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Keras 모델을 TensorFlow.js로 가져오기

Keras 모델(일반적으로 Python API를 통해 생성됨)은 여러 형식 중 하나로 저장할 수 있습니다. '전체 모델' 형식은 추론 또는 추가 훈련을 위해 TensorFlow.js에 직접 로드할 수 있는 TensorFlow.js Layer 형식으로 변환할 수 있습니다.

대상 TensorFlow.js Layer 형식은 model.json 파일과 바이너리 형식의 샤딩된 가중치 파일 집합이 포함된 디렉터리입니다. model.json 파일에는 모델 토폴로지('아키텍처' 또는 '그래프.' 즉, 레이어에 대한 설명 및 연결 방법)와 가중치 파일의 매니페스트가 모두 포함되어 있습니다.

요구 사항

변환 절차에는 Python 환경이 필요합니다. pipenv 또는 virtualenv를 사용하여 격리된 것을 유지할 수 있습니다. 변환기를 설치하려면 pip install tensorflowjs를 사용하세요.

Keras 모델을 TensorFlow.js로 가져오는 것은 2단계 프로세스입니다. 먼저 기존 Keras 모델을 TF.js Layer 형식으로 변환한 다음 TensorFlow.js로 로드합니다.

1단계: 기존 Keras 모델을 TF.js Layer 형식으로 변환하기

Keras 모델은 일반적으로 model.save(filepath)를 통해 저장되며 모델 토폴로지와 가중치를 모두 포함하는 단일 HDF5(.h5) 파일을 생성합니다. 해당 파일을 TF.js Layer 형식으로 변환하려면 다음 명령을 실행합니다. 여기서 path/to/my_model.h5는 소스 Keras .h5 파일이고 path/to/tfjs_target_dir은 TF.js 파일의 대상 출력 디렉터리입니다.

# bash

tensorflowjs_converter --input_format keras \
                       path/to/my_model.h5 \
                       path/to/tfjs_target_dir

대체: Python API를 사용하여 TF.js Layer 형식으로 직접 내보내기

Python에 Keras 모델이 있는 경우 다음과 같이 TensorFlow.js Layer 형식으로 직접 내보낼 수 있습니다.

# Python

import tensorflowjs as tfjs

def train(...):
    model = keras.models.Sequential()   # for example
    ...
    model.compile(...)
    model.fit(...)
    tfjs.converters.save_keras_model(model, tfjs_target_dir)

2단계: TensorFlow.js에 모델 로드하기

웹 서버를 사용하여 1단계에서 생성한 변환된 모델 파일을 제공합니다. JavaScript에서 파일 가져오기를 허용하려면 Cross-Origin Resource Sharing(CORS)을 허용하는 서버를 구성해야 할 수도 있습니다.

그런 다음 model.json 파일에 URL을 제공하여 TensorFlow.js에 모델을 로드합니다.

// JavaScript

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const model = await tf.loadLayersModel('https://foo.bar/tfjs_artifacts/model.json');

이제 모델을 추론, 평가 또는 재훈련할 준비가 되었습니다. 예를 들어 로드된 모델을 즉시 사용하여 예측값을 낼 수 있습니다.

// JavaScript

const example = tf.fromPixels(webcamElement);  // for example
const prediction = model.predict(example);

많은 TensorFlow.js 예제는 Google Cloud Storage에서 변환 및 호스팅하고 사전 훈련된 모델을 사용하는 접근법을 취합니다.

model.json 파일 이름을 사용하여 전체 모델을 참조합니다. loadModel(...)model.json를 가져온 다음 추가 HTTP(S) 요청을 수행하여 model.json 가중치 매니페스트에서 참조되는 분할된 가중치 파일을 가져옵니다. 이 접근 방식을 사용하면 model.json 및 가중치 분할 요소가 각각 일반적인 캐시 파일 크기 제한보다 작아서 모든 파일을 브라우저(및 인터넷의 추가 캐싱 서버)에서 캐시할 수 있습니다. 따라서 모델은 이후에 더 빨리 로드될 수 있습니다.

지원되는 특성

TensorFlow.js Layer는 현재 표준 Keras 구성을 사용하는 Keras 모델만 지원합니다. 지원되지 않는 연산 또는 레이어(예: 사용자 정의 레이어, 람다 레이어, 사용자 정의 손실 또는 사용자 정의 메트릭)를 사용하는 모델은 JavaScript로 안정적으로 변환할 수 없는 Python 코드에 의존하기 때문에 자동으로 가져올 수 없습니다.