初心者向けのAndriodのTensorFlowLite

by tobiniumu
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TensorFlow Lite

Androidの開発は、レストランで請求書を分割するかわいい小さなアプリに限定されていません(それはみんなの「天才アプリのアイデア」のようですが、それとも私だけですか?)。 Androidは、世界で最大かつ最も影響力のある企業の1つからの支援を受けた強力なプラットフォームです。 機械学習の最前線に立ち、「AIファースト」と自負している企業。

TensorFlow Lite forAndroidの学習 開発者は、高度な機械学習を作品に実装できます。 これにより、アプリの機能が大幅に拡張され、無数の新しい潜在的なユースケースが導入されます。 また、今後数年間で需要が増加するだけの貴重なスキルも教えています。

参照: あなたの仕事は安全ですか? AIが今後10〜20年で破壊する仕事

これは機械学習の完璧な入門書なので、始めましょう!


TensorFlowとは何ですか?

基本から始めましょう:TensorFlow Liteとは何ですか? それに答えるために、私たちは最初に見るべきです TensorFlow 自体。 TensorFlowは、Google Brain Teamによる機械学習のための「エンドツーエンド」(オールインワンを意味する)のオープンソースプラットフォームです。 TensorFlowは、機械学習タスクを可能にするオープンソースソフトウェアライブラリです。

機械学習タスクは、アルゴリズムと大量のデータを利用したパターン認識を必要とする問題です。 これはAIですが、Halにはありません 2001年:宇宙の旅 センス。

参照: 人工知能と機械学習:違いは何ですか?

ユースケース

機械学習アプリケーションの例は、コンピュータービジョンです。 これにより、コンピューターは写真またはライブカメラフィード内のオブジェクトを認識できます。 これを行うには、最初にそのオブジェクトの何千もの写真を表示してプログラムを「トレーニング」する必要があります。 プログラムはオブジェクトを理解することはありませんが、オブジェクトに一致する可能性が高い特定のデータパターン(コントラストの変化、特定の角度または曲線)を探すことを学習します。 時間の経過とともに、プログラムはそのオブジェクトを見つける際にますます正確になります。

機械学習

Android開発者として、コンピュータービジョンは、顔認識をセキュリティ機能として使用するか、環境内の要素を強調表示できるARプログラムを作成するか、次の「Reface」アプリを構築するかなど、多くの可能性を生み出します。 これは、音声認識、OCR、敵のAIなど、機械学習モデルの他の無数の用途を検討する前です。

これらのタイプのモデルを最初から作成して実装することは、1人の開発者にとって非常に困難な作業です。そのため、既製のライブラリにアクセスできると非常に便利です。

参照: Google Cloudとは何ですか?

TensorFlowは、さまざまなCPUとGPUで実行できますが、Google独自のTensor Processing Unit(TPU)で特にうまく機能します。 開発者は、機械学習操作をGoogleのサーバーにアウトソーシングすることで、Google CloudPlatformの機能を活用することもできます。

TensorFlow Liteとは何ですか?

TensorFlow Lite オンボード(これは、モバイルデバイス自体で実行されることを意味します)TensorFlowをモバイルデバイスにもたらします。 2017年に発表されたTFLiteソフトウェアスタックは、モバイル開発専用に設計されています。 一方、TensorFlow Liteの「Micro」は、最近ARMのuTensorと統合されたマイクロコントローラー専用のバージョンです。

一部の開発者は、現在、 MLキット TensorFlowLiteはです。 確かにいくつかの重複がありますが、TensorFlowLiteはより低レベルでオープンです。 さらに重要なこと:TensorFlow Liteはデバイス自体から実行されますが、MLキットには Firebase 登録とアクティブなインターネット接続。 Googleの紛らわしい命名法にもかかわらず、MLキットは依然として「内部」でTensorFlowを使用していることに注意してください。 同様に、FirebaseはGoogle CloudPlatformプロジェクトの一種です。

参照: 機械学習とFirebaseMLキットを使用して顔検出アプリを構築する

TensorFlow Liteは、AndroidおよびiOSで、Android開発者向けのC ++ APIおよびJavaラッパーを介して利用できます。 それをサポートするデバイスでは、ライブラリはハードウェアアクセラレーションのためにAndroidニューラルネットワークAPIを利用することもできます。

あなたのプロジェクトにはどちらを使うべきですか? それはあなたの目的に大きく依存します。 外部クラウドサービスに依存することを気にしないのであれば、MLキットはあなたの生活を少し楽にするかもしれません。 コードをネイティブで実行する場合、またはもう少しカスタマイズと柔軟性が必要な場合は、TensorFlowLiteを使用してください。


TensorFlowLiteの使用方法

機械学習の問題を解決するとき、開発者は「モデル」に依存します。 MLモデルは、 統計 モデル。 これらのファイルは、特定のパターンを認識するようにトレーニングされています。 トレーニングとは、基本的に、モデルにデータサンプルを供給して、使用するパターンを改良することで成功率を向上させることを意味します。

参照: MLキットの画像ラベリング:機械学習で画像のコンテンツを決定する

したがって、コンピュータビジョンモデルは、オブジェクトがどのように見えるかについてのいくつかの基本的な仮定から始まる場合があります。 あなたがそれをますます多くの画像を示すにつれて、それはそれが探しているものの範囲を広げながら、ますます正確になるでしょう。

FFLiteモデルのトレーニング

アルゴリズムを改良するために、このデータのすべてがすでに提供されている「事前トレーニング済みモデル」に出くわします。 したがって、このタイプのモデルは「すぐに使用できます」。 表情に基づいて感情を特定したり、ロボットアームを空間内で動かしたりするなどのタスクを自動的に実行できます。

TensorFlow Liteでは、これらのファイルは「TensorFlow Liteモデルファイル」と呼ばれ、拡張子は「.tflite」または「.lite」です。 ラベルファイルには、ファイルがトレーニングされるラベルが含まれます(たとえば、顔認識モデルの場合は「幸せ」または「悲しい」)。

MLモデルのトレーニング

また、トレーニングプロセスで使用される他の種類のファイルに遭遇する場合もあります。 GraphDefファイル(.pbまたは.pbtxt)はグラフを記述し、他のプロセスで読み取ることができます。 TXTバージョンも、人間が読めるように設計されています。 TensorFlowを使用してこれらをビルドすることもできます。

チェックポイントファイルは、シリアル化された変数を一覧表示することで学習プロセスを示します。これにより、値が時間の経過とともにどのように変化するかを確認できます。 次に、Frozen Graph Defはこれらの値を定数に変換し、グラフを介して設定されたチェックポイントから読み取ります。 次に、TFliteモデルが構築されます から TOCO(Tensor Flow Optimizing Converter Tool)を使用したフリーズグラフ。 これにより、アプリに実装できる優れた「事前トレーニング済み」ファイルが得られます。

これらのライブラリは、質問への応答、顔の認識など、あらゆる種類の一般的なタスクを処理できます。

モデルのトレーニングとインポートの方法について説明することは、この投稿の範囲を超えていますが、 ここに素晴らしいチュートリアル

幸いなことに、TensorFlowタスクライブラリには、事前にトレーニングされたモデルに依存する強力でシンプルなライブラリが多数含まれています。 これらは、質問への応答、顔の認識など、あらゆる種類の一般的なタスクを処理できます。 これは、始めたばかりの人がチェックポイントファイルやトレーニングについて心配する必要がないことを意味します!

TFLiteファイルの使用

アプリ用に事前にトレーニングされたTensorFlowLiteモデルファイルを入手する方法はたくさんあります。 私はから始めることをお勧めします TensorFlowの公式サイト

フォローする このリンクたとえば、基本的な画像分類が可能なスターターモデルをダウンロードできます。 このページには、を介してそれを使用する方法のいくつかの詳細も含まれています TensorFlowLiteタスクライブラリ。 代わりに使用することができます TensorFlowLiteサポートライブラリ 独自の推論パイプラインを追加したい場合(つまり、新しいものを探す場合)。

ファイルをダウンロードしたら、アセットディレクトリに配置します。 ファイルを圧縮しないように指定する必要があります。 これを行うには、モジュールbuild.gradleに以下を追加します。

android {
    // Other settings

    // Specify tflite file should not be compressed for the app apk
    aaptOptions {
        noCompress "tflite"
    }

}

AndroidStudioプロジェクトのセットアップ

アプリでTensorFlowLiteを利用するには、build.gradleファイルに次の依存関係を追加する必要があります。

compile ‘org.tensorflow:tensorflow-lite:+’

次に、インタプリタをインポートする必要があります。 これは、実際にモデルをロードして実行できるようにするコードです。

次に、Javaファイル内で、インタープリターのインスタンスを作成し、それを使用して必要なデータを分析します。 たとえば、画像を入力すると、結果が返されます。

結果は、出力確率の形式で提供されます。 モデルは、オブジェクトが何であるかを確実に述べることはできません。 したがって、猫の写真は0.75匹の犬と0.25匹の猫になります。 あなたのコードはする必要があります

または、TensorFlowサポートライブラリをインポートして、画像をテンソル形式に変換します。

これらの事前トレーニング済みモデルは、何千ものクラスの画像を認識することができます。 ただし、モデルが学習サイクルに含まれる「レイヤー」を定義する方法や、生データをトレーニングデータに変換するために実行される手順を変更する、さまざまなモデル「アーキテクチャ」が存在します。

人気のあるモデルアーキテクチャには、MobileNetやInceptionなどがあります。 あなたの仕事は、仕事に最適なソリューションを選択することです。 たとえば、MobileNetは、深く複雑なモデルよりも軽量で高速なモデルを優先するように設計されています。 複雑なモデルは精度が高くなりますが、サイズと速度が犠牲になります。


詳細はこちら

これは初心者にとっては複雑なトピックですが、この投稿で基本的な知識が得られ、将来のチュートリアルをよりよく理解できるようになることを願っています。 新しいスキルを学ぶための最良の方法は、プロジェクトを選択してから、そのタスクを完了するために必要な手順を学ぶことです。

TensorFlow LiteAndroidの概要

より深く理解するには、強くお勧めします TensorFlowによる機械学習。 このコースには、一般的な商用ソリューションの実装方法を示す19のレッスンが含まれています。 Android Authority 読者は今91%の割引を受けて、価格を124ドルから​​10ドルに下げています。



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