TensorFlow.js を使用した TensorFlow Decision Forests モデルの実行

これらの手順では、TF-DF モデルをトレーニングし、TensorFlow.js を使用して Web 上で実行する方法を説明します。

詳細な手順

TF-DF でモデルをトレーニングする

このチュートリアルを試すには、まず TF-DF モデルが必要です。独自のモデルを使用することも、初心者向けチュートリアルでモデルをトレーニングすることもできます。

Google Colab でモデルを簡単にトレーニングしたい場合は、次のコードスニペットを使用できます。

!pip install tensorflow_decision_forests -U -qq
import tensorflow as tf
import tensorflow_decision_forests as tfdf
import pandas as pd

# Download the dataset, load it into a pandas dataframe and convert it to TensorFlow format.
!wget -q https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/data/palmer_penguins/penguins.csv -O /tmp/penguins.csv
dataset_df = pd.read_csv("/tmp/penguins.csv")
train_ds = tfdf.keras.pd_dataframe_to_tf_dataset(dataset_df, label="species")

# Create and train the model
model_1 = tfdf.keras.GradientBoostedTreesModel()
model_1.fit(train_ds)

モデルを変換する

これ以降の手順では、TF-DF モデルがパス/tmp/my_saved_modelに保存されていることを前提としています。次のスニペットを実行して、モデルを TensorFlow.js に変換します。

!pip install tensorflow tensorflow_decision_forests 'tensorflowjs>=4.4.0'
!pip install tf_keras

# Prepare and load the model with TensorFlow
import tensorflow as tf
import tensorflowjs as tfjs
from google.colab import files

# Save the model in the SavedModel format
tf.saved_model.save(model_1, "/tmp/my_saved_model")

# Convert the SavedModel to TensorFlow.js and save as a zip file
tfjs.converters.tf_saved_model_conversion_v2.convert_tf_saved_model("/tmp/my_saved_model", "./tfjs_model")

# Download the converted TFJS model
!zip -r tfjs_model.zip tfjs_model/
files.download("tfjs_model.zip")

Google Colab の実行が終了すると、変換された TFJS モデルが zip ファイルとしてダウンロードされます。次のステップで使用する前に、このファイルを解凍します。

解凍された Tensorflow.js モデルは、多数のファイルで構成されます。サンプルモデルには次のものが含まれます。

資産.zip
グループ1-shard1of1.bin
モデル.json

Web 上で Tensorflow.js モデルを使用する

このテンプレートを使用して、TFJS 依存関係をロードし、TFDF モデルを実行します。モデルが提供される場所へのモデルパスを変更し、executeAsync に指定されたテンソルを変更します。

  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@4.5.0/dist/tf.min.js"></script>
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs-tfdf/dist/tf-tfdf.min.js"></script>
  <script>
    (async () =>{
      // Load the model.
      // Tensorflow.js currently needs the absolute path to the model including the full origin.
      const model = await tfdf.loadTFDFModel('https://path/to/unzipped/model/model.json');
      // Perform an inference
      const result = await model.executeAsync({
            "island": tf.tensor(["Torgersen"]),
            "bill_length_mm": tf.tensor([39.1]),
            "bill_depth_mm": tf.tensor([17.3]),
            "flipper_length_mm": tf.tensor([3.1]),
            "body_mass_g": tf.tensor([1000.0]),
            "sex": tf.tensor(["Female"]),
            "year": tf.tensor([2007], [1], 'int32'),
      });
      // The result is a 6-dimensional vector, the first half may be ignored
      result.print();
    })();
  </script>

質問がありますか?

TensorFlow Decision Forests のドキュメントとTensorFlow.js のドキュメントを確認してください。