ดูบน TensorFlow.org | ทำงานใน Google Colab | ดูแหล่งที่มาบน GitHub | ดาวน์โหลดโน๊ตบุ๊ค |
ภาพรวม
TensorFlow Lite ขณะนี้สนับสนุนการแปลงการเปิดใช้งานไปเป็นค่าจำนวนเต็ม 16 บิตและน้ำหนักถึง 8 บิตจำนวนเต็มค่าระหว่างการแปลงรูปแบบจาก TensorFlow เป็นรูปแบบบัฟเฟอร์แบน TensorFlow Lite ของ เราเรียกโหมดนี้ว่า "โหมดควอนไทซ์ 16x8" โหมดนี้สามารถปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองเชิงปริมาณได้อย่างมาก เมื่อการเปิดใช้งานมีความไวต่อการหาปริมาณ ในขณะที่ยังคงลดขนาดแบบจำลองได้เกือบ 3-4 เท่า นอกจากนี้ ตัวเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ที่เป็นจำนวนเต็มนี้ยังสามารถใช้ได้กับโมเดลเชิงปริมาณอย่างสมบูรณ์นี้
ตัวอย่างบางส่วนของแบบจำลองที่ได้ประโยชน์จากโหมดนี้ของการหาปริมาณหลังการฝึก ได้แก่:
- ความละเอียดสูง,
- การประมวลผลสัญญาณเสียง เช่น การตัดเสียงรบกวนและการสร้างลำแสง
- การลดเสียงรบกวน,
- การสร้าง HDR จากภาพเดียว
ในบทช่วยสอนนี้ คุณจะฝึกโมเดล MNIST ตั้งแต่เริ่มต้น ตรวจสอบความแม่นยำใน TensorFlow แล้วแปลงโมเดลเป็น Flatbuffer ของ Tensorflow Lite โดยใช้โหมดนี้ ในตอนท้าย คุณจะตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองที่แปลงแล้วและเปรียบเทียบกับรุ่น float32 ดั้งเดิม โปรดทราบว่าตัวอย่างนี้สาธิตการใช้โหมดนี้และไม่แสดงประโยชน์เหนือเทคนิคการหาปริมาณอื่นๆ ที่มีอยู่ใน TensorFlow Lite
สร้างแบบจำลอง MNIST
ติดตั้ง
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib
ตรวจสอบว่าโหมดควอนไทซ์ 16x8 พร้อมใช้งาน
tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8
<OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8: 'EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8'>
ฝึกและส่งออกโมเดล
# 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)
)
1875/1875 [==============================] - 6s 2ms/step - loss: 0.2797 - accuracy: 0.9224 - val_loss: 0.1224 - val_accuracy: 0.9641 <keras.callbacks.History at 0x7f6f19eff210>
ตัวอย่างเช่น คุณฝึกโมเดลสำหรับยุคเดียว ดังนั้นมันจึงฝึกให้มีความแม่นยำเพียง ~96%
แปลงเป็นรุ่น TensorFlow Lite
ใช้งูหลาม TFLiteConverter ตอนนี้คุณสามารถแปลงรูปแบบการฝึกอบรมในรูปแบบ TensorFlow Lite
ตอนนี้แปลงรูปแบบการใช้ TFliteConverter
ในรูปแบบ float32 ค่าเริ่มต้น:
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
2021-10-30 11:55:42.971843: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them. INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpbriefkal/assets 2021-10-30 11:55:43.402148: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:351] Ignored output_format. 2021-10-30 11:55:43.402187: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:354] Ignored drop_control_dependency.
เขียนมันออกไป .tflite
ไฟล์:
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)
84500
แทนที่จะ quantize รูปแบบไปยังโหมด quantization 16x8 แรกตั้งค่า optimizations
ธงกับการใช้เพิ่มประสิทธิภาพการเริ่มต้น จากนั้นระบุว่าโหมดควอนไทซ์ 16x8 เป็นการดำเนินการที่ได้รับการสนับสนุนที่จำเป็นในข้อมูลจำเพาะเป้าหมาย:
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8]
เช่นในกรณีของ int8 ควอนโพสต์การฝึกอบรมก็เป็นไปได้ในการผลิตอย่างเต็มที่จำนวนเต็มรุ่นไทโดยการตั้งค่าตัวเลือกแปลง inference_input(output)_type
เพื่อ tf.int16
ตั้งค่าข้อมูลการสอบเทียบ:
mnist_train, _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
images = tf.cast(mnist_train[0], tf.float32) / 255.0
mnist_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images)).batch(1)
def representative_data_gen():
for input_value in mnist_ds.take(100):
# Model has only one input so each data point has one element.
yield [input_value]
converter.representative_dataset = representative_data_gen
สุดท้ายแปลงโมเดลตามปกติ หมายเหตุ โดยค่าเริ่มต้น โมเดลที่แปลงแล้วจะยังคงใช้อินพุตและเอาต์พุตแบบ float เพื่อความสะดวกในการเรียกใช้
tflite_16x8_model = converter.convert()
tflite_model_16x8_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_16x8.tflite"
tflite_model_16x8_file.write_bytes(tflite_16x8_model)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpfxn_2jql/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpfxn_2jql/assets 2021-10-30 11:55:44.514461: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:351] Ignored output_format. 2021-10-30 11:55:44.514507: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:354] Ignored drop_control_dependency. 24768
หมายเหตุวิธีแฟ้มผลจะอยู่ที่ประมาณ 1/3
ขนาด
ls -lh {tflite_models_dir}
total 136K -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 83K Oct 30 11:55 mnist_model.tflite -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 24K Oct 30 11:54 mnist_model_quant.tflite -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 25K Oct 30 11:55 mnist_model_quant_16x8.tflite
เรียกใช้รุ่น TensorFlow Lite
เรียกใช้โมเดล TensorFlow Lite โดยใช้ Python TensorFlow Lite Interpreter
โหลดโมเดลลงในล่าม
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_16x8 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_16x8_file))
interpreter_16x8.allocate_tensors()
ทดสอบโมเดลในภาพเดียว
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_16x8.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_16x8.get_output_details()[0]["index"]
interpreter_16x8.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_16x8.invoke()
predictions = interpreter_16x8.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)
ประเมินรุ่น
# 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))
0.9641
ทำซ้ำการประเมินในแบบจำลองเชิงปริมาณ 16x8:
# NOTE: This quantization mode is an experimental post-training mode,
# it does not have any optimized kernels implementations or
# specialized machine learning hardware accelerators. Therefore,
# it could be slower than the float interpreter.
print(evaluate_model(interpreter_16x8))
0.964
ในตัวอย่างนี้ คุณได้วัดปริมาณแบบจำลองเป็น 16x8 โดยไม่มีความแตกต่างในด้านความแม่นยำ แต่ด้วยขนาดที่ลดลง 3 เท่า
,ดูบน TensorFlow.org | ทำงานใน Google Colab | ดูแหล่งที่มาบน GitHub | ดาวน์โหลดโน๊ตบุ๊ค |
ภาพรวม
TensorFlow Lite ขณะนี้สนับสนุนการแปลงการเปิดใช้งานไปเป็นค่าจำนวนเต็ม 16 บิตและน้ำหนักถึง 8 บิตจำนวนเต็มค่าระหว่างการแปลงรูปแบบจาก TensorFlow เป็นรูปแบบบัฟเฟอร์แบน TensorFlow Lite ของ เราเรียกโหมดนี้ว่า "โหมดควอนไทซ์ 16x8" โหมดนี้สามารถปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลองเชิงปริมาณได้อย่างมาก เมื่อการเปิดใช้งานมีความไวต่อการหาปริมาณ ในขณะที่ยังคงลดขนาดแบบจำลองได้เกือบ 3-4 เท่า นอกจากนี้ ตัวเร่งความเร็วฮาร์ดแวร์ที่เป็นจำนวนเต็มนี้ยังสามารถใช้ได้กับโมเดลเชิงปริมาณอย่างสมบูรณ์นี้
ตัวอย่างบางส่วนของแบบจำลองที่ได้ประโยชน์จากโหมดนี้ของการหาปริมาณหลังการฝึก ได้แก่:
- ความละเอียดสูง,
- การประมวลผลสัญญาณเสียง เช่น การตัดเสียงรบกวนและการสร้างลำแสง
- การลดเสียงรบกวน,
- การสร้าง HDR จากภาพเดียว
ในบทช่วยสอนนี้ คุณจะฝึกโมเดล MNIST ตั้งแต่เริ่มต้น ตรวจสอบความแม่นยำใน TensorFlow แล้วแปลงโมเดลเป็น Flatbuffer ของ Tensorflow Lite โดยใช้โหมดนี้ ในตอนท้าย คุณจะตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลองที่แปลงแล้วและเปรียบเทียบกับรุ่น float32 ดั้งเดิม โปรดทราบว่าตัวอย่างนี้สาธิตการใช้โหมดนี้และไม่แสดงประโยชน์เหนือเทคนิคการหาปริมาณอื่นๆ ที่มีอยู่ใน TensorFlow Lite
สร้างแบบจำลอง MNIST
ติดตั้ง
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib
ตรวจสอบว่าโหมดควอนไทซ์ 16x8 พร้อมใช้งาน
tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8
<OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8: 'EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8'>
ฝึกและส่งออกโมเดล
# 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)
)
1875/1875 [==============================] - 6s 2ms/step - loss: 0.2797 - accuracy: 0.9224 - val_loss: 0.1224 - val_accuracy: 0.9641 <keras.callbacks.History at 0x7f6f19eff210>
ตัวอย่างเช่น คุณฝึกโมเดลสำหรับยุคเดียว ดังนั้นมันจึงฝึกให้มีความแม่นยำเพียง ~96%
แปลงเป็นรุ่น TensorFlow Lite
ใช้งูหลาม TFLiteConverter ตอนนี้คุณสามารถแปลงรูปแบบการฝึกอบรมในรูปแบบ TensorFlow Lite
ตอนนี้แปลงรูปแบบการใช้ TFliteConverter
ในรูปแบบ float32 ค่าเริ่มต้น:
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
2021-10-30 11:55:42.971843: W tensorflow/python/util/util.cc:348] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them. INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpbriefkal/assets 2021-10-30 11:55:43.402148: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:351] Ignored output_format. 2021-10-30 11:55:43.402187: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:354] Ignored drop_control_dependency.
เขียนมันออกไป .tflite
ไฟล์:
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)
84500
แทนที่จะ quantize รูปแบบไปยังโหมด quantization 16x8 แรกตั้งค่า optimizations
ธงกับการใช้เพิ่มประสิทธิภาพการเริ่มต้น จากนั้นระบุว่าโหมดควอนไทซ์ 16x8 เป็นการดำเนินการที่ได้รับการสนับสนุนที่จำเป็นในข้อมูลจำเพาะเป้าหมาย:
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
converter.target_spec.supported_ops = [tf.lite.OpsSet.EXPERIMENTAL_TFLITE_BUILTINS_ACTIVATIONS_INT16_WEIGHTS_INT8]
เช่นในกรณีของ int8 ควอนโพสต์การฝึกอบรมก็เป็นไปได้ในการผลิตอย่างเต็มที่จำนวนเต็มรุ่นไทโดยการตั้งค่าตัวเลือกแปลง inference_input(output)_type
เพื่อ tf.int16
ตั้งค่าข้อมูลการสอบเทียบ:
mnist_train, _ = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
images = tf.cast(mnist_train[0], tf.float32) / 255.0
mnist_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((images)).batch(1)
def representative_data_gen():
for input_value in mnist_ds.take(100):
# Model has only one input so each data point has one element.
yield [input_value]
converter.representative_dataset = representative_data_gen
สุดท้ายแปลงโมเดลตามปกติ หมายเหตุ โดยค่าเริ่มต้น โมเดลที่แปลงแล้วจะยังคงใช้อินพุตและเอาต์พุตแบบ float เพื่อความสะดวกในการเรียกใช้
tflite_16x8_model = converter.convert()
tflite_model_16x8_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant_16x8.tflite"
tflite_model_16x8_file.write_bytes(tflite_16x8_model)
INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpfxn_2jql/assets INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpfxn_2jql/assets 2021-10-30 11:55:44.514461: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:351] Ignored output_format. 2021-10-30 11:55:44.514507: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:354] Ignored drop_control_dependency. 24768
หมายเหตุวิธีแฟ้มผลจะอยู่ที่ประมาณ 1/3
ขนาด
ls -lh {tflite_models_dir}
total 136K -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 83K Oct 30 11:55 mnist_model.tflite -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 24K Oct 30 11:54 mnist_model_quant.tflite -rw-rw-r-- 1 kbuilder kbuilder 25K Oct 30 11:55 mnist_model_quant_16x8.tflite
เรียกใช้รุ่น TensorFlow Lite
เรียกใช้โมเดล TensorFlow Lite โดยใช้ Python TensorFlow Lite Interpreter
โหลดโมเดลลงในล่าม
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_16x8 = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_16x8_file))
interpreter_16x8.allocate_tensors()
ทดสอบโมเดลในภาพเดียว
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_16x8.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter_16x8.get_output_details()[0]["index"]
interpreter_16x8.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter_16x8.invoke()
predictions = interpreter_16x8.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)
ประเมินรุ่น
# 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))
0.9641
ทำซ้ำการประเมินในแบบจำลองเชิงปริมาณ 16x8:
# NOTE: This quantization mode is an experimental post-training mode,
# it does not have any optimized kernels implementations or
# specialized machine learning hardware accelerators. Therefore,
# it could be slower than the float interpreter.
print(evaluate_model(interpreter_16x8))
0.964
ในตัวอย่างนี้ คุณได้วัดปริมาณแบบจำลองเป็น 16x8 โดยไม่มีความแตกต่างในด้านความแม่นยำ แต่ด้วยขนาดที่ลดลง 3 เท่า