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"**Copyright 2020 The TensorFlow Authors.**"
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"#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
"# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
"# You may obtain a copy of the License at\n",
"#\n",
"# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
"#\n",
"# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
"# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
"# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
"# See the License for the specific language governing permissions and\n",
"# limitations under the License."
]
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"# Keras での重みクラスタリングの例"
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""
]
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"metadata": {
"id": "dKnJyAaASGPD"
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"source": [
"## 概要\n",
"\n",
"TensorFlow Model Optimization ツールキットの一部である*重みクラスタリング*のエンドツーエンドの例へようこそ。\n",
"\n",
"### その他のページ\n",
"\n",
"重みクラスタリングの紹介、およびクラスタリングを使用すべきかどうかの判定（サポート情報も含む）については、[概要ページ](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/clustering)をご覧ください。\n",
"\n",
"ユースケースに合った API を素早く特定するには（16 個のクラスタでモデルを完全クラスタ化するケースを超える内容）、[総合ガイド](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/clustering/clustering_comprehensive_guide)をご覧ください。\n",
"\n",
"### 内容\n",
"\n",
"チュートリアルでは、次について説明しています。\n",
"\n",
"1. MNIST データセットの `tf.keras` モデルを最初からトレーニングする\n",
"2. 重みクラスタリング API を適用してモデルを微調整し、精度を確認する\n",
"3. クラスタリングによって 6 倍小さな TF および TFLite モデルを作成する\n",
"4. 重みクラスタリングとポストトレーニング量子化を組み合わせて、8 倍小さな TFLite モデルを作成する\n",
"5. TF から TFLite への精度の永続性を確認する"
]
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"source": [
"## セットアップ\n",
"\n",
"この Jupyter ノートブックは、ローカルの [virtualenv](https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3#2.-create-a-virtual-environment-recommended) または [Colab](https://colab.sandbox.google.com/) で実行できます。依存関係のセットアップに関する詳細は、[インストールガイド](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/install)をご覧ください。 "
]
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"! pip install -q tensorflow-model-optimization"
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"import tensorflow as tf\n",
"from tensorflow import keras\n",
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"import numpy as np\n",
"import tempfile\n",
"import zipfile\n",
"import os"
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"## クラスタを使用せずに、MNIST の tf.keras モデルをトレーニングする"
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"Epoch 1/10\n"
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" 1/1688 [..............................] - ETA: 1:09:26 - loss: 2.3776 - accuracy: 0.0938"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 24/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 2.1879 - accuracy: 0.3025 "
]
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 49/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 2.0258 - accuracy: 0.4017"
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" 74/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.8641 - accuracy: 0.4692"
]
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" 99/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.7198 - accuracy: 0.5192"
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" 124/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 1.6008 - accuracy: 0.5570"
]
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" 148/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 1.5053 - accuracy: 0.5860"
]
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" 173/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 1.4205 - accuracy: 0.6109"
]
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" 198/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 1.3480 - accuracy: 0.6318"
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" 222/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 1.2872 - accuracy: 0.6491"
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" 247/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 1.2321 - accuracy: 0.6645"
]
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" 272/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 1.1834 - accuracy: 0.6781"
]
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" 298/1688 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 1.1383 - accuracy: 0.6906"
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" 323/1688 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 1.0996 - accuracy: 0.7013"
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" 349/1688 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 1.0634 - accuracy: 0.7113"
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" 375/1688 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 1.0304 - accuracy: 0.7203"
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" 399/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 1.0028 - accuracy: 0.7279"
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" 423/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.9773 - accuracy: 0.7348"
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" 447/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.9539 - accuracy: 0.7412"
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" 471/1688 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.9323 - accuracy: 0.7470"
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" 495/1688 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.9121 - accuracy: 0.7524"
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" 519/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.8932 - accuracy: 0.7575"
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" 545/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.8742 - accuracy: 0.7626"
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" 571/1688 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.8563 - accuracy: 0.7674"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 50/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0810 - accuracy: 0.9808"
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" 224/1688 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0905 - accuracy: 0.9758"
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" 249/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0908 - accuracy: 0.9753"
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" 322/1688 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.0918 - accuracy: 0.9745"
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" 173/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0736 - accuracy: 0.9756"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1635/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0624 - accuracy: 0.9819"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1661/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0625 - accuracy: 0.9819"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1495/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0589 - accuracy: 0.9817"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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"1688/1688 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0586 - accuracy: 0.9819 - val_loss: 0.0606 - val_accuracy: 0.9830\n"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1362/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0531 - accuracy: 0.9843"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"1387/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0531 - accuracy: 0.9843"
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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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" 198/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0387 - accuracy: 0.9865"
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" 222/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0386 - accuracy: 0.9866"
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" 247/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0385 - accuracy: 0.9867"
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]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Load MNIST dataset\n",
"mnist = keras.datasets.mnist\n",
"(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()\n",
"\n",
"# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.\n",
"train_images = train_images / 255.0\n",
"test_images = test_images / 255.0\n",
"\n",
"# Define the model architecture.\n",
"model = keras.Sequential([\n",
" keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),\n",
" keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),\n",
" keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),\n",
" keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),\n",
" keras.layers.Flatten(),\n",
" keras.layers.Dense(10)\n",
"])\n",
"\n",
"# Train the digit classification model\n",
"model.compile(optimizer='adam',\n",
" loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"model.fit(\n",
" train_images,\n",
" train_labels,\n",
" validation_split=0.1,\n",
" epochs=10\n",
")"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "rBOQ8MeESGPO"
},
"source": [
"### ベースラインモデルを評価して後で使用できるように保存する"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:42.228476Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:42.227801Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:42.692298Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:42.691569Z"
},
"id": "HYulekocSGPP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9789999723434448\n",
"Saving model to: /tmp/tmp8m1tzkhh.h5\n"
]
}
],
"source": [
"_, baseline_model_accuracy = model.evaluate(\n",
" test_images, test_labels, verbose=0)\n",
"\n",
"print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)\n",
"\n",
"_, keras_file = tempfile.mkstemp('.h5')\n",
"print('Saving model to: ', keras_file)\n",
"tf.keras.models.save_model(model, keras_file, include_optimizer=False)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "cWPgcnjKSGPR"
},
"source": [
"## クラスタを使ってトレーニング済みのモデルを微調整する"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Y2wKK7w9SGPS"
},
"source": [
"`cluster_weights()` API をトレーニング済みのモデル全体に適用し、十分な精度を維持しながら zip 適用後のモデル縮小の効果を実演します。ユースケースに応じた精度と圧縮率のバランスについては、[総合ガイド](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/clustering/clustering_comprehensive_guide)のレイヤー別の例をご覧ください。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ea40z522SGPT"
},
"source": [
"### モデルを定義してクラスタリング API を適用する"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7aOB5vjOZMTS"
},
"source": [
"クラスタリング API にモデルを渡す前に、必ずトレーニングを実行し、許容できる精度が備わっていることを確認してください。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:42.698949Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:42.698248Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:42.879611Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:42.879068Z"
},
"id": "OzqKKt0mSGPT"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Model: \"sequential\"\n",
"_________________________________________________________________\n",
"Layer (type) Output Shape Param # \n",
"=================================================================\n",
"cluster_reshape (ClusterWeig (None, 28, 28, 1) 0 \n",
"_________________________________________________________________\n",
"cluster_conv2d (ClusterWeigh (None, 26, 26, 12) 136 \n",
"_________________________________________________________________\n",
"cluster_max_pooling2d (Clust (None, 13, 13, 12) 0 \n",
"_________________________________________________________________\n",
"cluster_flatten (ClusterWeig (None, 2028) 0 \n",
"_________________________________________________________________\n",
"cluster_dense (ClusterWeight (None, 10) 20306 \n",
"=================================================================\n",
"Total params: 20,442\n",
"Trainable params: 54\n",
"Non-trainable params: 20,388\n",
"_________________________________________________________________\n"
]
}
],
"source": [
"import tensorflow_model_optimization as tfmot\n",
"\n",
"cluster_weights = tfmot.clustering.keras.cluster_weights\n",
"CentroidInitialization = tfmot.clustering.keras.CentroidInitialization\n",
"\n",
"clustering_params = {\n",
" 'number_of_clusters': 16,\n",
" 'cluster_centroids_init': CentroidInitialization.LINEAR\n",
"}\n",
"\n",
"# Cluster a whole model\n",
"clustered_model = cluster_weights(model, **clustering_params)\n",
"\n",
"# Use smaller learning rate for fine-tuning clustered model\n",
"opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-5)\n",
"\n",
"clustered_model.compile(\n",
" loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),\n",
" optimizer=opt,\n",
" metrics=['accuracy'])\n",
"\n",
"clustered_model.summary()"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ev4MyClmSGPW"
},
"source": [
"### モデルを微調整し、ベースラインに対する精度を評価する"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "vQoy9CcASGPX"
},
"source": [
"1 エポック、クラスタでモデルを微調整します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:42.884945Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:42.884307Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:44.213824Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:44.213265Z"
},
"id": "jn29-coXSGPX"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/108 [..............................] - ETA: 47s - loss: 0.0911 - accuracy: 0.9680"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 17/108 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0690 - accuracy: 0.9767 "
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 33/108 [========>.....................] - ETA: 0s - loss: 0.0675 - accuracy: 0.9771"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 49/108 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0677 - accuracy: 0.9768"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 65/108 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.0681 - accuracy: 0.9768"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 81/108 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0683 - accuracy: 0.9768"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
" 97/108 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0683 - accuracy: 0.9769"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
"108/108 [==============================] - 1s 6ms/step - loss: 0.0683 - accuracy: 0.9770 - val_loss: 0.0977 - val_accuracy: 0.9747\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"output_type": "execute_result"
}
],
"source": [
"# Fine-tune model\n",
"clustered_model.fit(\n",
" train_images,\n",
" train_labels,\n",
" batch_size=500,\n",
" epochs=1,\n",
" validation_split=0.1)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "dvaZKoxtTORx"
},
"source": [
"この例では、ベースラインと比較し、クラスタリング後のテスト精度に最小限の損失があります。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:44.218966Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:44.218271Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:44.926287Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:44.925737Z"
},
"id": "bE7MxpWLTaQ1"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9789999723434448\n",
"Clustered test accuracy: 0.9702000021934509\n"
]
}
],
"source": [
"_, clustered_model_accuracy = clustered_model.evaluate(\n",
" test_images, test_labels, verbose=0)\n",
"\n",
"print('Baseline test accuracy:', baseline_model_accuracy)\n",
"print('Clustered test accuracy:', clustered_model_accuracy)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "VXfPMa6ISGPd"
},
"source": [
"## クラスタリングによって **6 倍**小さなモデルを作成する"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "1zr_QIhcUeuC"
},
"source": [
"strip_clustering と標準圧縮アルゴリズム（gzip など）の適用は、クラスタリングの圧縮のメリットを確認する上で必要です。\n",
"\n",
"まず、TensorFlow の圧縮可能なモデルを作成します。ここで、`strip_clustering` は、クラスタリングがトレーニング中にのみ必要とするすべての変数（クラスタの重心とインデックスを格納する `tf.Variable` など）を除去します。そうしない場合、推論中にモデルサイズが増加してしまいます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:44.933239Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:44.932527Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:44.971887Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:44.971339Z"
},
"id": "4h6tSvMzSGPd"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saving clustered model to: /tmp/tmpz9c4ugbj.h5\n"
]
}
],
"source": [
"final_model = tfmot.clustering.keras.strip_clustering(clustered_model)\n",
"\n",
"_, clustered_keras_file = tempfile.mkstemp('.h5')\n",
"print('Saving clustered model to: ', clustered_keras_file)\n",
"tf.keras.models.save_model(final_model, clustered_keras_file, \n",
" include_optimizer=False)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "jZcotzPSVBtu"
},
"source": [
"次に、TFLite の圧縮可能なモデルを作成します。クラスタモデルをターゲットバックエンドで実行可能な形式に変換できます。TensorFlow Lite は、モバイルデバイスにデプロイするために使用できる例です。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:44.980463Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:44.978531Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:45.523567Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:45.522955Z"
},
"id": "v2N47QW6SGPh"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp41s2kzub/assets\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saved clustered TFLite model to: /tmp/clustered_mnist.tflite\n"
]
}
],
"source": [
"clustered_tflite_file = '/tmp/clustered_mnist.tflite'\n",
"converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(final_model)\n",
"tflite_clustered_model = converter.convert()\n",
"with open(clustered_tflite_file, 'wb') as f:\n",
" f.write(tflite_clustered_model)\n",
"print('Saved clustered TFLite model to:', clustered_tflite_file)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "S7amG_9XV-w9"
},
"source": [
"実際に gzip でモデルを圧縮し、zip 圧縮されたサイズを測定するヘルパー関数を定義します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:45.529525Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:45.528601Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:45.531197Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:45.530666Z"
},
"id": "1XJ4QBMpW5JB"
},
"outputs": [],
"source": [
"def get_gzipped_model_size(file):\n",
" # It returns the size of the gzipped model in bytes.\n",
" import os\n",
" import zipfile\n",
"\n",
" _, zipped_file = tempfile.mkstemp('.zip')\n",
" with zipfile.ZipFile(zipped_file, 'w', compression=zipfile.ZIP_DEFLATED) as f:\n",
" f.write(file)\n",
"\n",
" return os.path.getsize(zipped_file)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "INeAOWRBSGPj"
},
"source": [
"比較して、モデルがクラスタリングによって **6 倍**小さくなっていることを確認します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:45.535704Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:45.534968Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:45.551903Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:45.551383Z"
},
"id": "SG1MgZCeSGPk"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Size of gzipped baseline Keras model: 78047.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered Keras model: 12419.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered TFlite model: 11920.00 bytes\n"
]
}
],
"source": [
"print(\"Size of gzipped baseline Keras model: %.2f bytes\" % (get_gzipped_model_size(keras_file)))\n",
"print(\"Size of gzipped clustered Keras model: %.2f bytes\" % (get_gzipped_model_size(clustered_keras_file)))\n",
"print(\"Size of gzipped clustered TFlite model: %.2f bytes\" % (get_gzipped_model_size(clustered_tflite_file)))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "5TOgpEGfSGPn"
},
"source": [
"## 重みクラスタリングとポストトレーニング量子化を組み合わせて、**8 倍**小さな TFLite モデルを作成する"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "BQb50aC3SGPn"
},
"source": [
"さらにメリットを得るために、ポストトレーニング量子化をクラスタモデルに適用できます。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:45.558135Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:45.557044Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:46.068429Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:46.067759Z"
},
"id": "XyHC8euLSGPo"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg3y6r2ll/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg3y6r2ll/assets\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saved quantized and clustered TFLite model to: /tmp/tmp6p9j3n3w.tflite\n",
"Size of gzipped baseline Keras model: 78047.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered and quantized TFlite model: 9045.00 bytes\n"
]
}
],
"source": [
"converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(final_model)\n",
"converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]\n",
"tflite_quant_model = converter.convert()\n",
"\n",
"_, quantized_and_clustered_tflite_file = tempfile.mkstemp('.tflite')\n",
"\n",
"with open(quantized_and_clustered_tflite_file, 'wb') as f:\n",
" f.write(tflite_quant_model)\n",
"\n",
"print('Saved quantized and clustered TFLite model to:', quantized_and_clustered_tflite_file)\n",
"print(\"Size of gzipped baseline Keras model: %.2f bytes\" % (get_gzipped_model_size(keras_file)))\n",
"print(\"Size of gzipped clustered and quantized TFlite model: %.2f bytes\" % (get_gzipped_model_size(quantized_and_clustered_tflite_file)))"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "U-yBcocGSGPv"
},
"source": [
"## TF から TFLite への精度の永続性を確認する"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Jh_pcf0XSGPv"
},
"source": [
"テストデータセットで TFLite モデルを評価するヘルパー関数を定義します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:46.076658Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:46.075624Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:46.078478Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:46.077852Z"
},
"id": "EJ9B7pRISGPw"
},
"outputs": [],
"source": [
"def eval_model(interpreter):\n",
" input_index = interpreter.get_input_details()[0][\"index\"]\n",
" output_index = interpreter.get_output_details()[0][\"index\"]\n",
"\n",
" # Run predictions on every image in the \"test\" dataset.\n",
" prediction_digits = []\n",
" for i, test_image in enumerate(test_images):\n",
" if i % 1000 == 0:\n",
" print('Evaluated on {n} results so far.'.format(n=i))\n",
" # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with\n",
" # the model's input data format.\n",
" test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)\n",
" interpreter.set_tensor(input_index, test_image)\n",
"\n",
" # Run inference.\n",
" interpreter.invoke()\n",
"\n",
" # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest\n",
" # probability.\n",
" output = interpreter.tensor(output_index)\n",
" digit = np.argmax(output()[0])\n",
" prediction_digits.append(digit)\n",
"\n",
" print('\\n')\n",
" # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.\n",
" prediction_digits = np.array(prediction_digits)\n",
" accuracy = (prediction_digits == test_labels).mean()\n",
" return accuracy"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "0swuxbPmSGPy"
},
"source": [
"クラスタ化および量子化されたモデルを評価し、TensorFlow の精度が TFLite バックエンドに持続することを確認します。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-02-13T03:05:46.084434Z",
"iopub.status.busy": "2021-02-13T03:05:46.083344Z",
"iopub.status.idle": "2021-02-13T03:05:47.685522Z",
"shell.execute_reply": "2021-02-13T03:05:47.685988Z"
},
"id": "RFD4LXjpSGPz"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 0 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 1000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 2000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 3000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 4000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 5000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 6000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 7000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 8000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Evaluated on 9000 results so far.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\n",
"\n",
"Clustered and quantized TFLite test_accuracy: 0.9698\n",
"Clustered TF test accuracy: 0.9702000021934509\n"
]
}
],
"source": [
"interpreter = tf.lite.Interpreter(model_content=tflite_quant_model)\n",
"interpreter.allocate_tensors()\n",
"\n",
"test_accuracy = eval_model(interpreter)\n",
"\n",
"print('Clustered and quantized TFLite test_accuracy:', test_accuracy)\n",
"print('Clustered TF test accuracy:', clustered_model_accuracy)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "JgXTEXC7SGP1"
},
"source": [
"## まとめ"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7JhbpowqSGP1"
},
"source": [
"このチュートリアルでは、TensorFlow Model Optimization Toolkit API を使用してクラスタモデルを作成する方法を確認しました。より具体的には、精度の違いを最小限に抑えて MNIST の 8 倍の小さいモデルを作成する、エンドツーエンドの例を確認しました。この新しい機能を試すことをお勧めします。これは、リソースに制約のある環境でのデプロイに特に重要な機能です。\n"
]
}
],
"metadata": {
"colab": {
"collapsed_sections": [],
"name": "clustering_example.ipynb",
"toc_visible": true
},
"kernelspec": {
"display_name": "Python 3",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.6.9"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 0
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TensorFlow.orgで表示![](\"https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
Google Colabで実行![](\"https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png\")
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