Introducing LiteRT: El entorno de ejecución de alto rendimiento de Google para la IA integrada en el dispositivo, antes conocido como TensorFlow Lite.

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Cómo compilar gráficos en C++

El compilador de gráficos C++ es una herramienta potente para realizar las siguientes tareas:

Cómo crear gráficos complejos
Parametrización de gráficos (p.ej., configurar un delegado en InferenceCalculator, habilitar o inhabilitar partes del gráfico)
Anulación de duplicación de gráficos (p.ej., en lugar de gráficos dedicados de CPU y GPU en pbtxt) puedes tener un solo código que cree los gráficos necesarios y comparta tantos como sea posible)
Compatibilidad con entradas y salidas opcionales de grafos
Personalización de gráficos por plataforma

Uso básico

Veamos cómo se puede usar el compilador de gráficos C++ para un gráfico simple:

# 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 {} }
    }
  }
}

La función para compilar el CalculatorGraphConfig anterior puede verse de la siguiente manera:

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();
}

Breve resumen:

Usa Graph::In/SideIn para obtener entradas del gráfico como Stream/SidePacket.
Usa Node::Out/SideOut para obtener resultados de nodo como Stream/SidePacket.
Usa Stream/SidePacket::ConnectTo para conectar transmisiones y paquetes laterales a entradas de nodo (Node::In/SideIn) y salidas de grafo (Graph::Out/SideOut)
- Hay un "atajo" el operador >> que puedes usar en lugar del Función ConnectTo (p.ej., x >> node.In("IN")).
Stream/SidePacket::Cast se usa para transmitir una transmisión o un paquete complementario de AnyType. (p.ej., Stream<AnyType> in = graph.In(0);) a un tipo determinado
- Usar tipos reales en lugar de AnyType te orientará mejor a liberar las capacidades del compilador de grafos y mejorar tus grafos la legibilidad.

Uso avanzado

Funciones de utilidad

Extraigamos el código de construcción de la inferencia en una función de utilidad dedicada para para facilitar la legibilidad y reutilizar el código:

// 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();
}

Como resultado, RunInference proporciona una interfaz clara que indica cuáles son las las entradas y salidas y sus tipos.

Se puede reutilizar fácilmente, p.ej., solo tendrás unas pocas líneas si quieres ejecutar una consulta Inferencia de modelo:

  // 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);

Y no necesitas duplicar nombres y etiquetas (InferenceCalculator, TENSORS o MODEL) o introduce constantes dedicadas aquí y allá, esas los detalles se localizan para la función RunInference.

Clases de utilidad

Y, sin duda, no se trata solo de funciones, sino que, en algunos casos, presentar clases de utilidades que pueden ayudar a crear el código de construcción de tu gráfico sean más fáciles de leer y menos propensos a errores.

MediaPipe ofrece la calculadora de PassThroughCalculator, que simplemente pasa a través de sus entradas:

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"
}

Veamos el código de construcción de C++ directo para crear el gráfico anterior:

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();
}

Mientras que la representación pbtxt puede ser propensa a errores (cuando tenemos muchas entradas para pasar a través de él), el código C++ se ve aún peor: etiquetas vacías repetidas y llamadas Cast. Vamos a Para ver cómo podemos mejorarlo, presentamos un PassThroughNodeBuilder:

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_;
};

Ahora, el código de construcción del grafo puede verse de la siguiente manera:

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();
}

Ahora no puedes tener un orden o índice incorrecto en el pase durante la construcción adivina el tipo de Cast desde PassThrough entrada.

Sugerencias y precauciones

Si es posible, define las entradas del grafo desde el principio.

En el siguiente código:

Puede ser difícil adivinar cuántas entradas tienes en el gráfico.
Puede ser propenso a errores en general y difícil de mantener en el futuro (p.ej., ¿es una ¿El índice es correcto? nombre? ¿qué sucede si se quitan algunas entradas o se vuelven opcionales? etcétera).
La reutilización de RunSomething está limitada porque otros gráficos pueden tener diferentes entradas

NO DEBES: ejemplo de código incorrecto.

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();
}

En cambio, define las entradas del gráfico al comienzo de tu compilador:

SÍ: Ejemplo de buen código.

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();
}

Usa std::optional si tienes una transmisión de entrada o un paquete lateral que no siempre definido y ponerlo al principio:

SÍ: Ejemplo de buen código.

std::optional<Stream<A>> a;
if (needs_a) {
  a = graph.In(0).SetName(a).Cast<A>();
}

Cómo definir los resultados del grafo al final

En el siguiente código:

Puede ser difícil adivinar cuántos resultados tienes en el gráfico.
Puede ser propenso a errores en general y difícil de mantener en el futuro (p.ej., ¿es una ¿El índice es correcto? nombre? ¿qué pasa si se quitan algunos desechos o se vuelven opcionales? etcétera).
La reutilización de RunSomething está limitada, ya que otros gráficos pueden tener resultados diferentes.

NO DEBES: ejemplo de código incorrecto.

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();
}

En su lugar, define los resultados del grafo al final de tu compilador de grafos:

SÍ: Ejemplo de buen código.

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();
}

Mantén los nodos separados entre sí

En MediaPipe, las transmisiones de paquetes y los paquetes laterales son tan significativos como el procesamiento nodos. Y cualquier requisito de entrada de nodo y producto de salida se expresa de manera clara e independiente en cuanto a las transmisiones y los paquetes laterales que consume y produce.

NO DEBES: ejemplo de código incorrecto.

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();
}

En el código anterior:

Los nodos están acoplados entre sí, p.ej., node4 sabe dónde están sus entradas que provienen de (node1, node2, node3) y complica la refactorización. el mantenimiento y la reutilización del código
- Este patrón de uso es un cambio a una versión inferior de la representación proto, en la que los nodos están desacoplados de forma predeterminada.
node#.Out("OUTPUT") llamadas están duplicadas y la legibilidad se ve afectada a medida que tú podría usar nombres más limpios y también proporcionar un tipo real.

Por lo tanto, para solucionar los problemas anteriores, puedes escribir el siguiente código de construcción del grafo:

SÍ: Ejemplo de buen código.

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();
}

Ahora, si es necesario, puedes quitar fácilmente node1 y hacer que b sea una entrada de gráfico y no Se necesitan actualizaciones para node2, node3 y node4 (igual que en la representación proto). porque están desacoplados entre sí.

En general, el código anterior replica el grafo proto más estrechamente:

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"

Además de eso, ahora puedes extraer funciones de utilidad para volver a usarlas en otros gráficos:

SÍ: Ejemplo de buen código.

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();
}

Nodos separados para una mejor legibilidad

NO DEBES: ejemplo de código incorrecto.

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();
}

En el código anterior, puede ser difícil comprender dónde comienza cada nodo y hasta el final. Para mejorar esto y ayudar a los lectores de código, solo tienes que dejar un espacio en blanco líneas antes y después de cada nodo:

SÍ: Ejemplo de buen código.

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();
}

Además, la representación anterior coincide con el protocolo CalculatorGraphConfig. una mejor representación.

Si extraes nodos en funciones de utilidad, su alcance se define dentro de las funciones. y está claro dónde empiezan y terminan, así que está bien tienen:

SÍ: Ejemplo de buen código.

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();
}