TensorFlow Lite는 구글이 개발한 TensorFlow의 경량 버전으로, 모바일 기기 및 임베디드 시스템에서 딥러닝 모델을 실행하기 위해 최적화된 라이브러리입니다. TensorFlow Lite는 딥러닝 모델의 크기와 성능을 최적화하여 모바일 기기에서도 효율적으로 동작할 수 있도록 합니다.
< TensorFlow Lite 특징 >
경량화: TensorFlow Lite는 모바일 기기와 임베디드 시스템의 제한된 자원을 고려하여 딥러닝 모델의 크기와 연산량을 최적화합니다. 이를 통해 모바일 환경에서도 효율적으로 모델을 실행할 수 있습니다.
하드웨어 가속: TensorFlow Lite는 하드웨어 가속을 지원하여 모바일 기기의 GPU, DSP 등을 활용하여 딥러닝 연산을 가속화할 수 있습니다. 이로 인해 모델의 추론 속도가 향상됩니다.
모바일 지원: TensorFlow Lite는 Android 및 iOS와 같은 주요 모바일 플랫폼에서 사용할 수 있도록 지원합니다. 또한, 임베디드 보드와 같은 다양한 장치에서도 실행 가능합니다.
모델 컨버터: TensorFlow Lite는 TensorFlow 모델을 TensorFlow Lite 모델로 변환하는 컨버터를 제공합니다. 이를 통해 기존에 훈련된 TensorFlow 모델을 모바일에서 실행 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다.
지원되는 모델 형식: TensorFlow Lite는 다양한 모델 형식을 지원합니다. TensorFlow 모델을 변환하여 사용할 수 있으며, TensorFlow 모델 최적화 도구를 사용하여 모델 크기를 최소화할 수도 있습니다.
On-device 추론: TensorFlow Lite는 모바일 기기에서 모델을 로드하고 추론을 직접 수행할 수 있습니다. 이를 통해 모바일 애플리케이션에서 실시간으로 딥러닝 모델을 활용할 수 있습니다.
Custom 모델 지원: TensorFlow Lite는 사용자 정의 연산자를 지원하므로 사용자가 원하는 연산자를 직접 구현하고 모델에 통합할 수 있습니다.
TensorFlow Lite는 모바일 애플리케이션에서 딥러닝을 활용하고자 하는 개발자들에게 매우 유용한 도구이며, 경량화된 딥러닝 모델을 사용하여 모바일 기기에서 실시간 추론을 구현하는 데에 적합합니다. 또한, TensorFlow Lite는 TensorFlow와 통합되어 있어 TensorFlow에서 훈련한 모델을 간편하게 모바일 환경에서 실행할 수 있도록 지원합니다.
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// MNIST - TENSORFLOWLITE
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// Created by netcanis on 2023/07/20.
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import tensorflow as tf
import dataset_loader
import model_tester
# Load MNIST data
training_images, training_labels, test_images, test_labels = dataset_loader.load_dataset("data/MNIST")
# Reshape the data
# 배열의 차원을 변경하여 크기를 자동으로 변경한다. (-1은 해당 차원의 크기를 자동으로 조정하라는 뜻)
training_images = training_images.reshape(-1, 28, 28, 1)
test_images = test_images.reshape(-1, 28, 28, 1)
# Print the image shapes
# reshape - Training Images shape: (60000, 28, 28, 1)
# reshape - Test Images shape: (10000, 28, 28, 1)
print("reshape - Training Images shape:", training_images.shape)
print("reshape - Test Images shape:", test_images.shape)
# Normalize the pixel values
training_images = training_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# Assign images and labels to x_train, y_train, x_test, y_test
x_train, y_train = training_images, training_labels
x_test, y_test = test_images, test_labels
#
# TensorFlow Lite 모델 저장 (tflite)
#
# TensorFlow Keras model
keras_model = tf.keras.Sequential([
tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)),
tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
tf.keras.layers.Flatten(),
tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax') # 0~9 총 10개 클래스
])
# Train the model
keras_model.compile(optimizer='adam',
loss='sparse_categorical_crossentropy',
metrics=['accuracy'])
keras_model.fit(x_train, y_train, epochs=5, validation_data=(x_test, y_test))
# Convert the model to TensorFlow Lite format
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(keras_model)
tflite_model = converter.convert()
# Save the TensorFlow Lite model
with open('tflite_mnist_model.tflite', 'wb') as file:
file.write(tflite_model)
print("Complete Save the TensorFlow Lite model.")
#
# TEST
#
model_file = "tflite_mnist_model.tflite"
model_tester.test_model("data/MNIST", model_file)
# Error rate: 1.44%
2023.07.19 - [AI] - MNIST 데이터셋 다운로드
2023.07.19 - [AI] - MNIST 데이터셋을 이미지 파일로 복원
2023.07.19 - [AI] - MNIST 데이터셋 로더
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2023.07.19 - [AI] - MINST - SVC(Support Vector Classifier)
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