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十博体育·手把手教程:如何从零开始训练 TF 模型并在安卓系统上运行

日期:2020-01-09 14:26:27

十博体育·手把手教程:如何从零开始训练 TF 模型并在安卓系统上运行

十博体育,本教程介绍如何使用 tf.keras 时序 api 从头开始训练模型,将 tf.keras 模型转换为 tflite 格式,并在 android 上运行该模型。我将以 mnist 数据为例介绍图像分类,并分享一些你可能会面临的常见问题。本教程着重于端到端的体验,我不会深入探讨各种 tf.keras api 或 android 开发。

下载我的示例代码并执行以下操作:

在 colab 中运行:使用 tf.keras 的训练模型,并将 keras 模型转换为 tflite(链接到 colab notebook)。

在 android studio 中运行:digitrecognizer(链接到android应用程序)。

1.训练自定义分类器

加载数据

我们将使用作为tf.keras框架一部分的mnst数据。

(x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data

预处理数据

接下来,我们将输入图像从 28x28 变为 28x28x1 的形状,将其标准化,并对标签进行 one-hot 编码。

定义模型体系结构

然后我们将用 cnn 定义网络架构。

def create_model:

# define the model architecture

model = keras.models.sequential([

# must define the input shape in the first layer of the neural network

keras.layers.conv2d(filters=32, kernel_size=3, padding='same', activation='relu', input_shape=(28,28,1)),

keras.layers.maxpooling2d(pool_size=2),

keras.layers.dropout(0.3),

keras.layers.conv2d(filters=64, kernel_size=3, padding='same', activation='relu'),

keras.layers.maxpooling2d(pool_size=2),

keras.layers.dropout(0.3),

keras.layers.flatten(),

keras.layers.dense(128, activation='relu'),

keras.layers.dropout(0.5),

keras.layers.dense(10, activation='softmax')

])

# compile the model

model.compile(loss=keras.losses.categorical_crossentropy,

optimizer=keras.optimizers.adam,

metrics=['accuracy'])

return model

训练模型

然后我们使用 model.fit来训练模型。

model.fit(x_train,

y_train,

batch_size=64,

epochs=3,

validation_data=(x_test, y_test))

2.模型保存和转换

训练结束后,我们将保存一个 keras 模型并将其转换为 tflite 格式。

保存一个 keras 模型

下面是保存 keras 模型的方法-

# save tf.keras model in hdf5 format

keras_model = "mnist_keras_model.h5"

keras.models.save_model(model, keras_model)

将keras模型转换为tflite

当使用 tflite 转换器将 keras 模型转换为 tflite 格式时,有两个选择- 1)从命令行转换,或 2)直接在 python 代码中转换,这个更加推荐。

1)通过命令行转换

$ tflite_convert \

$ --output_file=mymodel.tflite \

$ --keras_model_file=mymodel.h5

2)通过 python 代码转换

如果你可以访问模型训练代码,则这是转换的首选方法。

# convert the model

flite_model = converter.convert

# create the tflite model file

tflite_model_name = "mymodel.tflite"

open(tflite_model_name, "wb").write(tflite_model)

你可以将转换器的训练后量化设置为 true。

# set quantize to true

converter.post_training_quantize=true

验证转换的模型

将 keras 模型转换为 tflite 格式后,验证它是否能够与原始 keras 模型一样正常运行是很重要的。请参阅下面关于如何使用 tflite 模型运行推断的 python 代码片段。示例输入是随机输入数据,你需要根据自己的数据更新它。

# load tflite model and allocate tensors. interpreter = tf.contrib.lite.interpreter(model_path="converted_model.tflite")

interpreter.allocate_tensors

# get input and output tensors

input_details = interpreter.get_input_details output_details = interpreter.get_output_details

# test model on random input data

input_shape = input_details[0]['shape']

input_data = np.array(np.random.random_sample(input_shape),

dtype=np.float32) interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)

interpreter.invoke

output_data = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])

print(output_data)

ps:确保在转换后和将 tflite 模型放到 android 上面之前始终测试它。否则,当它在你的 android 应用程序上不能工作时,你无法分清是你的 android 代码有问题还是 ml 模型有问题。

3.在 android 上实现 tflite 模型

现在我们准备在 android 上实现 tflite 模型。创建一个新的 android 项目并遵循以下步骤

将 mnist.tflite 模型放在 assets 文件夹下

更新 build.gradle 以包含 tflite 依赖项

为用户创建自定义视图

创建一个进行数字分类的分类器

从自定义视图输入图像

图像预处理

用模型对图像进行分类

后处理

在用户界面中显示结果

classifier 类是大多数 ml 魔术发生的地方。确保在类中设置的维度与模型预期的维度匹配:

28x28x1 的图像

10 位数字的 10 个类:0、1、2、3…9

要对图像进行分类,请执行以下步骤:

预处理输入图像。将位图转换为 bytebuffer 并将像素转换为灰度,因为 mnist 数据集是灰度的。

使用由内存映射到 assets 文件夹下的模型文件创建的解释器运行推断。

后处理输出结果以在 ui 中显示。我们得到的结果有 10 种可能,我们将选择在 ui 中显示概率最高的数字。

过程中的挑战

以下是你可能遇到的挑战:

在 tflite 转换期间,如果出现「tflite 不支持某个操作」的错误,则应请求 tensorflow 团队添加该操作或自己创建自定义运算符。

有时,转换似乎是成功的,但转换后的模型却不起作用:例如,转换后的分类器可能在正负测试中以~0.5 的精度随机分类。(我在 tf 1.10 中遇到了这个错误,后来在 tf1.12 中修复了它)。

如果 android 应用程序崩溃,请查看 logcat 中的 stacktrace 错误:

确保输入图像大小和颜色通道设置正确,以匹配模型期望的输入张量大小。

确保 in build.gradle aaptoptions 设置为不压缩 tflite 文件。

aaptoptions {

nocompress "tflite"

总体来说,用 tf.keras 训练一个简单的图像分类器是轻而易举的,保存 keras 模型并将其转换为 tflite 也相当容易。目前,我们在 android 上实现 tflite 模型的方法仍然有点单调,希望将来能有所改进。

via:https://medium.com/@margaretmz/e2e-tfkeras-tflite-android-273acde6588

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