Посмотреть на TensorFlow.org | Запускаем в Google Colab | Посмотреть исходный код на GitHub | Скачать блокнот |
Обзор
TensorFlow Lite теперь поддерживает преобразование весов значений с плавающей точкой 16-разрядных во время преобразования модели из плоского TensorFlow в формате буфера TensorFlow Lite в. Это приводит к уменьшению размера модели в 2 раза. Некоторое оборудование, такое как графические процессоры, может изначально выполнять вычисления в этой арифметике пониженной точности, обеспечивая ускорение по сравнению с традиционным выполнением операций с плавающей запятой. Делегат графического процессора Tensorflow Lite можно настроить для работы таким образом. Однако модель, преобразованная в веса с плавающей запятой16, все еще может работать на ЦП без дополнительных модификаций: веса с плавающей запятой перед первым выводом преобразуются в число с плавающей запятой 32. Это позволяет значительно уменьшить размер модели в обмен на минимальное влияние на задержку и точность.
В этом руководстве вы обучаете модель MNIST с нуля, проверяете ее точность в TensorFlow, а затем конвертируете модель в плоский буфер Tensorflow Lite с квантованием float16. Наконец, проверьте точность преобразованной модели и сравните ее с исходной моделью float32.
Построить модель MNIST
Настраивать
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib
Обучите и экспортируйте модель
# Load MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),
keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),
keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),
keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(10)
])
# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
metrics=['accuracy'])
model.fit(
train_images,
train_labels,
epochs=1,
validation_data=(test_images, test_labels)
)
Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz 11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step 11501568/11490434 [==============================] - 0s 0us/step 1875/1875 [==============================] - 13s 2ms/step - loss: 0.2655 - accuracy: 0.9244 - val_loss: 0.1237 - val_accuracy: 0.9654 <keras.callbacks.History at 0x7f3f8428e6d0>
Например, вы обучили модель только для одной эпохи, поэтому она обучается только с точностью ~ 96%.
Преобразование в модель TensorFlow Lite
Использование Python TFLiteConverter , теперь вы можете конвертировать обученную модель в модель TensorFlow Lite.
Теперь загрузите модель с помощью TFLiteConverter
:
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
2021-12-14 12:18:07.073783: 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: /tmp/tmpm1s3vkrd/assets 2021-12-14 12:18:07.876066: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format. 2021-12-14 12:18:07.876112: 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
Написать его к .tflite
файла:
tflite_models_dir = pathlib.Path("/tmp/mnist_tflite_models/")
tflite_models_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
tflite_model_file = tflite_models_dir/"mnist_model.tflite"
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)
84540
Для того, чтобы вместо квантование модели в float16 на экспорте, сначала установите optimizations
флаг для использования по умолчанию оптимизаций. Затем укажите, что float16 является поддерживаемым типом на целевой платформе:
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_types = [tf.float16]
Наконец, преобразуйте модель, как обычно. Обратите внимание, что по умолчанию преобразованная модель по-прежнему будет использовать ввод и вывод с плавающей запятой для удобства вызова.
tflite_fp16_model = converter.convert()
tflite_model_fp16_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_f16.tflite"
tflite_model_fp16_file.write_bytes(tflite_fp16_model)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpvjt9l68i/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpvjt9l68i/assets 2021-12-14 12:18:08.810262: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:363] Ignored output_format. 2021-12-14 12:18:08.810303: 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 44384
Обратите внимание, что полученный файл приблизительно 1/2
размера.
ls -lh {tflite_models_dir}
total 128K -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 83K Dec 14 12:18 mnist_model.tflite -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 44K Dec 14 12:18 mnist_model_quant_f16.tflite
Запустите модели TensorFlow Lite
Запустите модель TensorFlow Lite с помощью интерпретатора Python TensorFlow Lite.
Загрузите модель в интерпретаторы
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_fp16 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_fp16_file))
interpreter_fp16.allocate_tensors()
Тестируйте модели на одном изображении
test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]
interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter.invoke()
predictions = interpreter.get_tensor(output_index)
import matplotlib.pylab as plt
plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)
test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)
input_index = interpreter_fp16.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_fp16.get_output_details()[0]["index"]
interpreter_fp16.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_fp16.invoke()
predictions = interpreter_fp16.get_tensor(output_index)
plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)
Оцените модели
# A helper function to evaluate the TF Lite model using "test" dataset.
def evaluate_model(interpreter):
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]
# Run predictions on every image in the "test" dataset.
prediction_digits = []
for test_image in test_images:
# Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with
# the model's input data format.
test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)
interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
# Run inference.
interpreter.invoke()
# Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest
# probability.
output = interpreter.tensor(output_index)
digit = np.argmax(output()[0])
prediction_digits.append(digit)
# Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.
accurate_count = 0
for index in range(len(prediction_digits)):
if prediction_digits[index] == test_labels[index]:
accurate_count += 1
accuracy = accurate_count * 1.0 / len(prediction_digits)
return accuracy
print(evaluate_model(interpreter))
0.9654
Повторите оценку квантованной модели float16, чтобы получить:
# NOTE: Colab runs on server CPUs. At the time of writing this, TensorFlow Lite
# doesn't have super optimized server CPU kernels. For this reason this may be
# slower than the above float interpreter. But for mobile CPUs, considerable
# speedup can be observed.
print(evaluate_model(interpreter_fp16))
0.9654
В этом примере вы квантовали модель с плавающей запятой16 без разницы в точности.
Также возможно оценить квантованную модель fp16 на графическом процессоре. Для выполнения всех арифметических операций с сокращенным значениями точности, убедитесь , что для создания TfLiteGPUDelegateOptions
структуры в вашем приложении и набор precision_loss_allowed
к 1
, как это:
//Prepare GPU delegate.
const TfLiteGpuDelegateOptions options = {
.metadata = NULL,
.compile_options = {
.precision_loss_allowed = 1, // FP16
.preferred_gl_object_type = TFLITE_GL_OBJECT_TYPE_FASTEST,
.dynamic_batch_enabled = 0, // Not fully functional yet
},
};
Подробная документация на делегатом TFLite GPU и как использовать его в приложении можно найти здесь