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"id": "m7hbib3bSGO9"
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"**Copyright 2020 The TensorFlow Authors.**"
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"id": "mEE8NFIMSGO-"
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"source": [
"#@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 예제의 가중치 클러스터링"
]
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""
]
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"id": "dKnJyAaASGPD"
},
"source": [
"## 개요\n",
"\n",
"TensorFlow 모델 최적화 도구 키트의 일부인 *가중치 클러스터링*에 대한 엔드 투 엔드 예제를 소개합니다.\n",
"\n",
"### 기타 페이지\n",
"\n",
"가중치 클러스터링에 대한 소개와 이를 사용해야 하는지 여부(지원 내용 포함)를 결정하려면 [개요 페이지](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/clustering)를 참조하세요.\n",
"\n",
"16개의 클러스터로 모델을 완전하게 클러스터링하는 등 해당 사용 사례에 필요한 API를 빠르게 찾으려면 [종합 가이드](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/clustering/clustering_comprehensive_guide)를 참조하세요.\n",
"\n",
"### 내용\n",
"\n",
"이 튜토리얼에서는 다음을 수행합니다.\n",
"\n",
"1. MNIST 데이터세트를 위한 `tf.keras` 모델을 처음부터 훈련합니다.\n",
"2. 가중치 클러스터링 API를 적용하여 모델을 미세 조정하고 정확성을 확인합니다.\n",
"3. 클러스터링으로부터 6배 더 작은 TF 및 TFLite 모델을 만듭니다.\n",
"4. 가중치 클러스터링과 훈련 후 양자화를 결합하여 8배 더 작은 TFLite 모델을 만듭니다.\n",
"5. TF에서 TFLite로 정확성이 지속되는지 확인합니다."
]
},
{
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"metadata": {
"id": "RgcQznnZSGPE"
},
"source": [
"## 설정\n",
"\n",
"이 Jupyter 노트북은 로컬 [virtualenv](https://www.tensorflow.org/install/pip?lang=python3#2.-create-a-virtual-environment-recommended) 또는 [colab](https://colab.sandbox.google.com/)에서 실행할 수 있습니다. 종속성 설정에 대한 자세한 내용은 [설치 가이드](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/install)를 참조하세요. "
]
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"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:11:59.303147Z",
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"! pip install -q tensorflow-model-optimization"
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"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:01.054442Z",
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"import tensorflow as tf\n",
"from tensorflow import keras\n",
"\n",
"import numpy as np\n",
"import tempfile\n",
"import zipfile\n",
"import os"
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"source": [
"## 클러스터링을 사용하지 않고 MNIST용 tf.keras 모델 훈련하기"
]
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"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:07.459286Z",
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"id": "w7Fd6jZ7SGPL"
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"text": [
"Downloading data from https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz\n"
]
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"\r",
" 8192/11490434 [..............................] - ETA: 0s"
]
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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\r",
" 5521408/11490434 [=============>................] - ETA: 0s"
]
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"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\r",
"11141120/11490434 [============================>.] - ETA: 0s"
]
},
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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\r",
"11493376/11490434 [==============================] - 0s 0us/step\n"
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"Epoch 1/10\n"
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"\r",
" 1/1688 [..............................] - ETA: 1:08:03 - loss: 2.3207 - 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: 2.1736 - accuracy: 0.2709 "
]
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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",
" 48/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 2.0040 - accuracy: 0.3970"
]
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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",
" 70/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.8520 - accuracy: 0.4644"
]
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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",
" 92/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.7180 - accuracy: 0.5137"
]
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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",
" 114/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 1.6052 - accuracy: 0.5514"
]
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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",
" 136/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 1.5111 - accuracy: 0.5811"
]
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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",
" 158/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 1.4311 - accuracy: 0.6054"
]
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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",
" 180/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 1.3624 - accuracy: 0.6257"
]
},
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"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\b\r",
" 203/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 1.3007 - accuracy: 0.6434"
]
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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",
" 226/1688 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 1.2469 - accuracy: 0.6587"
]
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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",
" 247/1688 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 1.2031 - accuracy: 0.6710"
]
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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",
" 269/1688 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 1.1623 - accuracy: 0.6823"
]
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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",
" 291/1688 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 1.1257 - accuracy: 0.6924"
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" 314/1688 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 1.0914 - accuracy: 0.7018"
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" 336/1688 [====>.........................] - ETA: 3s - loss: 1.0616 - accuracy: 0.7100"
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" 359/1688 [=====>........................] - ETA: 3s - loss: 1.0331 - accuracy: 0.7178"
]
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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",
" 382/1688 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 1.0072 - accuracy: 0.7249"
]
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" 405/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.9833 - accuracy: 0.7313"
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" 427/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.9622 - accuracy: 0.7371"
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" 449/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.9424 - accuracy: 0.7424"
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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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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0705 - accuracy: 0.9800"
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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: 0.0708 - accuracy: 0.9797 - val_loss: 0.0681 - val_accuracy: 0.9817\n"
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" 50/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0540 - accuracy: 0.9845"
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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",
"1630/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0489 - accuracy: 0.9856"
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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",
"1654/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0489 - accuracy: 0.9856"
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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",
"1454/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0427 - accuracy: 0.9867"
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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",
"1478/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0427 - accuracy: 0.9867"
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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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"\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\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: 0.0428 - accuracy: 0.9867 - val_loss: 0.0646 - val_accuracy: 0.9808\n"
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" 49/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0256 - accuracy: 0.9908"
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" 196/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0292 - accuracy: 0.9907"
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" 221/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0293 - accuracy: 0.9907"
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" 246/1688 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.0295 - accuracy: 0.9906"
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" 270/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0298 - accuracy: 0.9906"
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" 491/1688 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.0329 - accuracy: 0.9901"
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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",
"1324/1688 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0372 - accuracy: 0.9889"
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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: 0.0379 - accuracy: 0.9887 - val_loss: 0.0617 - val_accuracy: 0.9848\n"
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" 48/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 0.0318 - accuracy: 0.9902"
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" 71/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.0314 - accuracy: 0.9907"
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" 95/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 0.0311 - accuracy: 0.9910"
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" 119/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.0309 - accuracy: 0.9912"
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" 191/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.0302 - accuracy: 0.9915"
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" 336/1688 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.0303 - accuracy: 0.9917"
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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",
"1142/1688 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.0326 - accuracy: 0.9910"
]
},
{
"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\b\r",
"1166/1688 [===================>..........] - ETA: 1s - loss: 0.0327 - accuracy: 0.9909"
]
},
{
"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\b\r",
"1191/1688 [====================>.........] - ETA: 1s - loss: 0.0327 - accuracy: 0.9909"
]
},
{
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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",
"1216/1688 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0328 - accuracy: 0.9909"
]
},
{
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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",
"1241/1688 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0328 - accuracy: 0.9909"
]
},
{
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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",
"1266/1688 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0329 - accuracy: 0.9908"
]
},
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"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\b\r",
"1291/1688 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0330 - accuracy: 0.9908"
]
},
{
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"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\b\r",
"1315/1688 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0330 - accuracy: 0.9908"
]
},
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"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\b\r",
"1339/1688 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.0331 - accuracy: 0.9908"
]
},
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"output_type": "stream",
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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",
"1363/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0331 - accuracy: 0.9907"
]
},
{
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"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\b\r",
"1387/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0332 - accuracy: 0.9907"
]
},
{
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"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\b\r",
"1411/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0333 - accuracy: 0.9907"
]
},
{
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"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\b\r",
"1435/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0333 - accuracy: 0.9907"
]
},
{
"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\b\r",
"1460/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0334 - accuracy: 0.9907"
]
},
{
"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\b\r",
"1484/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0334 - accuracy: 0.9906"
]
},
{
"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\b\r",
"1508/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0335 - accuracy: 0.9906"
]
},
{
"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\b\r",
"1533/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0335 - accuracy: 0.9906"
]
},
{
"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\b\r",
"1558/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0336 - accuracy: 0.9906"
]
},
{
"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\b\r",
"1581/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0336 - accuracy: 0.9905"
]
},
{
"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\b\r",
"1606/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0337 - accuracy: 0.9905"
]
},
{
"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\b\r",
"1630/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0337 - accuracy: 0.9905"
]
},
{
"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\b\r",
"1655/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0338 - accuracy: 0.9905"
]
},
{
"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\b\r",
"1679/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0338 - accuracy: 0.9904"
]
},
{
"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\b\r",
"1688/1688 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0338 - accuracy: 0.9904 - val_loss: 0.0553 - val_accuracy: 0.9853\n"
]
},
{
"data": {
"text/plain": [
""
]
},
"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": [
"### 기준 모델을 평가하고 나중에 사용할 수 있도록 저장하기"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:52.348757Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:52.347254Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:52.826850Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:52.826234Z"
},
"id": "HYulekocSGPP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9814000129699707\n",
"Saving model to: /tmp/tmpaxhvi0yg.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": [
"## 클러스터링을 사용하여 사전 훈련된 모델 미세 조정하기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Y2wKK7w9SGPS"
},
"source": [
"사전 훈련된 전체 모델에 `cluster_weights()` API를 적용하여 압축 후 적절한 정확성을 유지하면서 모델 크기가 줄어드는 효과를 입증합니다. 해당 사용 사례에서 정확성과 압축률의 균형을 가장 잘 유지하는 방법은 [포괄적 가이드](https://www.tensorflow.org/model_optimization/guide/clustering/clustering_comprehensive_guide)의 레이어별 예를 참조하세요.\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ea40z522SGPT"
},
"source": [
"### 모델 정의 및 클러스터링 API 적용하기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7aOB5vjOZMTS"
},
"source": [
"모델을 클러스터링 API로 전달하기 전에 모델이 훈련되었고 수용 가능한 정확성을 보이는지 확인합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:52.833792Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:52.833029Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:53.021426Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:53.020892Z"
},
"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": [
"### 모델을 미세 조정하고 기준 대비 정확성 평가하기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "vQoy9CcASGPX"
},
"source": [
"하나의 epoch 동안 클러스터링이 있는 모델을 미세 조정합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:53.026635Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:53.025902Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:54.412635Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:54.413069Z"
},
"id": "jn29-coXSGPX"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/108 [..............................] - ETA: 1:01 - loss: 0.0298 - accuracy: 0.9920"
]
},
{
"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\b\r",
" 16/108 [===>..........................] - ETA: 0s - loss: 0.0411 - accuracy: 0.9851 "
]
},
{
"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",
" 31/108 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.0414 - accuracy: 0.9849"
]
},
{
"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",
" 47/108 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.0412 - accuracy: 0.9851"
]
},
{
"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",
" 62/108 [================>.............] - ETA: 0s - loss: 0.0415 - accuracy: 0.9851"
]
},
{
"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",
" 78/108 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.0418 - accuracy: 0.9850"
]
},
{
"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",
" 94/108 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0421 - accuracy: 0.9851"
]
},
{
"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 5ms/step - loss: 0.0423 - accuracy: 0.9851 - val_loss: 0.0644 - val_accuracy: 0.9828\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": [
"이 예의 경우, 기준과 비교하여 클러스터링 후 테스트 정확성의 손실이 미미합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:54.418089Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:54.417399Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:55.131163Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:55.130608Z"
},
"id": "bE7MxpWLTaQ1"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9814000129699707\n",
"Clustered test accuracy: 0.9786999821662903\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": [
"## 클러스터링으로부터 **6배** 더 작은 모델 만들기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "1zr_QIhcUeuC"
},
"source": [
"클러스터링의 압축 이점을 확인하려면 `strip_clustering`과 표준 압축 알고리즘(예: gzip 이용) 적용이 모두 필요합니다.\n",
"\n",
"먼저, TensorFlow를 위한 압축 가능한 모델을 만듭니다. 여기서, `strip_clustering`은 훈련 중에만 클러스터링에 필요한 모든 변수(예: 클러스터 중심과 인덱스를 저장하기 위한 `tf.Variable`)를 제거합니다. 이러한 변수를 제거하지 않으면 추론 중에 모델 크기가 증가하게 됩니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:55.137880Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:55.137087Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:55.176202Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:55.175649Z"
},
"id": "4h6tSvMzSGPd"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saving clustered model to: /tmp/tmpvjj70etk.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": [
"그런 다음, TFLite를 위한 압축 가능한 모델을 만듭니다. 클러스터링된 모델을 대상 백엔드에서 실행 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다. TensorFlow Lite는 모바일 기기에 배포하는 데 사용할 수 있는 예입니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:55.182595Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:55.180566Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:55.741982Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:55.741447Z"
},
"id": "v2N47QW6SGPh"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpg3n3nbv4/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": [
"실제로 gzip을 통해 모델을 압축하는 도우미 함수를 정의하고 압축된 크기를 측정합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:55.747418Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:55.746780Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:55.749181Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:55.748692Z"
},
"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": [
"클러스터링으로부터 모델이 **6배** 더 작아진 것을 확인하세요."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:55.753504Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:55.752878Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:55.770172Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:55.769597Z"
},
"id": "SG1MgZCeSGPk"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Size of gzipped baseline Keras model: 77991.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered Keras model: 12656.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered TFlite model: 12178.00 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": [
"## 가중치 클러스터링과 훈련 후 양자화를 결합하여 **8배** 더 작은 TFLite 모델 만들기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "BQb50aC3SGPn"
},
"source": [
"추가적인 이점을 얻기 위해 클러스터링한 모델에 훈련 후 양자화를 적용할 수 있습니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:55.776213Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:55.775514Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:56.276439Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:56.275799Z"
},
"id": "XyHC8euLSGPo"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmprx_pw7t5/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmprx_pw7t5/assets\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saved quantized and clustered TFLite model to: /tmp/tmpq1ux2lbh.tflite\n",
"Size of gzipped baseline Keras model: 77991.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered and quantized TFlite model: 9335.00 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": [
"## TF에서 TFLite로 정확성이 지속되는지 확인하기"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Jh_pcf0XSGPv"
},
"source": [
"테스트 데이터세트에서 TFLite 모델을 평가하는 도우미 함수를 정의합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:56.284555Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:56.283513Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:56.286275Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:56.285661Z"
},
"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": [
"클러스터링되고 양자화된 모델을 평가한 다음, TensorFlow의 정확성이 TFLite 백엔드까지 유지되는지 확인합니다."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2021-01-15T02:12:56.292142Z",
"iopub.status.busy": "2021-01-15T02:12:56.291036Z",
"iopub.status.idle": "2021-01-15T02:12:57.868679Z",
"shell.execute_reply": "2021-01-15T02:12:57.869182Z"
},
"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: 0.9789\n",
"Clustered TF test accuracy: 0.9786999821662903\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": [
"## 결론"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7JhbpowqSGP1"
},
"source": [
"이 튜토리얼에서는 TensorFlow 모델 최적화 도구 키트 API를 사용하여 클러스터링된 모델을 만드는 방법을 알아보았습니다. 구체적으로, 정확성 차이를 최소화하면서 8배 더 작은 MNIST용 모델을 생성하기 위한 엔드 투 엔드 예제를 살펴보았습니다. 리소스가 제한된 환경에서 배포할 때 특히 중요할 수 있는 이 새로운 기능을 한 번 사용해 보세요.\n"
]
}
],
"metadata": {
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