# ViT_MIGraphX

## 目录
- [目录结构](#目录结构)
- [项目介绍](#项目介绍)
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- [参考数据](#参考数据)
- [历史版本](#历史版本)

## 目录结构
```
├── Images
├── Makefile
├── Models
│   └── model.onnx
├── Python
├── README.md
└── src
    └── main.cpp
```

## 项目介绍

ViT是将Transformer应用到视觉领域的模型结构，本项目是ViT模型在MIGraphX推理框架上的分类推理示例

## 环境配置

推荐使用docker方式运行，提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-list)拉取的docker镜像

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/custom:decode-ffmpeg-dtk23.04
```

## 编译运行

### 编译
```
git clone https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit_migraphx.git
cd vit_migraphx
make
```

### 运行

下载推理数据
```
wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
tar -zxvf flower_photos.tgz
```

```
./ViT_MIGraphX
```
根据提示选择要运行的示例程序，比如执行
```
./ViT_MIGraphX --models=Models/model.onnx --input=flower_photos/daisy/
```
运行ViT模型，对daisy图片进行分类


## 准确率数据

测试数据使用的是[flower_photos](https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz)，使用的加速卡是DCU Z100

| Engine | Model Path| Data | Accuracy(%) |
| :------: | :------: | :------: | :------: |
| MIGraphX | models/model.onnx | daisy | 98.4 |
| MIGraphX | models/model.onnx | dandelion | 98.1 |
| MIGraphX | models/model.onnx | roses | 91.3 |
| MIGraphX | models/model.onnx | sunflowers | 97.4 |
| MIGraphX | models/model.onnx | tulips | 94.1 |

## 源码仓库及问题反馈

https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit_migraphx.git