レイヤ・ルーチン操作コマンド¶

SoftNeuroのレイヤ・ルーチンに対する操作を行うためのコマンドの操作方法を解説します。
GPUなどを含めたマルチバックエンド環境において、利用可能なデバイス、レイヤ、ルーチンの確認を行うことができます。

plugins¶

追加ルーチンを利用するためのプラグインの管理を行います。インストール済みのプラグインの一覧表示、プラグインのインストール・アンインストール、利用可能なプラグインの一覧の表示などを行うことができます。

使い方
softneuro plugins [--help] [-i PLUGIN] [-u PLUGIN] [-s]

オプション

オプション	効果
-h, --help	本コマンドのヘルプを表示します。
-i, --install PLUGIN	`PLUGIN` で指定したプラグインをインストールします。 `auto` と指定すると適切なものを全て自動的にインストールします。
-u, --uninstall PLUGIN	`PLUGIN` で指定したプラグインをアンインストールします。 `all` と指定するとインストール済みの全てのプラグインをアンインストールします。
-s, --status	利用可能なプラグインとそのインストール状況を一覧表示します。インストール状況の凡例は下記の表のとおりです。

シンボル	状態
`I`	正常にインストール済みな状態
`C`	インストール済みだが両立できない他のプラグインが存在する状態
`?`	インストール済みだが正常に実行できない可能性がある状態
なし	インストールされていない状態

使用例
オプション無しで実行するとインストール済みのプラグインが確認できます。

$ softneuro plugins
plugin_avx2    AVX routines.
plugin_opencl  OpenCL routines.

次に他に利用可能なプラグインがないか確認します。下の例では、plugin_cudaが利用可能です。

$ softneuro plugins -s
I plugin_avx2
I plugin_opencl
  plugin_cuda

-i オプションを指定して、plugin_cuda プラグインを追加でインストールします。

$ softneuro plugin -i plugin_cuda
`plugin_cuda` is installed.

layers¶

利用可能なレイヤーの一覧を表示します。

使い方
usage: softneuro layers [--help]

オプション

オプション	効果
-h, --help	本コマンドのヘルプを表示します。

使用例

$ softneuro layers
adaptive_unit_scale
add
ave_pool2
batch_norm
box_filter
 :

lparams¶

レイヤーパラメータとそのデフォルト値の一覧を表示します。

使い方
usage: softneuro lparams [--help] LAYER

引数

引数名	内容
LAYER	パラメータの一覧を表示するレイヤー名を指定します。

オプション

オプション	効果
-h, --help	本コマンドのヘルプを表示します。

使用例

$ softneuro lparams conv2
{'padding': 'valid', 'pads': 0, 'dilations': 1, 'strides': 1, 'has_relu': false, 'relu_max_value': -1.0}

routines¶

実行環境で実行可能なスキーマを表示します。実行環境で実行可能なルーチンを表示します。

使い方
usage: softneuro routines [--help] LAYER

引数

引数名	内容
LAYER	実行可能なルーチンの一覧を表示するレイヤー名を指定します。指定しない場合、スキーマを表示します。

オプション

オプション	効果
--help	本コマンドのヘルプを表示します。

使用例

$ softneuro routines conv2
cpu/naive
cpu/naive/wg2
cpu:chf/naive
cpu:qint8:pt_sym/naive
cpu:qint8:pt_asym/naive
cpu:qint8:pc_sym/naive
cpu:qint8:pc_asym/naive
cpu:qint8/naive
cpu/wg2
 :

rparams¶

ルーチンパラメータとそのデフォルト値の一覧(レシピ)を表示します。

使い方
usage: softneuro rparams [--help] LAYER ROUTINE

引数

引数名	内容
LAYER	パラメータの一覧を表示するルーチンを持つレイヤーを指定します。
ROUTINE	パラメータの一覧を表示するルーチンを指定します。

オプション

オプション	効果
-h, --help	本コマンドのヘルプを表示します。

使用例

$ softneuro rparams conv2 cpu/wg3x3_nxn_avx
{'cache': [8192, 16384, 32768], 'task_unit': [4, 8, 16], 'tile_size': [2, 4, 6, 8]}

test¶

指定したレイヤーの動作テストを実行します。

使い方

usage: softneuro test [-o OUTPUT]... [--weight WNAME TENSOR]...[--thread NTHREADS]
                      [--affinity MASK[@IDS]]
                      [--params PARAMS][--routine ROUTINE] [--rparams RPARAMS]
                      [--loop NLOOPS] [--help]
                      LAYER [INPUT]...

引数

引数名	内容
LAYER	動作テストを実行するレイヤ。
INPUT	入力となるnumpyファイルまたはtensor specificationです。未指定時は[-1, 1]の乱数が入力となります。

オプション

オプション	効果
-o OUTPUT, --output OUTPUT	結果をnumpyファイルとして出力する際に指定するファイル名です。
--weight WNAME TENSOR	`WNAME`で指定したウエイトに`TENSOR`を設定して実行します。テンソルはnumpyファイルまたはtensor specificationで指定します。未指定時は[-1, 1]の乱数が設定されます。
--thread NTHREADS	処理を実行するスレッド数を設定できます。指定のない場合はCPUのコア数と同じ数になります。
--affinity MASK[@THREAD_INDICES]	`MASK`で指定したアフィニティマスクを`THREAD_INDICES`で指定したスレッドに適用します。 `THREAD_INDICES`が指定されていない場合は全スレッドにアフィニティマスクが適用されます。 `THREAD_INDICES`の書式については`softneuro help thread_indices`で表示されるヘルプを参照してください。
--params PARAMS	レイヤパラメータをJSONで指定します。パラメータは`lparams`コマンドで確認できます。
-r ROUTINE, --routine ROUTINE	ルーチンを設定して実行します。設定しない場合は`cpu`となります。実行可能なルーチンは`routines`コマンドで確認できます。
--rparams RPARAMS	ルーチンパラメータをJSONで指定します。指定可能なパラメータは`rparams`コマンドで確認できます。
-l NLOOPS, --loop NLOOPS	指定した回数だけ動作テストを繰り返します。
-h, --help	本コマンドのヘルプを表示します。

使用例

$ softneuro test -o out.npy --weight kernel "shape=3x3x128x128" --weight bias "shape=128" --params '{"padding": "valid", "stride": 2}' --routine "cpu/fast"  conv2 "shape=1x64x64x128"

---------------------------------
Statistics
---------------------------------
FUNCTION       AVE(usec)  MIN(usec)  MAX(usec)  #CALL
Dnn_forward()      2,348      2,348      2,348      1

Used memory: 9,924,608 Bytes