Merge branch 'develop' into 'master'

Develop

See merge request !2

3rdParty/InstallOpenCVDependences.sh

-#! /bin/sh
-
-############### Ubuntu  ###############
-# 参考：https://docs.opencv.org/3.4.11/d7/d9f/tutorial_linux_install.html
-# apt-get install build-essential -y
-# apt-get install cmake git libgtk2.0-dev pkg-config libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev -y
-# apt-get install python-dev python-numpy libtbb2 libtbb-dev libjpeg-dev libpng-dev libtiff-dev libjasper-dev libdc1394-22-dev -y # 处理图像所需的包，可选
-
-############### CentOS ###############
-yum install gcc gcc-c++ gtk2-devel gimp-devel gimp-devel-tools gimp-help-browser zlib-devel libtiff-devel libjpeg-devel libpng-devel gstreamer-devel libavc1394-devel libraw1394-devel libdc1394-devel jasper-devel jasper-utils swig python libtool nasm -y
\ No newline at end of file

CMakeLists.txt

@@ -2,7 +2,7 @@
 cmake_minimum_required(VERSION 3.5)
 
 # 设置项目名
-project(MIGraphX_Samples)
+project(Bert)
 
 # 设置编译器
 set(CMAKE_CXX_COMPILER g++)
@@ -12,7 +12,6 @@ set(CMAKE_BUILD_TYPE release)
 # 添加头文件路径
 set(INCLUDE_PATH    ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/
                     ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Utility/ 
-                    ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/NLP/Bert/
                     $ENV{DTKROOT}/include/
                     ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/depend/include/)
 include_directories(${INCLUDE_PATH})
@@ -23,11 +22,7 @@ set(LIBRARY_PATH ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/depend/lib64/
 link_directories(${LIBRARY_PATH})
 
 # 添加依赖库
-set(LIBRARY opencv_core
-            opencv_imgproc
-            opencv_imgcodecs
-            opencv_dnn
-            migraphx_ref
+set(LIBRARY migraphx_ref
             migraphx
             migraphx_c
             migraphx_device
@@ -37,12 +32,10 @@ link_libraries(${LIBRARY})
 
 # 添加源文件
 set(SOURCE_FILES ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/main.cpp
-                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Sample.cpp
-                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/NLP/Bert/Bert.cpp
-                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/NLP/Bert/tokenization.cpp
-                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/NLP/Bert/utf8proc.c
-                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Utility/CommonUtility.cpp
+                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Bert.cpp
+                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Utility/tokenization.cpp
+                ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Utility/utf8proc.c
                 ${CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR}/Src/Utility/Filesystem.cpp)
 
 # 添加可执行目标
-add_executable(MIGraphX_Samples ${SOURCE_FILES})
+add_executable(Bert ${SOURCE_FILES})

Doc/Tutorial_Cpp/Bert.md → Doc/Tutorial_Cpp.md

 # Bert
 
-本示例主要通过Bert模型说明如何使用MIGraphX C++ API进行自然语言处理模型的推理，包括参数设置、数据准备、预处理、模型推理以及数据后处理。
+本示例主要通过Bert模型说明如何使用MIGraphX C++ API进行自然语言处理模型的推理，包括数据准备、预处理、模型推理以及数据后处理。
 
 ## 模型简介
 
-自然语言处理（Natural Language Processing，NLP ）是能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的理论和方法，是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 下载bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/Models/NLP/Bert文件夹下。整体模型结构如下图所示，也可以通过netron工具：https://netron.app/ 查看Bert模型结构。
+自然语言处理（Natural Language Processing，NLP ）是能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的理论和方法，是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 下载bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。整体模型结构如下图所示，也可以通过netron工具：https://netron.app/ 查看Bert模型结构。
 
-<img src="../Images/Bert_01.png" style="zoom:100%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_01.png" style="zoom:100%;" align=middle>
 
 问题回答任务是指输入一段上下文文本的描述和一个问题，模型从给定的文本中预测出答案。例如：
 
@@ -16,17 +16,6 @@
 3.答案：Li Ming
 ```
 
-## 参数设置
-
-在samples工程中的Resource/Configuration.xml文件的Bert节点表示Bert模型的参数，主要设置模型的读取路径。
-
-```xml
-<!--Bert-->
-<Bert>
-	<ModelPath>"../Resource/Models/NLP/bertsquad-10.onnx"</ModelPath>
-</Bert>
-```
-
 ## 数据准备
 
 在自然语言处理领域中，首先需要准备文本数据，如下所示，通常需要提供问题（question）和上下文文本（context），自己可以根据需求准备相应的问题和上下文文本作为输入数据，进行模型推理。
@@ -52,7 +41,7 @@
 
 如下图所示，为滑动窗口的具体操作：
 
-<img src="../Images/Bert_03.png" style="zoom:80%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_03.png" style="zoom:80%;" align=middle>
 
 从图中可以看出，通过指定窗口大小为256，进行滑动窗口处理可以将上下文文本分成多个子文本，用于后续的数据拼接。
 
@@ -106,7 +95,7 @@ ErrorCode Bert::Preprocessing(...)
 ### 数据拼接
 当获得指定的问题和上下文文本时，对问题和上下文文本进行拼接操作，具体过程如下图所示：
 
-<img src="../Images/Bert_02.png" style="zoom:80%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_02.png" style="zoom:80%;" align=middle>
 
 从图中可以看出，是将问题和上下文文本拼接成一个序列，问题和上下文文本用[SEP]符号隔开，完成数据拼接后再输入到模型中进行特征提取。其中，“[CLS]”是一个分类标志，表示后面的内容属于问题文本，“[SEP]”字符是一个分割标志，用来将问题和上下文文本分开。
 
@@ -207,7 +196,7 @@ ErrorCode Bert::Inference(...)
 
 获得模型的推理结果后，并不能直接作为问题回答任务的结果显示，如下图所示，还需要进一步数据处理，得到最终的预测结果。
 
-<img src="../Images/Bert_04.png" style="zoom:80%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_04.png" style="zoom:80%;" align=middle>
 
 从图中可以看出，数据后处理主要包含如下操作：
 

Doc/Tutorial_Python/Bert.md → Doc/Tutorial_Python.md

@@ -4,9 +4,9 @@
 
 ## 模型简介
 
-自然语言处理（Natural Language Processing，NLP ）是能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的理论和方法，是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/Models/NLP/Bert文件夹下。整体模型结构如下图所示，也可以通过netron工具：https://netron.app/ 查看Bert模型结构。
+自然语言处理（Natural Language Processing，NLP ）是能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的理论和方法，是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。整体模型结构如下图所示，也可以通过netron工具：https://netron.app/ 查看Bert模型结构。
 
-<img src="../Images/Bert_01.png" style="zoom:100%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_01.png" style="zoom:100%;" align=middle>
 
 问题回答任务是指输入一段上下文文本的描述和一个问题，模型从上下文文本中预测出答案。例如：
 
@@ -107,7 +107,7 @@ def read_squad_examples(input_file):
 
 1.滑动窗口操作，如下图所示，当问题加上下文文本超过256个字符时，采取滑动窗口的方法构建输入序列。
 
-<img src="../Images/Bert_03.png" style="zoom:80%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_03.png" style="zoom:80%;" align=middle>
 
 从图中可以看出，问题部分不参与滑动处理，只将上下文文本进行滑动窗口操作，裁切得到多个子文本，用于后续的数据拼接。
 
@@ -198,7 +198,7 @@ for idx in range(0, n):
 
 获得推理结果后，并不能直接作为问题回答任务的结果显示，如下图所示，还需要进一步数据处理，得到最终的预测结果。
 
-<img src="../Images/Bert_04.png" style="zoom:80%;" align=middle>
+<img src="./Images/Bert_04.png" style="zoom:80%;" align=middle>
 
 从图中可以看出，数据后处理主要包含如下操作：
 

Python/NLP/Bert/bert.py → Python/bert.py

@@ -10,7 +10,7 @@ RawResult = collections.namedtuple("RawResult",
                                    ["unique_id", "start_logits", "end_logits"])
 
 # 数据前处理
-input_file = '../../../Resource/Models/NLP/Bert/inputs_data.json'
+input_file = '../Resource/inputs_data.json'
 
 # 使用run_onnx_squad中的read_squad_examples方法读取输入文件，进行数据处理，将文本拆分成一个个单词
 eval_examples = read_squad_examples(input_file)  
@@ -23,7 +23,7 @@ n_best_size = 20        # 预选数量
 max_answer_length = 30  # 问题的最大长度
 
 # 分词工具
-vocab_file = os.path.join('../../../Resource/Models/NLP/Bert/uncased_L-12_H-768_A-12', 'vocab.txt')
+vocab_file = os.path.join('../Resource/uncased_L-12_H-768_A-12', 'vocab.txt')
 tokenizer = tokenizers.BertWordPieceTokenizer(vocab_file)
 
 # 使用run_onnx_squad中的convert_examples_to_features方法从输入中获取参数
@@ -31,7 +31,7 @@ input_ids, input_mask, segment_ids, extra_data = convert_examples_to_features(ev
 
 # 编译
 print("INFO: Parsing and compiling the model...")
-model = migraphx.parse_onnx("../../../Resource/Models/NLP/Bert/bertsquad-10.onnx")
+model = migraphx.parse_onnx("../Resource/bertsquad-10.onnx")
 model.compile(migraphx.get_target("gpu"),device_id=0)                        
 
 n = len(input_ids)

README.md

@@ -6,7 +6,13 @@ BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一
 ## 模型结构
 以往的预训练模型的结构会受到单向语言模型（从左到右或者从右到左）的限制，因而也限制了模型的表征能力，使其只能获取单方向的上下文信息。而BERT利用MLM进行预训练并且采用深层的双向Transformer组件（单向的Transformer一般被称为Transformer decoder，其每一个token（符号）只会attend到目前往左的token。而双向的Transformer则被称为Transformer encoder，其每一个token会attend到所有的token）来构建整个模型，因此最终生成能融合左右上下文信息的深层双向语言表征。
 
-## 构建安装
+## python版本推理
+
+下面介绍如何运行python代码示例，具体推理代码解析，在Doc/Tutorial_Python.md中有详细说明。
+
+本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource/文件夹下。
+
+### 拉取镜像
 
 在光源可拉取推理的docker镜像，BERT模型推理的镜像如下： 
 
@@ -14,13 +20,41 @@ BERT的全称为Bidirectional Encoder Representation from Transformers，是一
 docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:ort1.14.0_migraphx3.0.0-dtk22.10.1
 ```
 
-### 安装Opencv依赖
+### 推理示例
+
+1.参考《MIGraphX教程》设置好PYTHONPATH
+
+2.安装依赖：
+
+```python
+# 进入bert migraphx工程根目录
+cd <path_to_bert_migraphx> 
+
+# 进入示例程序目录
+cd ./Python/
+
+# 安装依赖
+pip install -r requirements.txt
+```
+
+3.在Python目录下执行如下命令运行该示例程序：
 
 ```python
-cd <path_to_migraphx_samples>
-sh ./3rdParty/InstallOpenCVDependences.sh
+python bert.py
 ```
 
+输出结果为：
+
+<img src="./Doc/Images/Bert_05.png" style="zoom:90%;" align=middle>
+
+输出结果中，问题id对应预测概率值最大的答案。
+
+## C++版本推理
+
+下面介绍如何运行C++代码示例，具体推理代码解析，在Doc/Tutorial_Cpp.md目录中有详细说明。
+
+参考Python版本推理中的构建安装，在光源中拉取推理的docker镜像。
+
 ### 修改CMakeLists.txt
 
 - 如果使用ubuntu系统，需要修改CMakeLists.txt中依赖库路径：
@@ -29,7 +63,7 @@ sh ./3rdParty/InstallOpenCVDependences.sh
 - **MIGraphX2.3.0及以上版本需要c++17**
 
 
-### 安装OpenCV并构建工程
+### 构建工程
 
 ```
 rbuild build -d depend
@@ -42,13 +76,13 @@ rbuild build -d depend
 **Centos**:
 
 ```
-export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_migraphx_samples>/depend/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
+export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_bert_migraphx>/depend/lib64/:$LD_LIBRARY_PATH
 ```
 
 **Ubuntu**:
 
 ```
-export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_migraphx_samples>/depend/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
+export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_bert_migraphx>/depend/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
 ```
 
 然后执行:
@@ -57,55 +91,22 @@ export LD_LIBRARY_PATH=<path_to_migraphx_samples>/depend/lib/:$LD_LIBRARY_PATH
 source ~/.bashrc
 ```
 
-## 推理
-
-本次采用经典的Bert模型完成问题回答任务，模型和分词文件下载链接：https://pan.baidu.com/s/1yc30IzM4ocOpTpfFuUMR0w, 提取码：8f1a, 将bertsquad-10.onnx文件和uncased_L-12_H-768_A-12分词文件保存在Resource\Models\NLP\Bert文件夹下。下面介绍如何运行python代码和C++代码示例，具体推理代码解析，在Doc目录中有详细说明。
+### 推理示例
 
-### python版本推理
-
-1.参考《MIGraphX教程》中的安装方法安装MIGraphX并设置好PYTHONPATH
-
-2.安装依赖：
+运行Bert示例程序，具体执行如下命令：
 
 ```python
-# 进入migraphx samples工程根目录
-cd <path_to_migraphx_samples> 
-
-# 进入示例程序目录
-cd Python/NLP/Bert
-
-# 安装依赖
-pip install -r requirements.txt
-```
-
-3.在Python/NLP/Bert目录下执行如下命令运行该示例程序：
-
-```python
-python bert.py
-```
-
-输出结果为：
-
-<img src="./Doc/Images/Bert_05.png" style="zoom:90%;" align=middle>
-
-输出结果中，问题id对应预测概率值最大的答案。
+# 进入bert migraphx工程根目录
+cd <path_to_bert_migraphx> 
 
-### C++版本推理
-
-切换到build目录中，执行如下命令：
-
-```python
+# 进入build目录
 cd ./build/
-./MIGraphX_Samples
-```
-
-根据提示选择运行BERT模型的示例程序
 
-```python
-./MIGraphX_Samples 0
+# 执行示例程序
+./Bert
 ```
 
-如下所示，会在当前界面中提示输入问题，根据问题得到预测答案
+如下所示，会在当前界面中提示输入问题，根据问题得到预测答案。
 
 <img src="./Doc/Images/Bert_06.png" style="zoom:100%;" align=middle>
 

Resource/Configuration.xml

-<?xml version="1.0" encoding="GB2312"?>
-<opencv_storage>
-	
-	<!--Bert-->
-	<Bert>
-		<ModelPath>"../Resource/Models/NLP/Bert/bertsquad-10.onnx"</ModelPath>
-	</Bert>
-
-</opencv_storage>

Src/NLP/Bert/Bert.cpp → Src/Bert.cpp

-#include <fstream>
-#include <sstream>
+#include <Bert.h>
+
 #include <migraphx/onnx.hpp>
 #include <migraphx/gpu/target.hpp>
-#include <migraphx/gpu/hip.hpp>
-#include <migraphx/generate.hpp>
-#include <migraphx/quantization.hpp>
-#include <CommonUtility.h>
+
 #include <Filesystem.h>
 #include <SimpleLog.h>
 #include <algorithm>
-#include <string>
-#include <vector>
 #include <stdexcept>
-#include <Bert.h>
 #include <tokenization.h>
 
 namespace migraphxSamples
 {
 
-Bert::Bert():logFile(NULL)
+Bert::Bert()
 {
 
 }
 
 Bert::~Bert()
 {
-    configurationFile.release();
+
 }
 
-ErrorCode Bert::Initialize(InitializationParameterOfNLP initParamOfNLPBert)
+ErrorCode Bert::Initialize()
 {
-    // 初始化(获取日志文件,加载配置文件等)
-    ErrorCode errorCode=DoCommonInitialization(initParamOfNLPBert);
-    if(errorCode!=SUCCESS)
-    {
-        LOG_ERROR(logFile,"fail to DoCommonInitialization\n");
-        return errorCode;
-    }
-    LOG_INFO(logFile,"succeed to DoCommonInitialization\n");
 
-    // 获取配置文件参数
-    FileNode netNode = configurationFile["Bert"];
-    std::string modelPath=initializationParameter.parentPath+(std::string)netNode["ModelPath"];
+    // 获取模型文件
+    std::string modelPath="../Resource/bertsquad-10.onnx";
 
     // 加载模型
     if(Exists(modelPath)==false)
     {
-        LOG_ERROR(logFile,"%s not exist!\n",modelPath.c_str());
+        LOG_ERROR(stdout,"%s not exist!\n",modelPath.c_str());
         return MODEL_NOT_EXIST;
     }
     net = migraphx::parse_onnx(modelPath);        
-    LOG_INFO(logFile,"succeed to load model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+    LOG_INFO(stdout,"succeed to load model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
 
     // 获取模型输入属性
     std::unordered_map<std::string, migraphx::shape> input = net.get_parameter_shapes();
@@ -72,55 +57,21 @@ ErrorCode Bert::Initialize(InitializationParameterOfNLP initParamOfNLPBert)
     // 编译模型
     migraphx::compile_options options;
     options.device_id=0;                          // 设置GPU设备，默认为0号设备
-    options.offload_copy=true;                    // 设置offload_copy
+    options.offload_copy=true;                    
     net.compile(gpuTarget,options);
-    LOG_INFO(logFile,"succeed to compile model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
-
-    // Run once by itself
-    migraphx::parameter_map inputData;
-    inputData[inputName1]=migraphx::generate_argument(inputShape1);
-    inputData[inputName2]=migraphx::generate_argument(inputShape2);
-    inputData[inputName3]=migraphx::generate_argument(inputShape3);
-    inputData[inputName4]=migraphx::generate_argument(inputShape4);
+    LOG_INFO(stdout,"succeed to compile model: %s\n",GetFileName(modelPath).c_str());
+
+    // warm up
+    std::unordered_map<std::string, migraphx::argument> inputData;
+    inputData[inputName1]=migraphx::argument(inputShape1);
+    inputData[inputName2]=migraphx::argument(inputShape2);
+    inputData[inputName3]=migraphx::argument(inputShape3);
+    inputData[inputName4]=migraphx::argument(inputShape4);
     net.eval(inputData);
 
     return SUCCESS;
 }
 
-ErrorCode Bert::DoCommonInitialization(InitializationParameterOfNLP initParamOfNLPBert)
-{
-    initializationParameter = initParamOfNLPBert;
-
-    // 获取日志文件
-    logFile=LogManager::GetInstance()->GetLogFile(initializationParameter.logName);
-
-    // 加载配置文件
-    std::string configFilePath=initializationParameter.configFilePath;
-    if(!Exists(configFilePath))     
-    {
-        LOG_ERROR(logFile, "no configuration file!\n");
-        return CONFIG_FILE_NOT_EXIST;
-    }
-    if(!configurationFile.open(configFilePath, FileStorage::READ))
-    {
-        LOG_ERROR(logFile, "fail to open configuration file\n");
-        return FAIL_TO_OPEN_CONFIG_FILE;
-    }
-    LOG_INFO(logFile, "succeed to open configuration file\n");
-
-    // 修改父路径
-    std::string &parentPath = initializationParameter.parentPath;
-    if (!parentPath.empty())
-    {
-        if(!IsPathSeparator(parentPath[parentPath.size() - 1]))
-        {
-           parentPath+=PATH_SEPARATOR;
-        }
-    }
-
-    return SUCCESS;
-}
-
 ErrorCode Bert::Inference(const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &input_ids, 
                           const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &input_masks, 
                           const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &segment_ids, 
@@ -144,7 +95,7 @@ ErrorCode Bert::Inference(const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &inp
         }
     }
 
-    migraphx::parameter_map inputData;
+    std::unordered_map<std::string, migraphx::argument> inputData;
     std::vector<migraphx::argument> results;
     migraphx::argument start_prediction;
     migraphx::argument end_prediction;
@@ -153,7 +104,7 @@ ErrorCode Bert::Inference(const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &inp
 
     for(int i=0;i<input_ids.size();++i)
     {
-        // 输入数据
+        // 创建输入数据
         inputData[inputName1]=migraphx::argument{inputShape1, (long unsigned int*)position_id[i]};
         inputData[inputName2]=migraphx::argument{inputShape2, (long unsigned int*)segment_id[i]};
         inputData[inputName3]=migraphx::argument{inputShape3, (long unsigned int*)input_mask[i]};

Src/NLP/Bert/Bert.h → Src/Bert.h

-#ifndef BERT_H
-#define BERT_H
+#ifndef __BERT_H__
+#define __BERT_H__
 
 #include <cstdint>
 #include <string>
 #include <migraphx/program.hpp>
-#include <CommonDefinition.h>
 #include <tokenization.h>
-using namespace cuBERT;
 
 namespace migraphxSamples
 {
+    typedef enum _ErrorCode
+    {
+        SUCCESS=0, 
+        MODEL_NOT_EXIST, 
+        CONFIG_FILE_NOT_EXIST, 
+        FAIL_TO_LOAD_MODEL, 
+        FAIL_TO_OPEN_CONFIG_FILE, 
+    }ErrorCode;
+
     typedef struct _Sort_st
     {
         int index;
@@ -31,7 +38,7 @@ public:
     
     ~Bert();
 
-    ErrorCode Initialize(InitializationParameterOfNLP initParamOfNLPBert);
+    ErrorCode Initialize();
 
     ErrorCode Inference(const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &input_ids, 
                         const std::vector<std::vector<long unsigned int>> &input_masks, 
@@ -55,13 +62,6 @@ public:
                              std::string &answer);
 
 private:
-    ErrorCode DoCommonInitialization(InitializationParameterOfNLP initParamOfNLPBert);
-
-private:
-    FILE *logFile;
-    cv::FileStorage configurationFile;
-    InitializationParameterOfNLP initializationParameter;
-
     std::vector<std::string> tokens_text;
     std::vector<std::string> tokens_question;
 

Src/Sample.cpp

-#include <Sample.h>
-#include <SimpleLog.h>
-#include <Filesystem.h>
-#include <Bert.h>
-#include <tokenization.h>
-#include <fstream>
-
-using namespace std;
-using namespace migraphx;
-using namespace migraphxSamples;
-
-void Sample_Bert()  
-{
-    // 加载Bert模型
-    Bert bert;
-    InitializationParameterOfNLP initParamOfNLPBert;
-    initParamOfNLPBert.parentPath = "";
-    initParamOfNLPBert.configFilePath = CONFIG_FILE;
-    initParamOfNLPBert.logName = "";
-    ErrorCode errorCode = bert.Initialize(initParamOfNLPBert);
-    if (errorCode != SUCCESS)
-    {
-        LOG_ERROR(stdout, "fail to initialize Bert!\n");
-        exit(-1);
-    }
-    LOG_INFO(stdout, "succeed to initialize Bert\n");
-
-    int max_seq_length = 256;      // 滑动窗口的长度
-    int max_query_length = 64;     // 问题的最大长度
-    int batch_size = 1;            // batch_size值
-    int n_best_size = 20;          // 索引数量
-    int max_answer_length = 30;    // 答案的最大长度
-
-    // 上下文文本数据
-    const char text[] = { u8"ROCm is the first open-source exascale-class platform for accelerated computing that’s also programming-language independent. It brings a philosophy of choice, minimalism and modular software development to GPU computing. You are free to choose or even develop tools and a language run time for your application. ROCm is built for scale, it supports multi-GPU computing and has a rich system run time with the critical features that large-scale application, compiler and language-run-time development requires. Since the ROCm ecosystem is comprised of open technologies: frameworks (Tensorflow / PyTorch), libraries (MIOpen / Blas / RCCL), programming model (HIP), inter-connect (OCD) and up streamed Linux® Kernel support – the platform is continually optimized for performance and extensibility." };
-    char question[100];
-
-    std::vector<std::vector<long unsigned int>> input_ids;
-    std::vector<std::vector<long unsigned int>> input_masks;
-    std::vector<std::vector<long unsigned int>> segment_ids;
-    std::vector<float> start_position;
-    std::vector<float> end_position;
-    std::string answer = {};
-
-    cuBERT::FullTokenizer tokenizer = cuBERT::FullTokenizer("../Resource/Models/NLP/Bert/uncased_L-12_H-768_A-12/vocab.txt");      // 分词工具
-
-    while (true) 
-    {
-        // 数据前处理
-        std::cout << "question: ";
-        cin.getline(question, 100);
-        bert.Preprocessing(tokenizer, batch_size, max_seq_length, text, question, input_ids, input_masks, segment_ids); 
-
-        // 推理
-        double time1 = getTickCount();
-        bert.Inference(input_ids, input_masks, segment_ids, start_position, end_position);
-        double time2 = getTickCount();
-        double elapsedTime = (time2 - time1) * 1000 / getTickFrequency();
-
-        // 数据后处理
-        bert.Postprocessing(n_best_size, max_answer_length, start_position, end_position, answer);
-
-        // 打印输出预测结果
-        std::cout << "answer: " << answer << std::endl;
-        LOG_INFO(stdout, "inference time:%f ms\n", elapsedTime);
-
-        // 清除数据
-        input_ids.clear();
-        input_masks.clear();
-        segment_ids.clear();
-        start_position.clear();
-        end_position.clear();
-        answer = {};
-    }
-}
\ No newline at end of file

Src/Sample.h

-// 示例程序
-
-#ifndef __SAMPLE_H__
-#define __SAMPLE_H__
-
-// Bert sample
-void Sample_Bert();
-
-#endif
\ No newline at end of file

Src/Utility/CommonDefinition.h

-// 常用数据类型和宏定义
-
-#ifndef __COMMON_DEFINITION_H__
-#define __COMMON_DEFINITION_H__
-
-#include <string>
-#include <opencv2/opencv.hpp>
-
-using namespace std;
-using namespace cv;
-
-namespace migraphxSamples
-{
-   
-// 路径分隔符(Linux:‘/’,Windows:’\\’)
-#ifdef _WIN32
-#define  PATH_SEPARATOR '\\'
-#else
-#define  PATH_SEPARATOR '/'
-#endif
-
-#define CONFIG_FILE                                                     "../Resource/Configuration.xml"
-
-typedef struct  __Time
-{
-    string year;
-    string month;
-    string day;
-    string hour;
-    string minute;
-    string second;
-    string millisecond; // ms
-    string microsecond; // us
-    string weekDay;
-}_Time;
-
-typedef enum  _ErrorCode
-{
-    SUCCESS=0,  // 0
-    MODEL_NOT_EXIST, // 模型不存在
-    CONFIG_FILE_NOT_EXIST, // 配置文件不存在
-    FAIL_TO_LOAD_MODEL, // 加载模型失败
-    FAIL_TO_OPEN_CONFIG_FILE, // 加载配置文件失败
-    IMAGE_ERROR, // 图像错误
-}ErrorCode;
-
-typedef struct  _ResultOfPrediction
-{
-    float confidence;
-    int label;
-    _ResultOfPrediction():confidence(0.0f),label(0){}
-
-}ResultOfPrediction;
-
-typedef struct  _ResultOfDetection
-{
-    Rect boundingBox;
-    float confidence;
-    int classID;
-    string className;
-    bool exist;
-
-    _ResultOfDetection():confidence(0.0f),classID(0),exist(true){}
-
-}ResultOfDetection;
-
-typedef struct  _InitializationParameterOfNLP
-{
-    std::string parentPath;
-    std::string configFilePath;
-    cv::Size inputSize;
-    std::string logName;
-}InitializationParameterOfNLP;
-
-}
-
-#endif
-

Src/Utility/CommonUtility.cpp

-#include <CommonUtility.h>
-#include <assert.h>
-#include <ctype.h>
-#include <time.h>
-#include <stdlib.h>
-#include <algorithm>
-#include <sstream>
-#include <vector>
-
-#ifdef _WIN32
-#include <io.h>
-#include <direct.h>
-#include <Windows.h>
-#else
-#include <unistd.h>
-#include <dirent.h>
-#include <sys/stat.h>
-#include <sys/time.h>
-#endif
-
-#include <SimpleLog.h>
-
-namespace migraphxSamples
-{
-
-
-_Time GetCurrentTime3()
-{
-    _Time currentTime;
-
-#if (defined WIN32 || defined _WIN32)
-	SYSTEMTIME systemTime;
-	GetLocalTime(&systemTime);
-
-	char temp[8] = { 0 };
-	sprintf(temp, "%04d", systemTime.wYear);
-	currentTime.year=string(temp);
-	sprintf(temp, "%02d", systemTime.wMonth);
-	currentTime.month=string(temp);
-	sprintf(temp, "%02d", systemTime.wDay);
-	currentTime.day=string(temp);
-	sprintf(temp, "%02d", systemTime.wHour);
-	currentTime.hour=string(temp);
-	sprintf(temp, "%02d", systemTime.wMinute);
-	currentTime.minute=string(temp);
-	sprintf(temp, "%02d", systemTime.wSecond);
-	currentTime.second=string(temp);
-	sprintf(temp, "%03d", systemTime.wMilliseconds);
-	currentTime.millisecond=string(temp);
-	sprintf(temp, "%d", systemTime.wDayOfWeek);
-	currentTime.weekDay=string(temp);
-#else
-	struct timeval    tv;
-	struct tm         *p;
-	gettimeofday(&tv, NULL);
-	p = localtime(&tv.tv_sec);
-
-	char temp[8]={0};
-    sprintf(temp,"%04d",1900+p->tm_year);
-    currentTime.year=string(temp);
-	sprintf(temp,"%02d",1+p->tm_mon);
-	currentTime.month=string(temp);
-	sprintf(temp,"%02d",p->tm_mday);
-	currentTime.day=string(temp);
-	sprintf(temp,"%02d",p->tm_hour);
-	currentTime.hour=string(temp);
-	sprintf(temp,"%02d",p->tm_min);
-	currentTime.minute=string(temp);
-	sprintf(temp,"%02d",p->tm_sec);
-	currentTime.second=string(temp);
-	sprintf(temp,"%03d",tv.tv_usec/1000);
-	currentTime.millisecond = string(temp);
-    sprintf(temp, "%03d", tv.tv_usec % 1000);
-	currentTime.microsecond = string(temp);
-    sprintf(temp, "%d", p->tm_wday);
-    currentTime.weekDay = string(temp);
-#endif
-    return currentTime;
-}
-
-std::vector<std::string> SplitString(std::string str, std::string separator)
-{
-    std::string::size_type pos;
-    std::vector<std::string> result;
-    str+=separator;//扩展字符串以方便操作
-    int size=str.size();
-
-    for(int i=0; i<size; i++)
-    {
-        pos=str.find(separator,i);
-        if(pos<size)
-        {
-            std::string s=str.substr(i,pos-i);
-            result.push_back(s);
-            i=pos+separator.size()-1;
-        }
-    }
-    return result;
-}
-
-
-bool CompareConfidence(const ResultOfDetection &L,const ResultOfDetection &R)
-{
-    return L.confidence > R.confidence;
-}
-
-bool CompareArea(const ResultOfDetection &L,const ResultOfDetection &R)
-{
-    return L.boundingBox.area() > R.boundingBox.area();
-}
-
-void NMS(vector<ResultOfDetection> &detections, float IOUThreshold)
-{
-    // sort
-    std::sort(detections.begin(), detections.end(), CompareConfidence);
-
-    for (int i = 0; i<detections.size(); ++i)
-    {
-        if (detections[i].exist)
-        {
-            for (int j = i + 1; j<detections.size(); ++j)
-            {
-                if (detections[j].exist)
-                {
-                    // compute IOU
-                    float intersectionArea = (detections[i].boundingBox & detections[j].boundingBox).area();
-                    float intersectionRate = intersectionArea / (detections[i].boundingBox.area() + detections[j].boundingBox.area() - intersectionArea);
-
-                    if (intersectionRate>IOUThreshold)
-                    {
-                        detections[j].exist = false;
-                    }
-                }
-            }
-        }
-    }
-
-}
-
-}

Src/Utility/CommonUtility.h

-// 常用工具
-
-#ifndef __COMMON_UTILITY_H__
-#define __COMMON_UTILITY_H__
-
-#include <mutex>
-#include <string>
-#include <vector>
-#include <CommonDefinition.h>
-
-using namespace std;
-
-namespace migraphxSamples
-{
-
-// 分割字符串
-std::vector<std::string> SplitString(std::string str,std::string separator);
-
-// 排序规则: 按照置信度或者按照面积排序
-bool CompareConfidence(const ResultOfDetection &L,const ResultOfDetection &R);
-bool CompareArea(const ResultOfDetection &L,const ResultOfDetection &R);
-
-void NMS(std::vector<ResultOfDetection> &detections, float IOUThreshold);
-
-}
-
-#endif

Src/Utility/Filesystem.cpp

@@ -11,12 +11,7 @@
 #include <unistd.h>
 #include <dirent.h>
 #endif
-#include <CommonUtility.h>
-#include <opencv2/opencv.hpp>
-#include <SimpleLog.h>
 
-using namespace cv;
- 
 // 路径分隔符(Linux:‘/’,Windows:’\\’)
 #ifdef _WIN32
 #define  PATH_SEPARATOR '\\'
@@ -24,9 +19,31 @@ using namespace cv;
 #define  PATH_SEPARATOR '/'
 #endif
 
+using namespace std;
+
 namespace migraphxSamples
 {
 
+static std::vector<std::string> SplitString(std::string str, std::string separator)
+{
+    std::string::size_type pos;
+    std::vector<std::string> result;
+    str+=separator;//扩展字符串以方便操作
+    int size=str.size();
+
+    for(int i=0; i<size; i++)
+    {
+        pos=str.find(separator,i);
+        if(pos<size)
+        {
+            std::string s=str.substr(i,pos-i);
+            result.push_back(s);
+            i=pos+separator.size()-1;
+        }
+    }
+    return result;
+}
+
 #if defined _WIN32 || defined WINCE
     const char dir_separators[] = "/\\";
 
@@ -293,7 +310,7 @@ namespace migraphxSamples
 		}
 		else
 		{
-			LOG_INFO(stdout, "could not open directory: %s", directory.c_str());
+			printf("could not open directory: %s", directory.c_str());
 		}
 	}
 
@@ -390,7 +407,7 @@ namespace migraphxSamples
 #endif
 			if (!result)
 			{
-				LOG_INFO(stdout, "can't remove directory: %s\n", path.c_str());
+				printf("can't remove directory: %s\n", path.c_str());
 			}
 		}
 		else
@@ -402,7 +419,7 @@ namespace migraphxSamples
 #endif
 			if (!result)
 			{
-				LOG_INFO(stdout, "can't remove file: %s\n", path.c_str());
+				printf("can't remove file: %s\n", path.c_str());
 			}
 		}
 	}
@@ -438,7 +455,7 @@ namespace migraphxSamples
 					{
 						RemoveAll(path);
 						++numberOfFiles;
-						LOG_INFO(stdout, "%s deleted! number of deleted files:%d\n", path.c_str(), numberOfFiles);
+						printf("%s deleted! number of deleted files:%d\n", path.c_str(), numberOfFiles);
 					}
 
 				}
@@ -452,7 +469,7 @@ namespace migraphxSamples
 		}
 		else
 		{
-			LOG_INFO(stdout, "could not open directory: %s", directory.c_str());
+			printf("could not open directory: %s", directory.c_str());
 		}
 
 		// ����RemoveAllɾ��Ŀ¼
@@ -592,17 +609,17 @@ namespace migraphxSamples
 
         if(!srcFile.is_open())
         {
-            LOG_ERROR(stdout,"can not open %s\n",srcPath.c_str());
+            printf("can not open %s\n",srcPath.c_str());
             return false;
         }
         if(!dstFile.is_open())
         {
-			LOG_ERROR(stdout, "can not open %s\n", dstPath.c_str());
+			printf("can not open %s\n", dstPath.c_str());
             return false;
         }
         if(srcPath==dstPath)
         {
-			LOG_ERROR(stdout, "src can not be same with dst\n");
+			printf("src can not be same with dst\n");
             return false;
         }
         char buffer[2048];
@@ -622,7 +639,7 @@ namespace migraphxSamples
     {
         if(srcPath==dstPath)
         {
-			LOG_ERROR(stdout, "src can not be same with dst\n");
+			printf("src can not be same with dst\n");
             return false;
         }
 
@@ -662,9 +679,9 @@ namespace migraphxSamples
 
 			// process
 			double process = (1.0*(i + 1) / fileNameList.size()) * 100;
-			LOG_INFO(stdout, "%s done! %f% \n", GetFileName(fileNameList[i]).c_str(), process);
+			printf("%s done! %f% \n", GetFileName(fileNameList[i]).c_str(), process);
         }
-		LOG_INFO(stdout, "all done!(the number of files:%d)\n", fileNameList.size());
+		printf("all done!(the number of files:%d)\n", fileNameList.size());
 
         return true;