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TensorFlow GraphDef 기반 모델을 TensorFlow.js로 가져오기

TensorFlow GraphDef 기반 모델(일반적으로 Python API를 통해 생성됨)은 다음 형식 중 하나로 저장할 수 있습니다.

  1. TensorFlow 저장된 모델
  2. 고정 모델
  3. 세션 번들
  4. Tensorflow Hub 모듈

위의 모든 형식은 TensorFlow.js 변환기에서 TensorFlow.js로 직접 로드할 수 있는 형식으로 변환하여 추론할 수 있습니다.

(참고: TensorFlow는 세션 번들 형식을 더 이상 사용하지 않습니다. 모델을 저장된 모델 형식으로 마이그레이션하세요.)

요구 사항

변환 절차에는 Python 환경이 필요한데 pipenv 또는 virtualenv를 사용하여 격리를 유지해야 합니다. 변환기를 설치하려면 다음 명령을 실행하세요.

 pip install tensorflowjs

TensorFlow 모델을 TensorFlow.js로 가져오는 것은 2단계 프로세스입니다. 먼저 기존 모델을 TensorFlow.js 웹 형식으로 변환한 다음 TensorFlow.js로 로드합니다.

1단계: 기존 TensorFlow 모델을 TensorFlow.js 웹 형식으로 변환하기

pip 패키지에서 제공하는 변환기 스크립트를 실행합니다.

사용법: 저장된 모델의 예제는 다음과 같습니다.

tensorflowjs_converter \
    --input_format=tf_saved_model \
    --output_node_names='MobilenetV1/Predictions/Reshape_1' \
    --saved_model_tags=serve \
    /mobilenet/saved_model \
    /mobilenet/web_model

고정 모델의 예제는 다음과 같습니다.

tensorflowjs_converter \
    --input_format=tf_frozen_model \
    --output_node_names='MobilenetV1/Predictions/Reshape_1' \
    /mobilenet/frozen_model.pb \
    /mobilenet/web_model

Tensorflow Hub 모듈의 예제는 다음과 같습니다.

tensorflowjs_converter \
    --input_format=tf_hub \
    'https://tfhub.dev/google/imagenet/mobilenet_v1_100_224/classification/1' \
    /mobilenet/web_model
위치 인수 설명
input_path 저장된 모델 디렉터리, 세션 번들 디렉터리, 고정 모델 파일, TensorFlow Hub 모듈 핸들 또는 경로의 전체 경로
output_path 모든 출력 아티팩트의 경로
옵션 설명
--input_format 입력 모델의 형식은 저장된 모델에 tf_saved_model, 고정 모델에 tf_frozen_model, 세션 번들에 tf_session_bundle, TensorFlow Hub 모듈에 tf_hub, Keras HDF5에 Keras를 사용합니다.
--output_node_names 쉼표로 구분된 출력 노드의 이름입니다.
--saved_model_tags 저장된 모델 변환과 로드할 MetaGraphDef의 태그에만 쉼표로 구분된 형식으로 적용됩니다. 기본적으로 serve가 됩니다.
--signature_name TensorFlow Hub 모듈 변환과 로드할 서명에만 적용됩니다. 기본값은 default입니다. https://www.tensorflow.org/hub/common_signatures/를 참조하세요.

자세한 도움말 메시지를 보려면 다음 명령을 사용하세요.

tensorflowjs_converter --help

변환기 생성 파일

위의 변환 스크립트는 두 가지 유형의 파일을 생성합니다.

  • model.json(데이터 흐름 그래프 및 가중치 매니페스트)
  • group1-shard\*of\*(바이너리 가중치 파일 모음)

예를 들어 다음은 MobileNet v2를 변환한 결과입니다.

  output_directory/model.json
  output_directory/group1-shard1of5
  ...
  output_directory/group1-shard5of5

2단계: 브라우저에서 로드하기 및 실행하기

  1. tfjs-converter npm 패키지 설치하기

yarn add @tensorflow/tfjs 또는 npm install @tensorflow/tfjs

  1. FrozenModel 클래스를 인스턴스화하고 추론을 실행합니다.
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import {loadGraphModel} from '@tensorflow/tfjs-converter';

const MODEL_URL = 'model_directory/model.json';

const model = await loadGraphModel(MODEL_URL);
const cat = document.getElementById('cat');
model.execute(tf.browser.fromPixels(cat));

MobileNet 데모를 확인하세요.

loadGraphModel API는 요청과 함께 자격 증명 또는 사용자 정의 헤더를 보내는 데 사용할 수 있는 추가 LoadOptions 매개변수를 허용합니다. 자세한 내용은 loadGraphModel() 설명서를 참조하세요.

지원되는 연산

현재 TensorFlow.js는 제한된 집합의 TensorFlow 연산만을 지원합니다. 모델이 지원되지 않는 연산을 사용하는 경우 tensorflowjs_converter 스크립트가 실패하고 모델에서 지원되지 않는 연산 목록을 출력합니다. 연산 지원이 실패된 경우 각 연산에 대한 문제를 제출하여 지원이 필요한 연산을 알려주세요.

가중치만 로드하기

가중치만 로드하려는 경우 다음 코드 조각을 사용할 수 있습니다.

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

const weightManifestUrl = "https://example.org/model/weights_manifest.json";

const manifest = await fetch(weightManifestUrl);
this.weightManifest = await manifest.json();
const weightMap = await tf.io.loadWeights(
        this.weightManifest, "https://example.org/model");