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まえすとろ
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機械学習初学者が短期間でTensor flowで作ったmnistモデルをandroidアプリに組み込んだ話
統計・マーケ・機械学習 Meetup! #4 @ ゴーリスト https://data-refinement.connpass.com/event/75337/ で発表した時の資料です。
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機械学習初学者が短期間でTensor flowで作ったmnistモデルをandroidアプリに組み込んだ話
1.
機械学習初学者が短期間で TENSORFLOWで作ったMNISTモデル をANDROIDアプリに組み込んだ話 2018/01/16 まえすとろ
2.
WHO AM I? •
Name: まえすとろ • Androidエンジニアとして働いています • 過去にOR系の業務をしていましたが… • 大学院では純粋数学で作用素環論という分野を専攻。 • Twitter: @maestro_L_jp
3.
今回話す内容 • 手書き画像(0-9)から数字を 推測するロジック(いわゆる MNISTのモデル)をAndroid 端末上で動かすアプリ作りま した。 • 数日でこれ作りました。。。(苦労した…)
4.
デモ
5.
• 今回はこのアプリを作るのに使った技術について話します。 • KerasによるTensorFlowモデルの作成 •
TensorFlowモデルをAndroid上で動かすための方法
6.
KerasによるTensorFlowモデルの作成
7.
Kerasとは? • TensorFlow, Theanoなどをバックエンドにとした、ニュー ラルネット用ラッパーライブラリ。 •
https://keras.io/ja/ • TensorFlowのAPIをそのまま使うより簡単でかつ直感的に 書ける! • 初学者にはもってこい。 • Qiitaの記事とかみるとKerasを使ってサンプルあげてたりす るものが結構ある。 • ちょっと発展したことをやろうとした時に、実践的な記 事から学んでアウトプットにすぐに反映させやすい。
9.
「分類」を行う場合は、 ラベルは1次元から 「ラベルnに入る確信度」 を表す10次元のデータに変換。
11.
Model.fitで実際の学習処理 を行うが、その前にModel自 体を確定するために Model.complieを実行する。
12.
• 学習したmodelを保存するにはModel#saveでパスを指定して 保存できる。 • ファイル形式はHDF5。(拡張子は.h5) •
Keras本体とは別にh5pyをインストールしないといけない。 • しかし、HDF5形式のモデルはTensorFlowでは直接は扱えな い! HDF5形式の モデル export load
13.
• HDF5をTensorFlowで読める形式(pbファイル)に変換する必要 あり。 • https://github.com/icchi-h/keras_to_tensorflow HDF5形式の モデル export load pb形式の モデル 「KerasToTensorFlow」という ライブラリで変換。
14.
TensorFlowモデルをAndroid上で動かすための方法
15.
tensorflow-androidを使う • NDKのセットアップなしでTensorFlowモデルを Android上で使えるようにするためのライブラリ。 • 2017年5月のGoogle
I/O 2017で発表された。
16.
tensorflow-androidの導入 • 1. build.gradleの設定する この1行を追記
17.
• 2. TensorFlowInferenceInterfaceオブジェクトを使ったクラス作成。
18.
Feedに入力するべき値や、fetchに入力す るべき値はh5のモデル変換時に出てきた pb.asciiファイルに記載されているのでそ こを参照にしていすること。
19.
まとめ • Kerasを使えば機械学習のコーディングとか慣れていなくても手っ取り 早く実装+検証ができる! • tensorflow形式であればモデルのAndroidへの組み込みは容易になった。 •
今後、Keras+tensorflow-androidを使ってどんどん 機械学習を使ったアプリとか作っていきたい!
20.
今回作ったアプリとスクリプトのURL • MnistAndroid • https://github.com/LyricalMaestro/MnistAndroid •
モデル生成スクリプト • https://github.com/LyricalMaestro/tensor-flow-mnist-model- for-android-maker
21.
参考文献 • https://qiita.com/icchi_h/items/c37b52a3eb926d63f917 • https://qiita.com/yampy/items/706d44417c433e68db0d •
https://qiita.com/uramonk/items/c207c948ccb6cd0a1346
Editor's Notes
#4
作った背景は、単純に興味本位です。
#11
仮に畳み込みレイヤーとか追加したいときはmodel.add(Convolution2D)
#20
作った背景は、単純に興味本位です。
#21
作った背景は、単純に興味本位です。
#22
作った背景は、単純に興味本位です。
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