Weź udział w sympozjum Women in ML 7 grudnia Zarejestruj się teraz

Podpisy w TensorFlow Lite

Zobacz na TensorFlow.org Uruchom w Google Colab Wyświetl źródło na GitHub Pobierz notatnik

TensorFlow Lite obsługuje konwersję specyfikacji wejścia/wyjścia modelu TensorFlow na modele TensorFlow Lite. Specyfikacje wejścia/wyjścia nazywane są „sygnaturami”. Podpisy można określić podczas budowania SavedModel lub tworzenia konkretnych funkcji.

Podpisy w TensorFlow Lite zapewniają następujące funkcje:

  • Określają dane wejściowe i wyjściowe przekonwertowanego modelu TensorFlow Lite, przestrzegając sygnatur modelu TensorFlow.
  • Pozwól, aby jeden model TensorFlow Lite obsługiwał wiele punktów wejścia.

Podpis składa się z trzech kawałków:

  • Dane wejściowe: mapowanie danych wejściowych z nazwy wejściowej w sygnaturze do tensora wejściowego.
  • Dane wyjściowe: mapowanie mapowania danych wyjściowych z nazwy wyjściowej w sygnaturze do tensora wyjściowego.
  • Klucz podpisu: nazwa identyfikująca punkt wejścia wykresu.

Ustawiać

import tensorflow as tf

Przykładowy model

Powiedzmy, że mamy dwa zadania, np. kodowanie i dekodowanie, jako model 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
    }

Jeśli chodzi o sygnaturę, powyższy model TensorFlow można podsumować w następujący sposób:

  • Podpis

    • Klucz: kodowanie
    • Dane wejściowe: {"x"}
    • Dane wyjściowe: {"encoded_result"}
  • Podpis

    • Klucz: dekodować
    • Dane wejściowe: {"x"}
    • Dane wyjściowe: {"decoded_result"}

Konwertuj model za pomocą podpisów

Interfejsy API konwertera TensorFlow Lite wprowadzą powyższe informacje o sygnaturze do przekonwertowanego modelu TensorFlow Lite.

Ta funkcja konwersji jest dostępna we wszystkich interfejsach API konwertera, począwszy od wersji TensorFlow 2.7.0. Zobacz przykładowe zastosowania.

Z zapisanego modelu

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.

Z Keras Modelka

# 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']} }

Z konkretnych funkcji

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

Uruchom podpisy

Interfejsy API wnioskowania TensorFlow obsługują wykonania oparte na sygnaturach:

  • Uzyskiwanie dostępu do tensorów wejścia/wyjścia poprzez nazwy wejść i wyjść określonych przez sygnaturę.
  • Uruchamianie każdego punktu wejścia wykresu oddzielnie, identyfikowanego przez klucz podpisu.
  • Wsparcie dla procedury inicjalizacji SavedModel.

Obecnie dostępne są powiązania języków Java, C++ i Python. Zobacz przykład w poniższych sekcjach.

Jawa

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`.

Pyton

# 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)}

Znane ograniczenia

  • Ponieważ interpreter TFLite nie gwarantuje bezpieczeństwa wątków, programy uruchamiające sygnatury z tego samego interpretera nie będą wykonywane jednocześnie.
  • Wsparcie dla C/iOS/Swift nie jest jeszcze dostępne.

Aktualizacje

  • Wersja 2.7
    • Zaimplementowano funkcję wielokrotnych podpisów.
    • Wszystkie interfejsy API konwertera z wersji drugiej generują modele TensorFlow Lite z obsługą sygnatur.
  • Wersja 2.5
    • Funkcja Podpis jest dostępna za pośrednictwem from_saved_model API kalkulator.