TNT.md

# TNT 系列
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## 目录

- [1. 模型介绍](#1)
    - [1.1 模型简介](#1.1)
    - [1.2 模型指标](#1.2)
- [2. 模型快速体验](#2)
- [3. 模型训练、评估和预测](#3)
- [4. 模型推理部署](#4)
  - [4.1 推理模型准备](#4.1)
  - [4.2 基于 Python 预测引擎推理](#4.2)
  - [4.3 基于 C++ 预测引擎推理](#4.3)
  - [4.4 服务化部署](#4.4)
  - [4.5 端侧部署](#4.5)
  - [4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测](#4.6)

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## 1. 模型介绍

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### 1.1 模型简介

TNT(Transformer-iN-Transformer)系列模型由华为诺亚于 2021 年提出，用于对 patch 级别和 pixel 级别的表示进行建模。在每个 TNT 块中，outer transformer block 用于处理 patch 嵌入，inner transformer block 从 pixel 嵌入中提取局部特征。通过线性变换层将 pixel 级特征投影到 patch 嵌入空间，然后加入到 patch 中。通过对 TNT 块的叠加，建立了用于图像识别的 TNT 模型。在 ImageNet 基准测试和下游任务上的实验证明了该 TNT 体系结构的优越性和有效性。例如，在计算量相当的情况下 TNT 能在 ImageNet 上达到 81.3% 的 top-1 精度，比 DeiT 高 1.5%。[论文地址](https://arxiv.org/abs/2103.00112)。

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### 1.2 模型指标

| Models           | Top1 | Top5 | Reference<br>top1 | Reference<br>top5 | FLOPs<br>(G) | Params<br>(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
| TNT_small | 0.8121 | 0.9563 | - | - | 5.2  | 23.8 |

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## 2. 模型快速体验

安装 paddlepaddle 和 paddleclas 即可快速对图片进行预测，体验方法可以参考[ResNet50 模型快速体验](./ResNet.md#2-模型快速体验)。

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## 3. 模型训练、评估和预测

此部分内容包括训练环境配置、ImageNet数据的准备、SwinTransformer 在 ImageNet 上的训练、评估、预测等内容。在 `ppcls/configs/ImageNet/SwinTransformer/` 中提供了 SwinTransformer 的训练配置，可以通过如下脚本启动训练：此部分内容可以参考[ResNet50 模型训练、评估和预测](./ResNet.md#3-模型训练评估和预测)。

**备注：** 由于 SwinTransformer 系列模型默认使用的 GPU 数量为 8 个，所以在训练时，需要指定8个GPU，如`python3 -m paddle.distributed.launch --gpus="0,1,2,3,4,5,6,7" tools/train.py -c xxx.yaml`, 如果使用 4 个 GPU 训练，默认学习率需要减小一半，精度可能有损。

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## 4. 模型推理部署

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### 4.1 推理模型准备

Paddle Inference 是飞桨的原生推理库， 作用于服务器端和云端，提供高性能的推理能力。相比于直接基于预训练模型进行预测，Paddle Inference可使用 MKLDNN、CUDNN、TensorRT 进行预测加速，从而实现更优的推理性能。更多关于Paddle Inference推理引擎的介绍，可以参考[Paddle Inference官网教程](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/guides/infer/inference/inference_cn.html)。

Inference 的获取可以参考 [ResNet50 推理模型准备](./ResNet.md#41-推理模型准备) 。

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### 4.2 基于 Python 预测引擎推理

PaddleClas 提供了基于 python 预测引擎推理的示例。您可以参考[ResNet50 基于 Python 预测引擎推理](./ResNet.md#42-基于-python-预测引擎推理) 对 SwinTransformer 完成推理预测。

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### 4.3 基于 C++ 预测引擎推理

PaddleClas 提供了基于 C++ 预测引擎推理的示例，您可以参考[服务器端 C++ 预测](../inference_deployment/cpp_deploy.md)来完成相应的推理部署。如果您使用的是 Windows 平台，可以参考[基于 Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南](../inference_deployment/cpp_deploy_on_windows.md)完成相应的预测库编译和模型预测工作。

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### 4.4 服务化部署

Paddle Serving 提供高性能、灵活易用的工业级在线推理服务。Paddle Serving 支持 RESTful、gRPC、bRPC 等多种协议，提供多种异构硬件和多种操作系统环境下推理解决方案。更多关于Paddle Serving 的介绍，可以参考[Paddle Serving 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle Serving 来完成模型服务化部署的示例，您可以参考[模型服务化部署](../inference_deployment/paddle_serving_deploy.md)来完成相应的部署工作。

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### 4.5 端侧部署

Paddle Lite 是一个高性能、轻量级、灵活性强且易于扩展的深度学习推理框架，定位于支持包括移动端、嵌入式以及服务器端在内的多硬件平台。更多关于 Paddle Lite 的介绍，可以参考[Paddle Lite 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle Lite 来完成模型端侧部署的示例，您可以参考[端侧部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)来完成相应的部署工作。

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### 4.6 Paddle2ONNX 模型转换与预测

Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式。通过 ONNX 可以完成将 Paddle 模型到多种推理引擎的部署，包括TensorRT/OpenVINO/MNN/TNN/NCNN，以及其它对 ONNX 开源格式进行支持的推理引擎或硬件。更多关于 Paddle2ONNX 的介绍，可以参考[Paddle2ONNX 代码仓库](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle2ONNX)。

PaddleClas 提供了基于 Paddle2ONNX 来完成 inference 模型转换 ONNX 模型并作推理预测的示例，您可以参考[Paddle2ONNX 模型转换与预测](@shuilong)来完成相应的部署工作。