
Stream<E> e = RunCalculator4(b, c, d, graph);
// Outputs.
b.SetName("b").ConnectTo(graph.Out(0));
c.SetName("c").ConnectTo(graph.Out(1));
d.SetName("d").ConnectTo(graph.Out(2));
e.SetName("e").ConnectTo(graph.Out(3));
return graph.GetConfig();
}
読みやすくするためにノードを分離する
非推奨 - 不正なコードの例
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).Cast<A>();
auto& node1 = graph.AddNode("Calculator1");
a.ConnectTo(node1.In("INPUT"));
Stream<B> b = node1.Out("OUTPUT").Cast<B>();
auto& node2 = graph.AddNode("Calculator2");
b.ConnectTo(node2.In("INPUT"));
Stream<C> c = node2.Out("OUTPUT").Cast<C>();
auto& node3 = graph.AddNode("Calculator3");
b.ConnectTo(node3.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node3.In("INPUT_C"));
Stream<D> d = node3.Out("OUTPUT").Cast<D>();
auto& node4 = graph.AddNode("Calculator4");
b.ConnectTo(node4.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node4.In("INPUT_C"));
d.ConnectTo(node4.In("INPUT_D"));
Stream<E> e = node4.Out("OUTPUT").Cast<E>();
// Outputs.
b.SetName("b").ConnectTo(graph.Out(0));
c.SetName("c").ConnectTo(graph.Out(1));
d.SetName("d").ConnectTo(graph.Out(2));
e.SetName("e").ConnectTo(graph.Out(3));
return graph.GetConfig();
}
上記のコードでは、各ノードの開始点と終了点がわかりにくい場合があります。これを改善してコードを読みやすくするには、各ノードの前後に空白行を挿入します。
推奨 - 適切なコードの例。
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).Cast<A>();
auto& node1 = graph.AddNode("Calculator1");
a.ConnectTo(node1.In("INPUT"));
Stream<B> b = node1.Out("OUTPUT").Cast<B>();
auto& node2 = graph.AddNode("Calculator2");
b.ConnectTo(node2.In("INPUT"));
Stream<C> c = node2.Out("OUTPUT").Cast<C>();
auto& node3 = graph.AddNode("Calculator3");
b.ConnectTo(node3.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node3.In("INPUT_C"));
Stream<D> d = node3.Out("OUTPUT").Cast<D>();
auto& node4 = graph.AddNode("Calculator4");
b.ConnectTo(node4.In("INPUT_B"));
c.ConnectTo(node4.In("INPUT_C"));
d.ConnectTo(node4.In("INPUT_D"));
Stream<E> e = node4.Out("OUTPUT").Cast<E>();
// Outputs.
b.SetName("b").ConnectTo(graph.Out(0));
c.SetName("c").ConnectTo(graph.Out(1));
d.SetName("d").ConnectTo(graph.Out(2));
e.SetName("e").ConnectTo(graph.Out(3));
return graph.GetConfig();
}
また、上記の表現は CalculatorGraphConfig
プロトコル表現により適合します。
ノードをユーティリティ関数に抽出する場合、ノードはすでに関数内でスコープ設定されており、ノードの開始位置と終了位置が明確であるため、次のように指定してもまったく問題ありません。
推奨 - 適切なコードの例。
CalculatorGraphConfig BuildGraph() {
Graph graph;
// Inputs.
Stream<A> a = graph.In(0).Cast<A>();
Stream<B> b = RunCalculator1(a, graph);
Stream<C> c = RunCalculator2(b, graph);
Stream<D> d = RunCalculator3(b, c, graph);
Stream<E> e = RunCalculator4(b, c, d, graph);
// Outputs.
b.SetName("b").ConnectTo(graph.Out(0));
c.SetName("c").ConnectTo(graph.Out(1));
d.SetName("d").ConnectTo(graph.Out(2));
e.SetName("e").ConnectTo(graph.Out(3));
return graph.GetConfig();
}