ดูบน TensorFlow.org | ทำงานใน Google Colab | ดูแหล่งที่มาบน GitHub | ดาวน์โหลดโน๊ตบุ๊ค |
TensorFlow Lite รองรับการแปลงข้อมูลจำเพาะอินพุต/เอาต์พุตของรุ่น TensorFlow เป็นรุ่น TensorFlow Lite ข้อมูลจำเพาะของอินพุต/เอาต์พุตเรียกว่า "ลายเซ็น" สามารถระบุลายเซ็นได้เมื่อสร้าง SavedModel หรือสร้างฟังก์ชันที่เป็นรูปธรรม
ลายเซ็นใน TensorFlow Lite มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้:
- โดยระบุอินพุตและเอาต์พุตของโมเดล TensorFlow Lite ที่แปลงแล้วโดยเคารพลายเซ็นของโมเดล TensorFlow
- อนุญาตให้ TensorFlow Lite รุ่นเดียวรองรับจุดเริ่มต้นได้หลายจุด
ลายเซ็นประกอบด้วยสามชิ้น:
- อินพุต: แผนที่สำหรับอินพุตจากชื่ออินพุตในลายเซ็นไปยังเทนเซอร์อินพุต
- เอาต์พุต: แผนที่สำหรับการแมปเอาต์พุตจากชื่อเอาต์พุตในลายเซ็นไปยังเทนเซอร์เอาต์พุต
- คีย์ลายเซ็น: ชื่อที่ระบุจุดเริ่มต้นของกราฟ
ติดตั้ง
import tensorflow as tf
ตัวอย่างรุ่น
สมมติว่าเรามีงานสองอย่าง เช่น การเข้ารหัสและถอดรหัสเป็นโมเดล TensorFlow:
class Model(tf.Module):
@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.float32)])
def encode(self, x):
result = tf.strings.as_string(x)
return {
"encoded_result": result
}
@tf.function(input_signature=[tf.TensorSpec(shape=[None], dtype=tf.string)])
def decode(self, x):
result = tf.strings.to_number(x)
return {
"decoded_result": result
}
ในแง่ลายเซ็น โมเดล TensorFlow ด้านบนสามารถสรุปได้ดังนี้:
ลายเซ็น
- คีย์: เข้ารหัส
- อินพุต: {"x"}
- เอาต์พุต: {"encoded_result"}
ลายเซ็น
- คีย์: ถอดรหัส
- อินพุต: {"x"}
- เอาต์พุต: {"decoded_result"}
แปลงโมเดลด้วย Signatures
API ตัวแปลง TensorFlow Lite จะนำข้อมูลลายเซ็นด้านบนมาไว้ในโมเดล TensorFlow Lite ที่แปลงแล้ว
ฟังก์ชันการแปลงนี้มีอยู่ในตัวแปลง API ทั้งหมดที่เริ่มต้นจาก TensorFlow เวอร์ชัน 2.7.0 ดูตัวอย่างการใช้งาน
จากโมเดลที่บันทึกไว้
model = Model()
# Save the model
SAVED_MODEL_PATH = 'content/saved_models/coding'
tf.saved_model.save(
model, SAVED_MODEL_PATH,
signatures={
'encode': model.encode.get_concrete_function(),
'decode': model.decode.get_concrete_function()
})
# Convert the saved model using TFLiteConverter
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_saved_model(SAVED_MODEL_PATH)
converter.target_spec.supported_ops = [
tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, # enable TensorFlow Lite ops.
tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS # enable TensorFlow ops.
]
tflite_model = converter.convert()
# Print the signatures from the converted model
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
signatures = interpreter.get_signature_list()
print(signatures)
2021-11-15 12:17:48.388332: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them. INFO:tensorflow:Assets written to: content/saved_models/coding/assets 2021-11-15 12:17:48.727484: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format. 2021-11-15 12:17:48.727522: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:366] Ignored drop_control_dependency. WARNING:absl:Buffer deduplication procedure will be skipped when flatbuffer library is not properly loaded 2021-11-15 12:17:48.727529: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:372] Ignored change_concat_input_ranges. 2021-11-15 12:17:48.767576: W tensorflow/compiler/mlir/lite/flatbuffer_export.cc:1891] TFLite interpreter needs to link Flex delegate in order to run the model since it contains the following Select TFop(s): Flex ops: FlexAsString, FlexStringToNumber Details: tf.AsString(tensor<?xf32>) -> (tensor<?x!tf_type.string>) : {device = "", fill = "", precision = -1 : i64, scientific = false, shortest = false, width = -1 : i64} tf.StringToNumber(tensor<?x!tf_type.string>) -> (tensor<?xf32>) : {device = "", out_type = f32} See instructions: https://www.tensorflow.org/lite/guide/ops_select {'decode': {'inputs': ['x'], 'outputs': ['decoded_result']}, 'encode': {'inputs': ['x'], 'outputs': ['encoded_result']} } INFO: Created TensorFlow Lite delegate for select TF ops. INFO: TfLiteFlexDelegate delegate: 1 nodes delegated out of 1 nodes with 1 partitions.
จาก Keras Model
# Generate a Keras model.
keras_model = tf.keras.Sequential(
[
tf.keras.layers.Dense(2, input_dim=4, activation='relu', name='x'),
tf.keras.layers.Dense(1, activation='relu', name='output'),
]
)
# Convert the keras model using TFLiteConverter.
# Keras model converter API uses the default signature automatically.
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model)
tflite_model = converter.convert()
# Print the signatures from the converted model
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
signatures = interpreter.get_signature_list()
print(signatures)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmplhr7j714/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmplhr7j714/assets 2021-11-15 12:17:49.368226: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format. 2021-11-15 12:17:49.368264: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:366] Ignored drop_control_dependency. WARNING:absl:Buffer deduplication procedure will be skipped when flatbuffer library is not properly loaded {'serving_default': {'inputs': ['x_input'], 'outputs': ['output']} }
จากฟังก์ชันคอนกรีต
model = Model()
# Convert the concrete functions using TFLiteConverter
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_concrete_functions(
[model.encode.get_concrete_function(),
model.decode.get_concrete_function()], model)
converter.target_spec.supported_ops = [
tf.lite.OpsSet.TFLITE_BUILTINS, # enable TensorFlow Lite ops.
tf.lite.OpsSet.SELECT_TF_OPS # enable TensorFlow ops.
]
tflite_model = converter.convert()
# Print the signatures from the converted model
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
signatures = interpreter.get_signature_list()
print(signatures)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpc14_l70o/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpc14_l70o/assets 2021-11-15 12:17:49.538814: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format. 2021-11-15 12:17:49.538850: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:366] Ignored drop_control_dependency. WARNING:absl:Buffer deduplication procedure will be skipped when flatbuffer library is not properly loaded {'decode': {'inputs': ['x'], 'outputs': ['decoded_result']}, 'encode': {'inputs': ['x'], 'outputs': ['encoded_result']} } 2021-11-15 12:17:49.572773: W tensorflow/compiler/mlir/lite/flatbuffer_export.cc:1891] TFLite interpreter needs to link Flex delegate in order to run the model since it contains the following Select TFop(s): Flex ops: FlexAsString, FlexStringToNumber Details: tf.AsString(tensor<?xf32>) -> (tensor<?x!tf_type.string>) : {device = "", fill = "", precision = -1 : i64, scientific = false, shortest = false, width = -1 : i64} tf.StringToNumber(tensor<?x!tf_type.string>) -> (tensor<?xf32>) : {device = "", out_type = f32} See instructions: https://www.tensorflow.org/lite/guide/ops_select
เรียกใช้ลายเซ็น
API การอนุมาน TensorFlow รองรับการดำเนินการตามลายเซ็น:
- การเข้าถึงเทนเซอร์อินพุต/เอาต์พุตผ่านชื่อของอินพุตและเอาต์พุต ที่ระบุโดยลายเซ็น
- เรียกใช้จุดเข้าใช้งานแต่ละจุดของกราฟแยกกัน โดยระบุด้วยคีย์ลายเซ็น
- รองรับขั้นตอนการเริ่มต้นของ SavedModel
การเชื่อมโยงภาษา Java, C++ และ Python พร้อมใช้งานแล้ว ดูตัวอย่างในส่วนด้านล่าง
Java
try (Interpreter interpreter = new Interpreter(file_of_tensorflowlite_model)) {
// Run encoding signature.
Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
inputs.put("x", input);
Map<String, Object> outputs = new HashMap<>();
outputs.put("encoded_result", encoded_result);
interpreter.runSignature(inputs, outputs, "encode");
// Run decoding signature.
Map<String, Object> inputs = new HashMap<>();
inputs.put("x", encoded_result);
Map<String, Object> outputs = new HashMap<>();
outputs.put("decoded_result", decoded_result);
interpreter.runSignature(inputs, outputs, "decode");
}
C++
SignatureRunner* encode_runner =
interpreter->GetSignatureRunner("encode");
encode_runner->ResizeInputTensor("x", {100});
encode_runner->AllocateTensors();
TfLiteTensor* input_tensor = encode_runner->input_tensor("x");
float* input = input_tensor->data.f;
// Fill `input`.
encode_runner->Invoke();
const TfLiteTensor* output_tensor = encode_runner->output_tensor(
"encoded_result");
float* output = output_tensor->data.f;
// Access `output`.
Python
# Load the TFLite model in TFLite Interpreter
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_model)
# Print the signatures from the converted model
signatures = interpreter.get_signature_list()
print('Signature:', signatures)
# encode and decode are callable with input as arguments.
encode = interpreter.get_signature_runner('encode')
decode = interpreter.get_signature_runner('decode')
# 'encoded' and 'decoded' are dictionaries with all outputs from the inference.
input = tf.constant([1, 2, 3], dtype=tf.float32)
print('Input:', input)
encoded = encode(x=input)
print('Encoded result:', encoded)
decoded = decode(x=encoded['encoded_result'])
print('Decoded result:', decoded)
Signature: {'decode': {'inputs': ['x'], 'outputs': ['decoded_result']}, 'encode': {'inputs': ['x'], 'outputs': ['encoded_result']} } Input: tf.Tensor([1. 2. 3.], shape=(3,), dtype=float32) Encoded result: {'encoded_result': array([b'1.000000', b'2.000000', b'3.000000'], dtype=object)} Decoded result: {'decoded_result': array([1., 2., 3.], dtype=float32)}
ข้อจำกัดที่ทราบ
- เนื่องจากล่าม TFLite ไม่รับประกันความปลอดภัยของเธรด รันเนอร์ลายเซ็นจากล่ามเดียวกันจะไม่ถูกดำเนินการพร้อมกัน
- ยังไม่รองรับ C/iOS/Swift
อัพเดท
- เวอร์ชัน 2.7
- มีการนำคุณลักษณะลายเซ็นหลายรายการมาใช้
- ตัวแปลง API ทั้งหมดจากเวอร์ชันที่สองจะสร้างโมเดล TensorFlow Lite ที่เปิดใช้งานลายเซ็น
- เวอร์ชัน 2.5
- คุณลักษณะลายเซ็นสามารถใช้ได้ผ่านทาง
from_saved_model
แปลง API
- คุณลักษณะลายเซ็นสามารถใช้ได้ผ่านทาง