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"**Copyright 2020 The TensorFlow Authors.**"
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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 中的权重聚类示例"
]
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""
]
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"metadata": {
"id": "dKnJyAaASGPD"
},
"source": [
"## 概述\n",
"\n",
"欢迎阅读 TensorFlow Model Optimization Toolkit 中*权重聚类*的端到端示例。\n",
"\n",
"### 其他页面\n",
"\n",
"有关权重聚类的定义以及如何确定是否应使用权重聚类（包括支持的功能）的介绍，请参阅[概述](https://tensorflow.google.cn/model_optimization/guide/clustering)页面。\n",
"\n",
"要快速找到您的用例（不局限于使用 16 个簇完全聚类模型）所需的 API，请参阅[综合指南](https://tensorflow.google.cn/model_optimization/guide/clustering/clustering_comprehensive_guide)。\n",
"\n",
"### 目录\n",
"\n",
"在本教程中，您将：\n",
"\n",
"1. 从头开始为 MNIST 数据集训练一个 `tf.keras` 模型。\n",
"2. 通过应用权重聚类 API 对模型进行微调，并查看准确率。\n",
"3. 通过聚类创建一个大小缩减至六分之一的 TF 和 TFLite 模型。\n",
"4. 通过将权重聚类与训练后量化相结合，创建一个大小缩减至八分之一的 TFLite 模型。\n",
"5. 查看从 TF 到 TFLite 的准确率持久性。"
]
},
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"metadata": {
"id": "RgcQznnZSGPE"
},
"source": [
"## 设置\n",
"\n",
"您可以在本地 [virtualenv](https://tensorflow.google.cn/install/pip?lang=python3#2.-create-a-virtual-environment-recommended) 或 [Colab](https://colab.sandbox.google.com/) 中运行此 Jupyter 笔记本。有关设置依赖项的详细信息，请参阅[安装指南](https://tensorflow.google.cn/model_optimization/guide/install)。 "
]
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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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"## 在不使用聚类的情况下为 MNIST 训练 tf.keras 模型"
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"Epoch 1/10\n"
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" 1/1688 [..............................] - ETA: 1s - loss: 2.3329 - accuracy: 0.0938"
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" 24/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 2.0253 - accuracy: 0.4297"
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" 48/1688 [..............................] - ETA: 3s - loss: 1.6723 - accuracy: 0.6055"
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" 72/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.3881 - accuracy: 0.6719"
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" 96/1688 [>.............................] - ETA: 3s - loss: 1.1854 - accuracy: 0.7148"
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" 120/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 1.0494 - accuracy: 0.7445"
]
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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",
" 145/1688 [=>............................] - ETA: 3s - loss: 0.9444 - accuracy: 0.7677"
]
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" 170/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.8710 - accuracy: 0.7824"
]
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" 194/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.8102 - accuracy: 0.7956"
]
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" 218/1688 [==>...........................] - ETA: 3s - loss: 0.7698 - accuracy: 0.8045"
]
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" 242/1688 [===>..........................] - ETA: 3s - loss: 0.7314 - accuracy: 0.8129"
]
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" 266/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.6957 - accuracy: 0.8217"
]
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" 292/1688 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.6652 - accuracy: 0.8283"
]
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" 318/1688 [====>.........................] - ETA: 2s - loss: 0.6395 - accuracy: 0.8333"
]
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" 344/1688 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.6116 - accuracy: 0.8396"
]
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" 370/1688 [=====>........................] - ETA: 2s - loss: 0.5926 - accuracy: 0.8440"
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" 397/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.5738 - accuracy: 0.8488"
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" 424/1688 [======>.......................] - ETA: 2s - loss: 0.5559 - accuracy: 0.8522"
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" 451/1688 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.5439 - accuracy: 0.8548"
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" 478/1688 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.5294 - accuracy: 0.8585"
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" 505/1688 [=======>......................] - ETA: 2s - loss: 0.5170 - accuracy: 0.8610"
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" 532/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.5033 - accuracy: 0.8644"
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" 559/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.4915 - accuracy: 0.8672"
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" 586/1688 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.4806 - accuracy: 0.8699"
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" 613/1688 [=========>....................] - ETA: 2s - loss: 0.4727 - accuracy: 0.8720"
]
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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",
"1463/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.1281 - accuracy: 0.9628"
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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",
"1439/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0886 - accuracy: 0.9744"
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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",
"1466/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0892 - accuracy: 0.9743"
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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: 0.0890 - accuracy: 0.9740 - val_loss: 0.0697 - val_accuracy: 0.9812\n"
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" 212/1688 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0634 - accuracy: 0.9844"
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" 238/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0649 - accuracy: 0.9835"
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" 264/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0639 - accuracy: 0.9839"
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" 530/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.0687 - accuracy: 0.9806"
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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",
"1412/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0722 - accuracy: 0.9786"
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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",
"1439/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0724 - accuracy: 0.9784"
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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: 0.0725 - accuracy: 0.9786 - val_loss: 0.0643 - val_accuracy: 0.9828\n"
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" 159/1688 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0575 - accuracy: 0.9829"
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" 213/1688 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0625 - accuracy: 0.9811"
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" 240/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0605 - accuracy: 0.9818"
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" 509/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.0616 - accuracy: 0.9808"
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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",
"1396/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0602 - accuracy: 0.9812"
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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",
"1423/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0602 - accuracy: 0.9813"
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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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"1637/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0622 - accuracy: 0.9809"
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"1688/1688 [==============================] - 4s 2ms/step - loss: 0.0621 - accuracy: 0.9809 - val_loss: 0.0574 - val_accuracy: 0.9857\n"
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" 163/1688 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0471 - accuracy: 0.9862"
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" 217/1688 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0462 - accuracy: 0.9856"
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" 244/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0450 - accuracy: 0.9863"
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" 271/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0464 - accuracy: 0.9860"
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" 514/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.0506 - accuracy: 0.9848"
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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",
"1396/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0541 - accuracy: 0.9840"
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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",
"1423/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0544 - accuracy: 0.9839"
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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: 0.0549 - accuracy: 0.9837 - val_loss: 0.0580 - val_accuracy: 0.9852\n"
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" 161/1688 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0417 - accuracy: 0.9866"
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" 242/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0446 - accuracy: 0.9863"
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" 512/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.0471 - accuracy: 0.9860"
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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",
"1392/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0489 - accuracy: 0.9853"
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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",
"1419/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0488 - accuracy: 0.9853"
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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: 0.0492 - accuracy: 0.9848 - val_loss: 0.0578 - val_accuracy: 0.9840\n"
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" 163/1688 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0377 - accuracy: 0.9887"
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" 243/1688 [===>..........................] - ETA: 2s - loss: 0.0383 - accuracy: 0.9884"
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" 510/1688 [========>.....................] - ETA: 2s - loss: 0.0400 - accuracy: 0.9884"
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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",
"1393/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0441 - accuracy: 0.9871"
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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",
"1420/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0437 - accuracy: 0.9872"
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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: 0.0440 - accuracy: 0.9869 - val_loss: 0.0614 - val_accuracy: 0.9833\n"
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" 135/1688 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0407 - accuracy: 0.9898"
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" 162/1688 [=>............................] - ETA: 2s - loss: 0.0426 - accuracy: 0.9882"
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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",
"1395/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0419 - accuracy: 0.9871"
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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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" 215/1688 [==>...........................] - ETA: 2s - loss: 0.0341 - accuracy: 0.9913"
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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: 0.0371 - accuracy: 0.9891"
]
},
{
"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",
"1388/1688 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.0370 - accuracy: 0.9891"
]
},
{
"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",
"1415/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0371 - accuracy: 0.9890"
]
},
{
"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",
"1441/1688 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9890"
]
},
{
"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",
"1467/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9889"
]
},
{
"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",
"1494/1688 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9889"
]
},
{
"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",
"1520/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0371 - accuracy: 0.9889"
]
},
{
"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",
"1547/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0371 - accuracy: 0.9889"
]
},
{
"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",
"1574/1688 [==========================>...] - ETA: 0s - loss: 0.0373 - accuracy: 0.9888"
]
},
{
"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",
"1601/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0370 - accuracy: 0.9889"
]
},
{
"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",
"1628/1688 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.0374 - accuracy: 0.9888"
]
},
{
"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: 0.0376 - accuracy: 0.9887"
]
},
{
"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",
"1681/1688 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.0375 - accuracy: 0.9887"
]
},
{
"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: 0.0375 - accuracy: 0.9887 - val_loss: 0.0577 - val_accuracy: 0.9855\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": [
"### 评估基准模型并保存以备稍后使用"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 5,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:01.453901Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:01.453210Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:01.895780Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:01.895177Z"
},
"id": "HYulekocSGPP"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9807999730110168\n",
"Saving model to: /tmp/tmpkenu8pu1.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": [
"## 通过聚类微调预训练模型"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Y2wKK7w9SGPS"
},
"source": [
"将 `cluster_weights()` API 应用于整个预训练模型，以演示它不仅能够在应用 zip 后有效缩减模型大小，还能保持良好的准确率。有关如何以最佳方式平衡用例的准确率和压缩率，请参阅[综合指南](https://tensorflow.google.cn/model_optimization/guide/clustering/clustering_comprehensive_guide)中的每层示例。\n"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "ea40z522SGPT"
},
"source": [
"### 定义模型并应用聚类 API"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7aOB5vjOZMTS"
},
"source": [
"在将模型传递给聚类 API 之前，请确保它已经过训练并表现出可接受的准确率。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 6,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:01.902082Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:01.901406Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:02.079153Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:02.079624Z"
},
"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": [
"### 微调模型并根据基准评估准确率"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "vQoy9CcASGPX"
},
"source": [
"使用聚类对模型进行 1 个周期的微调。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 7,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:02.084884Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:02.084180Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:03.245652Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:03.246086Z"
},
"id": "jn29-coXSGPX"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"\r",
" 1/108 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.0434 - accuracy: 0.9840"
]
},
{
"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",
" 19/108 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.0566 - accuracy: 0.9805"
]
},
{
"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",
" 36/108 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.0556 - accuracy: 0.9803"
]
},
{
"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",
" 54/108 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.0537 - accuracy: 0.9814"
]
},
{
"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",
" 72/108 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0556 - accuracy: 0.9806"
]
},
{
"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",
" 90/108 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.0556 - accuracy: 0.9808"
]
},
{
"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 [==============================] - ETA: 0s - loss: 0.0547 - accuracy: 0.9807"
]
},
{
"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 [==============================] - 0s 4ms/step - loss: 0.0547 - accuracy: 0.9807 - val_loss: 0.0804 - val_accuracy: 0.9760\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": [
"对于本示例，与基准相比，聚类后的测试准确率损失最小。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 8,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:03.251085Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:03.250417Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:03.912894Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:03.913351Z"
},
"id": "bE7MxpWLTaQ1"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Baseline test accuracy: 0.9807999730110168\n",
"Clustered test accuracy: 0.9760000109672546\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": [
"## 通过聚类创建大小缩减至**六分之一**的模型"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "1zr_QIhcUeuC"
},
"source": [
"strip_clustering 和应用标准压缩算法（例如通过 gzip）对于看到聚类压缩的好处必不可少。\n",
"\n",
"首先，为 TensorFlow 创建一个可压缩模型。在这里，`strip_clustering` 会移除聚类仅在训练期间才需要的所有变量（例如用于存储簇形心和索引的 `tf.Variable`），否则这些变量会在推理期间增加模型大小。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 9,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:03.920508Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:03.919773Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:03.956258Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:03.955734Z"
},
"id": "4h6tSvMzSGPd"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saving clustered model to: /tmp/tmpsc3jb7v8.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": [
"随后，为 TFLite 创建可压缩模型。您可以将聚类模型转换为可在目标后端上运行的格式。TensorFlow Lite 是可用于部署到移动设备的示例。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 10,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:03.963791Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:03.962922Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:04.502483Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:04.501909Z"
},
"id": "v2N47QW6SGPh"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/tracking/tracking.py:111: Model.state_updates (from tensorflow.python.keras.engine.training) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
"Instructions for updating:\n",
"This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"WARNING:tensorflow:From /tmpfs/src/tf_docs_env/lib/python3.6/site-packages/tensorflow/python/training/tracking/tracking.py:111: Layer.updates (from tensorflow.python.keras.engine.base_layer) is deprecated and will be removed in a future version.\n",
"Instructions for updating:\n",
"This property should not be used in TensorFlow 2.0, as updates are applied automatically.\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmp69qei5fh/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": [
"定义一个辅助函数，通过 gzip 实际压缩模型并测量压缩后的大小。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 11,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:04.508349Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:04.507345Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:04.510058Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:04.509568Z"
},
"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": [
"比较后可以发现，聚类使模型大小缩减至原来的**六分之一**"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 12,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:04.514561Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:04.513899Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:04.530798Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:04.530264Z"
},
"id": "SG1MgZCeSGPk"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Size of gzipped baseline Keras model: 78076.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered Keras model: 12728.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered TFlite model: 12126.00 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": [
"## 通过将权重聚类与训练后量化相结合，创建一个大小缩减至**八分之一**的 TFLite 模型"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "BQb50aC3SGPn"
},
"source": [
"您可以将训练后量化应用于聚类模型来获得更多好处。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 13,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:04.537458Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:04.536246Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:05.024821Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:05.024188Z"
},
"id": "XyHC8euLSGPo"
},
"outputs": [
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpmzv1zby7/assets\n"
]
},
{
"name": "stderr",
"output_type": "stream",
"text": [
"INFO:tensorflow:Assets written to: /tmp/tmpmzv1zby7/assets\n"
]
},
{
"name": "stdout",
"output_type": "stream",
"text": [
"Saved quantized and clustered TFLite model to: /tmp/tmp5yu2mobb.tflite\n",
"Size of gzipped baseline Keras model: 78076.00 bytes\n",
"Size of gzipped clustered and quantized TFlite model: 9237.00 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": [
"## 查看从 TF 到 TFLite 的准确率持久性"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "Jh_pcf0XSGPv"
},
"source": [
"定义一个辅助函数，基于测试数据集评估 TFLite 模型。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 14,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:05.032379Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:05.031614Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:05.033465Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:05.033912Z"
},
"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": [
"评估已被聚类和量化的模型后，您将看到从 TensorFlow 持续到 TFLite 后端的准确率。"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 15,
"metadata": {
"execution": {
"iopub.execute_input": "2020-11-12T08:15:05.038770Z",
"iopub.status.busy": "2020-11-12T08:15:05.038089Z",
"iopub.status.idle": "2020-11-12T08:15:06.686250Z",
"shell.execute_reply": "2020-11-12T08:15:06.685671Z"
},
"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: 0.9759\n",
"Clustered TF test accuracy: 0.9760000109672546\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": [
"## 结论"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {
"id": "7JhbpowqSGP1"
},
"source": [
"在本教程中，您了解了如何使用 TensorFlow Model Optimization Toolkit API 创建聚类模型。更具体地说，您已经从头至尾完成了一个端到端示例，此示例为 MNIST 创建了一个大小缩减至原来的八分之一且准确率差异最小的模型。我们鼓励您试用这项新功能，这对于在资源受限的环境中进行部署特别重要。\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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在 TensorFlow.org 上查看![](\"https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png\"){kind=logo}
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