Присоединяйтесь к TensorFlow на Google I/O, 11-12 мая Зарегистрируйтесь сейчас

Сохранение и загрузка моделей

Посмотреть на TensorFlow.org Запустить в Google Colab Посмотреть исходный код на GitHub Скачать блокнот

Прогресс модели можно сохранить во время и после обучения. Это означает, что модель может возобновить работу с того места, где она остановилась, и избежать длительного времени обучения. Сохранение также означает, что вы можете поделиться своей моделью, а другие могут воссоздать вашу работу. При публикации исследовательских моделей и методов большинство специалистов по машинному обучению делятся:

  • код для создания модели и
  • обученные веса или параметры для модели

Совместное использование этих данных помогает другим понять, как работает модель, и опробовать ее на новых данных.

Опции

Существуют разные способы сохранения моделей TensorFlow в зависимости от используемого вами API. В этом руководстве используется высокоуровневый API tf.keras для создания и обучения моделей в TensorFlow. Другие подходы см. в руководстве по сохранению и восстановлению TensorFlow или в разделе Сохранение в нетерпеливых файлах .

Настраивать

Устанавливает и импортирует

Установите и импортируйте TensorFlow и зависимости:

pip install pyyaml h5py  # Required to save models in HDF5 format
import os

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras

print(tf.version.VERSION)
2.8.0-rc1

Получить пример набора данных

Чтобы продемонстрировать, как сохранять и загружать веса, вы будете использовать набор данных MNIST . Чтобы ускорить эти прогоны, используйте первые 1000 примеров:

(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()

train_labels = train_labels[:1000]
test_labels = test_labels[:1000]

train_images = train_images[:1000].reshape(-1, 28 * 28) / 255.0
test_images = test_images[:1000].reshape(-1, 28 * 28) / 255.0

Определить модель

Начните с построения простой последовательной модели:

# Define a simple sequential model
def create_model():
  model = tf.keras.models.Sequential([
    keras.layers.Dense(512, activation='relu', input_shape=(784,)),
    keras.layers.Dropout(0.2),
    keras.layers.Dense(10)
  ])

  model.compile(optimizer='adam',
                loss=tf.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
                metrics=[tf.metrics.SparseCategoricalAccuracy()])

  return model

# Create a basic model instance
model = create_model()

# Display the model's architecture
model.summary()
Model: "sequential"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense (Dense)               (None, 512)               401920    
                                                                 
 dropout (Dropout)           (None, 512)               0         
                                                                 
 dense_1 (Dense)             (None, 10)                5130      
                                                                 
=================================================================
Total params: 407,050
Trainable params: 407,050
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Сохраняйте контрольные точки во время обучения

Вы можете использовать обученную модель без повторного обучения или продолжить обучение с того места, на котором остановились, если процесс обучения был прерван. Обратный вызов tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint позволяет постоянно сохранять модель как во время , так и в конце обучения.

Использование обратного вызова контрольной точки

Создайте обратный вызов tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint , который сохраняет веса только во время обучения:

checkpoint_path = "training_1/cp.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

# Create a callback that saves the model's weights
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(filepath=checkpoint_path,
                                                 save_weights_only=True,
                                                 verbose=1)

# Train the model with the new callback
model.fit(train_images, 
          train_labels,  
          epochs=10,
          validation_data=(test_images, test_labels),
          callbacks=[cp_callback])  # Pass callback to training

# This may generate warnings related to saving the state of the optimizer.
# These warnings (and similar warnings throughout this notebook)
# are in place to discourage outdated usage, and can be ignored.
Epoch 1/10
23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 1.3666 - sparse_categorical_accuracy: 0.6060 
Epoch 1: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 1s 10ms/step - loss: 1.1735 - sparse_categorical_accuracy: 0.6690 - val_loss: 0.7180 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.7750
Epoch 2/10
24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.4238 - sparse_categorical_accuracy: 0.8789
Epoch 2: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.4201 - sparse_categorical_accuracy: 0.8810 - val_loss: 0.5621 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8150
Epoch 3/10
24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2795 - sparse_categorical_accuracy: 0.9336
Epoch 3: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2815 - sparse_categorical_accuracy: 0.9310 - val_loss: 0.4790 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8430
Epoch 4/10
24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.2027 - sparse_categorical_accuracy: 0.9427
Epoch 4: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.2016 - sparse_categorical_accuracy: 0.9440 - val_loss: 0.4361 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8610
Epoch 5/10
24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.1739 - sparse_categorical_accuracy: 0.9583
Epoch 5: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1683 - sparse_categorical_accuracy: 0.9610 - val_loss: 0.4640 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8580
Epoch 6/10
23/32 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.1116 - sparse_categorical_accuracy: 0.9796
Epoch 6: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.1125 - sparse_categorical_accuracy: 0.9780 - val_loss: 0.4420 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8580
Epoch 7/10
24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0978 - sparse_categorical_accuracy: 0.9831
Epoch 7: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.0989 - sparse_categorical_accuracy: 0.9820 - val_loss: 0.4163 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8590
Epoch 8/10
21/32 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.0669 - sparse_categorical_accuracy: 0.9911
Epoch 8: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 6ms/step - loss: 0.0690 - sparse_categorical_accuracy: 0.9910 - val_loss: 0.4411 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8600
Epoch 9/10
22/32 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.0495 - sparse_categorical_accuracy: 0.9972
Epoch 9: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.0516 - sparse_categorical_accuracy: 0.9950 - val_loss: 0.4064 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8650
Epoch 10/10
24/32 [=====================>........] - ETA: 0s - loss: 0.0436 - sparse_categorical_accuracy: 0.9948
Epoch 10: saving model to training_1/cp.ckpt
32/32 [==============================] - 0s 5ms/step - loss: 0.0437 - sparse_categorical_accuracy: 0.9960 - val_loss: 0.4061 - val_sparse_categorical_accuracy: 0.8770
<keras.callbacks.History at 0x7eff8d865390>

Это создает единую коллекцию файлов контрольных точек TensorFlow, которые обновляются в конце каждой эпохи:

os.listdir(checkpoint_dir)
['checkpoint', 'cp.ckpt.index', 'cp.ckpt.data-00000-of-00001']

Пока две модели используют одну и ту же архитектуру, вы можете распределять веса между ними. Таким образом, при восстановлении модели только из весов создайте модель с той же архитектурой, что и исходная модель, а затем установите ее веса.

Теперь перестройте новую необученную модель и оцените ее на тестовом наборе. Необученная модель будет работать на случайных уровнях (точность ~ 10%):

# Create a basic model instance
model = create_model()

# Evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Untrained model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 2.4473 - sparse_categorical_accuracy: 0.0980 - 145ms/epoch - 5ms/step
Untrained model, accuracy:  9.80%

Затем загрузите веса из контрольной точки и переоцените:

# Loads the weights
model.load_weights(checkpoint_path)

# Re-evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4061 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770 - 65ms/epoch - 2ms/step
Restored model, accuracy: 87.70%

Параметры обратного вызова контрольной точки

Обратный вызов предоставляет несколько вариантов предоставления уникальных имен для контрольных точек и настройки частоты контрольных точек.

Обучайте новую модель и сохраняйте контрольные точки с уникальными именами каждые пять эпох:

# Include the epoch in the file name (uses `str.format`)
checkpoint_path = "training_2/cp-{epoch:04d}.ckpt"
checkpoint_dir = os.path.dirname(checkpoint_path)

batch_size = 32

# Create a callback that saves the model's weights every 5 epochs
cp_callback = tf.keras.callbacks.ModelCheckpoint(
    filepath=checkpoint_path, 
    verbose=1, 
    save_weights_only=True,
    save_freq=5*batch_size)

# Create a new model instance
model = create_model()

# Save the weights using the `checkpoint_path` format
model.save_weights(checkpoint_path.format(epoch=0))

# Train the model with the new callback
model.fit(train_images, 
          train_labels,
          epochs=50, 
          batch_size=batch_size, 
          callbacks=[cp_callback],
          validation_data=(test_images, test_labels),
          verbose=0)
Epoch 5: saving model to training_2/cp-0005.ckpt

Epoch 10: saving model to training_2/cp-0010.ckpt

Epoch 15: saving model to training_2/cp-0015.ckpt

Epoch 20: saving model to training_2/cp-0020.ckpt

Epoch 25: saving model to training_2/cp-0025.ckpt

Epoch 30: saving model to training_2/cp-0030.ckpt

Epoch 35: saving model to training_2/cp-0035.ckpt

Epoch 40: saving model to training_2/cp-0040.ckpt

Epoch 45: saving model to training_2/cp-0045.ckpt

Epoch 50: saving model to training_2/cp-0050.ckpt
<keras.callbacks.History at 0x7eff807703d0>

Теперь посмотрите на получившиеся контрольные точки и выберите самую последнюю:

os.listdir(checkpoint_dir)
['cp-0005.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0050.ckpt.index',
 'checkpoint',
 'cp-0010.ckpt.index',
 'cp-0035.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0000.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0050.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0010.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0020.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0035.ckpt.index',
 'cp-0040.ckpt.index',
 'cp-0025.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0045.ckpt.index',
 'cp-0020.ckpt.index',
 'cp-0025.ckpt.index',
 'cp-0030.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0030.ckpt.index',
 'cp-0000.ckpt.index',
 'cp-0045.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0015.ckpt.index',
 'cp-0015.ckpt.data-00000-of-00001',
 'cp-0005.ckpt.index',
 'cp-0040.ckpt.data-00000-of-00001']
latest = tf.train.latest_checkpoint(checkpoint_dir)
latest
'training_2/cp-0050.ckpt'

Для тестирования сбросьте модель и загрузите последнюю контрольную точку:

# Create a new model instance
model = create_model()

# Load the previously saved weights
model.load_weights(latest)

# Re-evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4996 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770 - 150ms/epoch - 5ms/step
Restored model, accuracy: 87.70%

Что это за файлы?

Приведенный выше код сохраняет веса в наборе файлов в формате контрольной точки, которые содержат только обученные веса в двоичном формате. Контрольные точки содержат:

  • Один или несколько осколков, содержащих вес вашей модели.
  • Индексный файл, который указывает, какие веса хранятся в каком сегменте.

Если вы обучаете модель на одной машине, у вас будет один сегмент с суффиксом: .data-00000-of-00001

Вручную сохранить веса

Сохранение весов вручную с помощью метода Model.save_weights . По умолчанию tf.keras — и в частности save_weights — использует формат контрольной точки TensorFlow с расширением .ckpt (сохранение в HDF5 с расширением .h5 в руководстве по сохранению и сериализации моделей ):

# Save the weights
model.save_weights('./checkpoints/my_checkpoint')

# Create a new model instance
model = create_model()

# Restore the weights
model.load_weights('./checkpoints/my_checkpoint')

# Evaluate the model
loss, acc = model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print("Restored model, accuracy: {:5.2f}%".format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4996 - sparse_categorical_accuracy: 0.8770 - 143ms/epoch - 4ms/step
Restored model, accuracy: 87.70%

Сохраните всю модель

Вызовите model.save , чтобы сохранить архитектуру модели, веса и конфигурацию обучения в одном файле/папке. Это позволяет вам экспортировать модель, чтобы ее можно было использовать без доступа к исходному коду Python*. Поскольку состояние оптимизатора восстановлено, вы можете возобновить тренировку именно с того места, на котором остановились.

Всю модель можно сохранить в двух разных файловых форматах ( SavedModel и HDF5 ). Формат SavedModel является форматом файла по умолчанию в TF2.x. Однако модели можно сохранять в формате HDF5 . Более подробная информация о сохранении целых моделей в двух форматах файлов описана ниже.

Сохранение полнофункциональной модели очень полезно — вы можете загрузить их в TensorFlow.js ( сохраненная модель , HDF5 ), а затем обучить и запустить их в веб-браузерах или преобразовать для работы на мобильных устройствах с помощью TensorFlow Lite ( сохраненная модель , HDF5 ). )

*Пользовательские объекты (например, модели или слои подклассов) требуют особого внимания при сохранении и загрузке. См. раздел « Сохранение пользовательских объектов » ниже.

Формат сохраненной модели

Формат SavedModel — это еще один способ сериализации моделей. Модели, сохраненные в этом формате, можно восстановить с помощью tf.keras.models.load_model , и они совместимы с TensorFlow Serving. Руководство по SavedModel подробно описывает, как обслуживать/проверять SavedModel. В разделе ниже показаны шаги по сохранению и восстановлению модели.

# Create and train a new model instance.
model = create_model()
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Save the entire model as a SavedModel.
!mkdir -p saved_model
model.save('saved_model/my_model')
Epoch 1/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 1.1988 - sparse_categorical_accuracy: 0.6550
Epoch 2/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4180 - sparse_categorical_accuracy: 0.8930
Epoch 3/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2900 - sparse_categorical_accuracy: 0.9220
Epoch 4/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2070 - sparse_categorical_accuracy: 0.9540
Epoch 5/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1593 - sparse_categorical_accuracy: 0.9630
2022-01-26 07:30:22.888387: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.
WARNING:tensorflow:Detecting that an object or model or tf.train.Checkpoint is being deleted with unrestored values. See the following logs for the specific values in question. To silence these warnings, use `status.expect_partial()`. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Checkpoint#restorefor details about the status object returned by the restore function.
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.iter
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_1
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_2
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.decay
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.learning_rate
WARNING:tensorflow:Detecting that an object or model or tf.train.Checkpoint is being deleted with unrestored values. See the following logs for the specific values in question. To silence these warnings, use `status.expect_partial()`. See https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/train/Checkpoint#restorefor details about the status object returned by the restore function.
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.iter
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_1
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.beta_2
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.decay
WARNING:tensorflow:Value in checkpoint could not be found in the restored object: (root).optimizer.learning_rate
INFO:tensorflow:Assets written to: saved_model/my_model/assets

Формат SavedModel — это каталог, содержащий двоичный файл protobuf и контрольную точку TensorFlow. Проверьте каталог сохраненной модели:

# my_model directory
ls saved_model

# Contains an assets folder, saved_model.pb, and variables folder.
ls saved_model/my_model
my_model
assets  keras_metadata.pb  saved_model.pb  variables

Перезагрузите свежую модель Keras из сохраненной модели:

new_model = tf.keras.models.load_model('saved_model/my_model')

# Check its architecture
new_model.summary()
Model: "sequential_5"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense_10 (Dense)            (None, 512)               401920    
                                                                 
 dropout_5 (Dropout)         (None, 512)               0         
                                                                 
 dense_11 (Dense)            (None, 10)                5130      
                                                                 
=================================================================
Total params: 407,050
Trainable params: 407,050
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Восстановленная модель компилируется с теми же аргументами, что и исходная модель. Попробуйте запустить оценку и прогнозирование с загруженной моделью:

# Evaluate the restored model
loss, acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc))

print(new_model.predict(test_images).shape)
32/32 - 0s - loss: 0.4577 - sparse_categorical_accuracy: 0.8430 - 156ms/epoch - 5ms/step
Restored model, accuracy: 84.30%
(1000, 10)

формат HDF5

Keras предоставляет базовый формат сохранения с использованием стандарта HDF5 .

# Create and train a new model instance.
model = create_model()
model.fit(train_images, train_labels, epochs=5)

# Save the entire model to a HDF5 file.
# The '.h5' extension indicates that the model should be saved to HDF5.
model.save('my_model.h5')
Epoch 1/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 1.1383 - sparse_categorical_accuracy: 0.6970
Epoch 2/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.4094 - sparse_categorical_accuracy: 0.8920
Epoch 3/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2936 - sparse_categorical_accuracy: 0.9160
Epoch 4/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.2050 - sparse_categorical_accuracy: 0.9460
Epoch 5/5
32/32 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.1485 - sparse_categorical_accuracy: 0.9690

Теперь воссоздайте модель из этого файла:

# Recreate the exact same model, including its weights and the optimizer
new_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')

# Show the model architecture
new_model.summary()
Model: "sequential_6"
_________________________________________________________________
 Layer (type)                Output Shape              Param #   
=================================================================
 dense_12 (Dense)            (None, 512)               401920    
                                                                 
 dropout_6 (Dropout)         (None, 512)               0         
                                                                 
 dense_13 (Dense)            (None, 10)                5130      
                                                                 
=================================================================
Total params: 407,050
Trainable params: 407,050
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

Проверьте его точность:

loss, acc = new_model.evaluate(test_images, test_labels, verbose=2)
print('Restored model, accuracy: {:5.2f}%'.format(100 * acc))
32/32 - 0s - loss: 0.4266 - sparse_categorical_accuracy: 0.8620 - 141ms/epoch - 4ms/step
Restored model, accuracy: 86.20%

Keras сохраняет модели, проверяя их архитектуру. Этот прием спасает все:

  • Значения веса
  • Архитектура модели
  • Конфигурация обучения модели (то, что вы передаете .compile() )
  • Оптимизатор и его состояние, если оно есть (это позволяет возобновить тренировку с того места, где вы остановились)

Keras не может сохранить оптимизаторы v1.x (из tf.compat.v1.train ), так как они несовместимы с контрольными точками. Для оптимизаторов версии 1.x вам необходимо повторно скомпилировать модель после загрузки, что приведет к потере состояния оптимизатора.

Сохранение пользовательских объектов

Если вы используете формат SavedModel, вы можете пропустить этот раздел. Ключевое различие между HDF5 и SavedModel заключается в том, что HDF5 использует конфигурации объектов для сохранения архитектуры модели, а SavedModel сохраняет график выполнения. Таким образом, SavedModels может сохранять пользовательские объекты, такие как подклассы моделей и пользовательские слои, не требуя исходного кода.

Чтобы сохранить пользовательские объекты в HDF5, необходимо сделать следующее:

  1. Определите метод get_config в вашем объекте и, необязательно, from_config .
    • get_config(self) возвращает JSON-сериализуемый словарь параметров, необходимых для воссоздания объекта.
    • from_config(cls, config) использует возвращенную конфигурацию из get_config для создания нового объекта. По умолчанию эта функция будет использовать конфигурацию в качестве kwargs инициализации ( return cls(**config) ).
  2. Передайте объект аргументу custom_objects при загрузке модели. Аргумент должен быть словарем, сопоставляющим имя строкового класса с классом Python. Например tf.keras.models.load_model(path, custom_objects={'CustomLayer': CustomLayer})

См. руководство Создание слоев и моделей с нуля для примеров пользовательских объектов и get_config .

# MIT License
#
# Copyright (c) 2017 François Chollet
#
# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a
# copy of this software and associated documentation files (the "Software"),
# to deal in the Software without restriction, including without limitation
# the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense,
# and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the
# Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
#
# The above copyright notice and this permission notice shall be included in
# all copies or substantial portions of the Software.
#
# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL
# THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING
# FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
# DEALINGS IN THE SOFTWARE.