Файл tflite что это
В чем разница между форматами .lite и .tflite (форматами TensorFlow)? А если нет разницы, почему их двое?
В дополнение к вопросу, похоже, я не могу загрузить свою модель с файлом расширения .lite в комплект Firebase ML. В чем может быть причина?
Frank van Puffelen
@FrankvanPuffelen Я видел этот ответ, при всем уважении, ответ не принят, ответил неопытный пользователь и не подтвержден документацией.
Согласен, поэтому мой комментарий о поиске более авторитетного источника. Но все же вежливо связать вопрос, потому что это почти то же самое.
Frank van Puffelen
@FrankvanPuffelen они похожи, но я бы сказал, что они такие же. Я согласен, что я мог бы связать его как дополнительную ссылку, спасибо.
Будучи разработчиком веб-приложений, легко впасть в заблуждение, считая, что приложение без JavaScript не имеет права на жизнь. Нам становится удобно.
Если вы ищете пакет для быстрой интеграции календаря с выбором даты в ваше приложения, то библиотека Flatpickr отлично справится с этой задачей.
Клиент для URL-адресов, cURL, позволяет взаимодействовать с множеством различных серверов по множеству различных протоколов с синтаксисом URL.
У каждого из нас бывали случаи, когда нам нужно отцентрировать блочный элемент, но мы не знаем, как это сделать. Даже если мы реализуем какой-то.
Android и оконный режим (многозадачность)
Версия Android 11 Developer Preview 2 содержит некоторые необычные функции. Например Columbus, позволяющую активировать определенные приложения путем двойного нажатия по задней стороне телефона. Другими словами — двойной тап, только вместо экрана — задняя панель смартфона. Данным жестом можно запустить например голосового помощника, приложение камеры.
функция тестируется на телефонах Pixel 3 XL, Pixel 4 and Pixel 4 XL. В работе функции используются некоторые элементы многозадачности.
Поддержка оконного режима появилась в Android 7 Nougat. Однако по умолчанию опция отключена. Включить можно в меню Параметры разработчика, название настройки — Изменение размера в многооконном режиме:
Активация данного меню: открываем меню Об устройстве > много раз быстро нажимаем по номеру сборки. Итог — настройки будут содержать пункт Для разработчиков.
В статье поговорим как обучить несложную CNN сеть с помощью tensorflow, конвертировать готовое с помощью tensoflow-lite и перенести на мобильное устройство под управлением android.
Описывается личный опыт автора, поэтому нет претензий на всеохватывающее руководство.
Ответы 1
Разработчики машинного обучения сначала обучают модель TensorFlow, а затем используют TOCO, чтобы преобразовать ее в модель TensorFlow Lite. При запуске команды TOCO вы можете указать любое выходное имя для преобразованной модели Lite. Все образцы TensorFlow Lite TOCO используют расширение .tflite; но .lite кажется еще одним популярным расширением, которое люди хотели бы выбрать.
Таким образом, если это модель в формате TensorFlow Lite FlatBuffer, TensorFlow Lite сможет загружать / запускать модель независимо от расширения.
Но, к сожалению, консоль ML Kit на данный момент принимает только файлы с расширением .tflite. Мы можем рассмотреть возможность отмены этого принуждения. А пока, если вы уверены, что это модель TensorFlow Lite, просто переименуйте расширение и загрузите его.
Спасибо за подробный ответ. IMHO, если расширение .lite так же хорошо, как .tflite и используется разработчиками, было бы здорово включить его в качестве допустимого файла для загрузки. С учетом сказанного, я все еще не могу загрузить свою модель .tflite, я связался со службой поддержки Google и понял, что есть повторяющаяся ошибка (файлы загружаются, но не сохраняются на консоли). Возможно, вы знакомы с некоторыми исправлениями для что с моей стороны? И еще раз спасибо, я очень ценю вашу помощь.
@RomanRozenshtein Жаль это слышать. Не могли бы вы уточнить «файлы загружаются, но не сохраняются на консоли»? Прошла ли ваша модель проверку загрузки и нажали ли вы кнопку «Опубликовать»?
Ладно, так что видимо я идиот :) Я совсем пропустил кнопку "Опубликовать". Я только что успешно загрузил модель, спасибо, что указали на нее! Как опытная тестовая обезьяна, я могу предложить переместить кнопку в контекст загрузки модели (в области серого фона справа от кнопки «Обзор» после успешной загрузки). Еще раз спасибо за помощь!
Спасибо за ваши отзывы. Firebase увидит, как улучшить пользовательский интерфейс.
Приветствую друзья. multitask.tflite — неизвестная функция/приложение на смартфоне Android. Информация данной статьи поможет примерно понять предназначение multitask.tflite.
Конвертация нейросети.
Для целей переноса модели на мобильное устройство воспользуемся tensorflow-lite. Сам по себе tensorflow-lite представляется из себя набор утилит, преследующий две основные цели. Первая из которых — сделать из нейросети модель, приемлемую для мобильного устройства. Обычно под этим подразумевается уменьшение размера и сложности сети, что, в свою очередь, приводит к небольшому падению точности работы. Тем не менее это необходимый компромисс между аккуратностью работы нейросети и ее размерами на мобильном устройстве. Вторая цель — создание среды выполнения для различных мобильных платформ, включая android, ios, микроконтроллеры.
Важной чертой tensorflow-lite является то, что с ее помощью невозможно тренировать модель. Нейросеть должна быть сначала обучена с помощью tensorflow и далее конвертирована в формат tensorflow-lite.
Зачем вообще переносить нейросеть на мобильное устройство?
Вопрос риторический, но из аргументов «за» — приватность используемых данных и отсутствие необходимости использования сетей связи при работе, например, с облачными решениями.
Говоря о конвертации в приемлемый tensorflow-lite формат, вернемся к коду нейросети из предыдущего блока.
Необходимо сперва сохранить готовую модель:
В результате получится файл «model.pb».
Теперь очередь конвертации:
Далее сохраним сконвертированную модель в формате .tflite используя pathlib:
Готовую model.tflite модель можно использовать в различных окружениях, например, android или ios.
Привяжем модель нейросети к android приложению
Откроем файл MainActivity.kt:
Перенесем в него
После этого, можно протестировать готовое приложение, нажав на кнопку Run 'app'
Тестирование проведем в эмуляторе android устройства:
После ввода X, приложение выдаст значение Y, приближенное к расчетному значению по формуле Y=2X-1, то есть нейросеть работает.
Прогнозирование, использование модели
Чтобы заставить интерпретатор выполнить прогнозирование, необходимо задать входной тензор со значением для прогнозирования:
Так как у нас очень простая модель, в которой есть только один параметр ввода, поэтому это input_details[0], к нему мы и обращаемся в индексе.
Затем мы вызываем интерпретатор с помощью метода invoke.
Теперь мы осуществим прогнозирование с помощью модели, используя выражение get_tensor:
Опять же, существует только один выходной тензор, поэтому он будет выглядеть как output_details[0].
В целом код выглядит следующим образом:
Где 10 — это входное значение или X, а 18.97 — предсказанная величина, близкая к 19 (формула нейросети та же Y=2X – 1).
Загрузка модели, выделение тензоров
Загрузим модель в интерпретатор, выделим тензоры, которые будут использоваться для ввода данных в модель для прогнозирования, а затем прочитаем то, что выводит модель.
Здесь проявляется главное отличие tensorflow-lite от Tensorflow. Если во втором случае возможно просто использовать model.predict(что-то) и сразу получить результат, то в tensorflow-lite необходимо поработать с сходными и выходными тензорами, приводя свои данные для соответствия их формату.
Посмотрим как это выглядит:
В результате вывод будет следующим:
В выводе input_details необходимо обратить внимание на shape(размерность) — массив 1,1 и класс данных — numpy.float32. Эти параметры будут определять входные данные и их формат.
Используя данную информацию, определим Y для X=10.0:
В выводе output_details формат данных схож, поэтому ответ нейросети будет в виде [[y]], также как и [[x]]:
Удаление папки Data
Еще одна папка, занимающая большое количество памяти в телефоне – папка Data, которая находится внутри каталога Android. Эта папка содержит кэш, а также некоторые настройки и служебную информацию о приложениях. Но каких-либо серьезных системных данных, влияющих на работу системы в целом, она не содержит. Поэтому ее также можно удалить, освободив до 10 Гб памяти.
Удалять ее нужно только в обход корзины, так как сама корзина является вложенной в папку Data, о чем система предупреждает при попытке удалить ее стандартным путем. Поэтому нам потребуется снова воспользоваться сторонним файловым менеджером, который позволит удалить папку Data напрямую, без промежуточных инстанций.
Открываем ES проводник и переходим во внутренний каталог системы. Затем переходим в папку Android→Выделяем папку Data→ Нажимаем Удалить. Убираем галочку с пункта «Перенести в корзину» и нажимаем ОК. Нам удалось очистить таким образом почти 3 Гб внутренней памяти.
Перенос модели на android устройство (мобильный телефон)
После создания модели нейросети и ее конвертации в формат tensorflow-lite,
создадим приложение для Android.
Для этих целей воспользуемся IDE - Android Studio, которая в особом представлении не нуждается.
Скачивание и установка Android Studio может занять время, поэтому, если с этим возникнут сложности, лучше обратиться к сторонним мануалам. Язык, который будет использоваться при создании нашего приложения — Kotlin.
Приложение, которое будет перенесено на android — это простая нейросеть, которая была создана и конвертирована выше по тексту. При вводе значения Х пользователем, нейросеть будет предсказывать Y, выводя результат на экране смартфона.
Загрузка MobileNet
MobileNet для TFLite можно скачать здесь. Это сжатый файл, он содержит не только модель TFLite, но и метки классов, которые прогнозирует модель. Распакованный архив выглядит так:
У MobileNet две версии, от версии зависит разрешение входного изображения. Здесь воспользуемся первой версией, она принимает изображения с разрешением 224x224. Модель подвергается квантованию, то есть она уменьшается, снижается задержка прогнозов. Для двух изображений на RPi я создал новую папку TFLite_MobileNet.
В следующем разделе я покажу, как подать изображение в модель и спрогнозировать метку класса.
Создадим .apk и перенесем его на мобильный телефон
Выберем Build ->Build bundle.
Android Studio сформирует приложение с расширением .apk, которое можно забрать из ~\app\build\outputs\apk\debug и, подключив смартфон к ПК, перенести на смартфон.
В принципе, все, теперь простая нейросеть живет на смартфоне, занимая всего 10Мб.
Представьте ситуацию: впереди выходные, а у вас есть достаточно нагруженная малинка и вы — ради эксперимента — хотите посмотреть, что ML умеет на мощностях RPi, но не хотите слишком перегружать машину, даже всей облегчённой версией TF. Что можно сделать? Мы уже писали о классификации мусора с помощью RPi, а сегодня, к старту курса о глубоком и машинном обучении, делимся переводом руководства, автор которого приводит простейший пример работы с необходимым минимумом TFLite. Выводы делаются моделью менее чем за секунду, при этом не нужно устанавливать весь пакет TensorFlow; используется только tflite_runtime, поддерживающий класс Interpreter.
Теперь добавим в проект саму модель нейросети tf-lite
В папке main создадим папку assets и перенесем туда ранее сконвертированную модель —
Удаление папки.Thumbnails
Следующий способ – удаление папки, которая содержится в корневом разделе DCIM (или Pictures) системы Android и содержит в себе все мини копии картинок и фотографий, которые встречаются вам при серфинге в интернете и в приложениях. Этот раздел также может занимать очень большой объем данных, если ранее вы еще не проводили подобную очистку.
Папка.Thumbnails довольно хитрая и скрыта от глаз пользователя в каталогах системы. Чтобы ее найти и удалить, необходимо сначала включить отображение скрытых папок в настройках файлового менеджера.
В некоторых случаях системный файловый менеджер также не дает увидеть эту папку. В этом случае можно попробовать установить стороннее приложение, например ES-проводник, а затем перейти в каталог DCIM (Pictures), включить отображение скрытых папок и удалить папку.Thumbnails.
Если вы больше не хотите, чтобы миниатюры засоряли вам память устройства, можно немного перехитрить систему, создав в папке DCIM новый файл с другим расширением, но с тем же названием.Thumbnails.
Система Android устроена таким образом, что никогда не позволит создать два файла с одинаковым названием, поэтому папка.Thumbnails больше не сможет там появиться. Сделать это также можно с помощью ES-проводника.
Нажимаем на три точки в верхнем правом углу приложения → «+Создать» → Файл. Называем файл.Thumbnails (обязательно ставим точку вначале).
Готово! Теперь наш созданный файл не позволит системе Android создать папку.Thumbnails, а значит система больше не будет засоряться лишними миниатюрами.
Создаем новый проект в Android Studio
Цепочка действий после запуска Android Studio следующая:
File → New → New Project→ Empty Activity
Далее заполним поля проекта, не забыв указать язык — Kotlin:
После нажатия Finish, Android Studio создаст проект.
*На картинке уже готовый проект, при создании дизайн выглядит иначе.
Правим activity_main.xml:
Заменим код, который там приведен на
Это сформирует внешний вид приложения.
Добавим зависимости Tensorflow lite
Нам нужны build.gradle файлы. Их в проекте два, и нужен тот, который содержит app в названии и расположен в директории app:
В этом файле, в конце, надо добавить зависимость tensorflow lite согласно установленной версии на ПК. В моем случае установлен «древний» tensorflow 1.9.0, поэтому добавлена эта зависимость —
*Как узнать версию tensorflow lite? Выполнить в cmd — pip freeze и посмотреть версию tensorflow либо через idle python — import tensorflow as tf; print(tf.__version__) .
В этом же файле также необходимо добавить:
Полностью файл build.gradle будет выглядеть так:
multitask.tflite — что это такое?
Информация именно об multitask.tflite к сожалению отсутствует.
Однако удалось выяснить:
- tflite — формат TensorFlow Lite, в котором содержится обученная модель машинного обучения. TensorFlow — библиотека машинного обучения Google
- multitask — означает многозадачность.
Учитывая выше информацию — возможно имеется ввиду приложение MultiTasking, предназначенное для создания удобной многозадачности (тема на форуме 4PDA). MultiTasking позволяет использовать оконный режим приложений, как в Windows с поддержкой изменения размера окна, кнопкой крестик (закрытие окна). Предположительно поддерживается функция перетаскивания окна. Пример на смартфоне:
Особенно актуально на планшетах:
Изображена версия Multitasking THD (предположительно специально для планшетов). PS: тема на форуме 4PDA.
Нейросеть до конвертации.
Для старта возьмем не слишком сложную нейросеть, код которой приведен ниже:
Краткое пояснение по коду. После импорта пакетов tensorflow,numpy мы формируем модель нейросети. Модель представляет из себя только один слой и только один нейрон.
Сама структура модели представляет из себя два набора данных, в которых:
Данные наборы «укладываются» в формулу Y = 2X – 1. Таким образом, для каждого Y из набора прослеживается зависимость.
После формирования модели производится ее компиляция с оптимизатором sgd и функцией потерь mean_squared_error.
Далее в модель попадают наборы данных и производится обучение на протяжении 500 эпох
(model.fit(xs, ys, epochs=500).
*Нейросеть лучше обучать на железе помощнее либо в Google colab для ускорения процесса, так как 500 эпох могут занять до 2-3 часов времени.
И, наконец, модель проверяется путем подачи ей на вход числа 10.0. То есть мы пытаемся выяснить с помощью модели значение Y при X=10.0. В идеале, согласно формуле, Y должен быть 19.0. Но в итоге будет число, сильно приближенное по значению к 19.0.
Так работает созданная нейросеть. Именно ее мы и будем конвертировать и переносить на android устройство.
Доступ к Raspberry Pi с компьютера
Есть несколько способов доступа к Raspberry Pi. Вне зависимости от способа цель — получить доступ к терминалу RPi для ввода команд, помогающих подготовить компьютер к работе с TFLite.
Можно работать с RPi как с обычным ПК, подключив его к монитору через порт HDMI, а также подсоединив мышь и клавиатуру. После успешного запуска RPi вы сможете получить доступ к его графическому интерфейсу и открыть терминал. К сожалению, этот метод может не сработать при покупке новой RPi: чтобы разрешить использование порта HDMI, нужно изменить некоторые настройки.
Доступ к RPi через специальный монитор и периферийные устройства обойдётся дорого, если у вас нет собственного ПК/ноутбука. Для управления RPi через свой ПК сначала нужно подключить порт Ethernet RPi к порту коммутатора. Коммутатор должен поддерживать протокол DHCP, чтобы IP-адрес для RPi присваивался автоматически.
Назначив IP, при помощи IP-сканера вы найдёте IP Ethernet-интерфейса RPi с подключённого через тот же коммутатор ПК, а имея IP-адрес RPi, с вашего ПК вы сможете открыть сеанс SSH, где получите доступ к терминалу RPi. Подробности читайте в этом учебном руководстве.
При таком доступе RPi нужно каждый раз подключать к коммутатору. Чтобы упростить работу, можно воспользоваться беспроводным интерфейсом. Подключив RPi к порту коммутатора и настроив его беспроводной интерфейс на беспроводную сеть, вы облегчите доступ к малинке в будущем. Эта сеть может быть создана со смартфона, он будет точкой доступа.
Возможно, после настройки сети коммутатор не понадобится. Всё, что нужно сделать, — подключить ПК к той же беспроводной сети. IP-сканер сообщит IP беспроводного интерфейса в RPi. После этого можно открыть сеанс SSH и достучаться до терминала одноплатника.
Независимо от метода доступа к RPi вы должны иметь возможность получить доступ к терминалу, как на рисунке ниже. На этом этапе можно подготовить TFLite командами терминала, их обсудим ниже.
Удаление папки Telegram
В 2021 году этот кроссплатформенный мессенджер по праву стал самым популярным приложением в мире, обогнав по числу скачиваний даже такого гиганта как Tik-Tok.
Но у Telegram есть одна небольшая проблема – вся просмотренная вами информация сохраняется во внутренней памяти телефона, тем самым засоряя систему.
Если вы являетесь активным пользователем Telegram, рекомендуем периодически очищать содержимое папки с приложением. Для этого достаточно перейти в любой файловый менеджер и полностью удалить папку Telegram. Не стоит переживать, с приложением после удаления ничего не случится. Система при следующем входе автоматически создаст папку Telegram заново.
Примечание: Если ваш файловый менеджер удаляет данные в корзину, то не забудьте затем очистить ее содержимое.
Многим пользователям, которые делают такую процедуру впервые после установки Telegram, удается очистить таким образом от 1 до 10 Гб памяти. Проверьте и убедитесь сами.
Как работает модель в tensorflow-lite
Подготовка TFLite в RPi
Здесь предполагается, что у вас уже есть модель TensorFlow, преобразованная в модель TensorFlow Lite. Если это не так, есть множество моделей TensorFlow Lite, которые можно загрузить; воспользуемся Lite-версией MobileNet.
TensorFlow Lite — это часть TensorFlow, то есть установив библиотеку TensorFlow, вы установите и версию Lite. Перед установкой TensorFlow задумайтесь о необходимых проекту модулях. Здесь мы просто запускаем модель TFLite, чтобы классифицировать изображение, и ничего больше, поэтому не нужно устанавливать все модули TensorFlow.
Единственный класс TensorFlow, необходимый для прогнозирования в режиме TFLite — это Interpreter, доступ к нему можно получить так:
То есть вместо установки всего TensorFlow можно установить только этот класс, сэкономив пространство на RPi. Но как именно установить только этот класс?
Пакет tflite_runtime содержит только класс Interpreter. Доступ к нему можно получить по адресу tflite_runtime.interpreter.Interpreter. Чтобы установить tflite_runtime, просто скачайте подходящее версии Python wheel, например Python 3.5 или Python 3.7.
В моей RPi файл .whl расположен здесь:
Чтобы установить скачанный пакет, я запустил pip3 install. Обратите внимание: нужно использовать pip3: просто pip будет работать с Python 2.
Пакет успешно установлен
Установив tflite_runtime, вы можете проверить, что всё работает правильно, импортировав класс Interpreter:
И вот результат:
Установка tflite_runtime не означает, что установлена вся TFLite. Доступен только класс Interpreter, который делает прогнозы на основе TFLite. Если нужны другие возможности TFLite, установите TensorFlow.
После установки tflite_runtime и подготовки RPi к прогнозированию переходим к следующему шагу.
Заключение
В далеком 1981 году на пути становления IBM, Билл Гейтс произнес, ставшую сегодня забавным мемом, фразу: «В будущем 640 Кб будет достаточно для каждого». Из-за особенностей первых процессоров, никто не мог и представить, что когда-нибудь в компьютерах, а тем более в мобильных устройствах удастся разместить большее количество памяти, а главное, что кому-то может понадобиться такой объем информации.
Несмотря на то, что сегодня любой смартфон обладает памятью в десятки тысяч раз, превышающий этот объем, нехватка памяти до сих пор остается актуальной проблемой, особенно для бюджетных моделей смартфонов. Мы надеемся, что с помощью нашей инструкции вам удастся очистить ваше устройство и наконец решить данную проблему.
Классификация одного изображения
Код загрузки модели TFLite и классификации приведён ниже. Пути к модели и файла меток классов содержатся в model_path и labels. Пути к модели для её загрузки передаются конструктору класса Interpreter. Загруженная модель возвращается в переменной interpreter.
После загрузки модели для выделения памяти под входные и выходные тензоры вызывается метод allocate_tensors(), затем, чтобы вернуть информацию о входном тензоре, вызывается get_input_details(). В возвращаемую информацию входят ширина и высота входного изображения. Для чего они?
Вспомните, что загруженная модель принимает изображения 224x224. Если подать изображение другого размера, мы получим ошибку. Зная ширину и высоту принимаемого моделью изображения, можно изменить размер входных данных так, чтобы модель могла работать с ними. Тестовое изображение считывается с помощью PIL, и возвращается изображение с подходящим модели разрешением.
Теперь с помощью функции classify_image(), реализация которой показана ниже, выполним классификацию. В ней функцией set_input_tensor() входной тензор модели устанавливается равным тензору тестового изображения.
В оригинальной статье показанный ниже код не содержит вызова set_input_tensor(), при этом вызов set_input_tensor() есть чуть ниже, в полном коде программы, откуда и была взята правильная по тексту статьи реализация.
Далее для запуска модели и передачи входных данных вызывается invoke(). Выходные данные — индекс класса и его вероятность.
Далее метки классов загружаются из текстового файла с помощью функции load_labels(), её реализация показана ниже. Она принимает путь к текстовому файлу и возвращает список с метками классов. Индекс класса, к которому отнесено изображение, используется для возврата соответствующей метки класса. Наконец, метка выводится на консоль.
Весь код приведён ниже.
Raspberry Pi — относительно недорогой компьютер, на котором уже сегодня можно запускать простые модели — ML идёт к тому, чтобы стать таким же естественным, как вода в вашем доме — и если вы не хотите оставаться в стороне от сферы ИИ, то можете обратить внимание на наш курс «Machine Learning и Deep Learning», а если предпочитаете полагаться не на машины, но на себя, то можете присмотреться к нашему флагманскому курсу о Data Science.
Узнайте, как прокачаться и в других специальностях или освоить их с нуля:
Нехватка памяти в телефоне Android — одна из главных причин, по которой устройство начинает работать с зависаниями, принося пользователям немало проблем. В этой статье мы расскажем о некоторых эффективных способах очистить ваше устройство.
Существует несколько способов очистить систему Android от мусора и освободить таким образом память устройства. Это могут быть как встроенные сервисы, так и некоторые сторонние приложения для очистки. Но что делать, если ни один способ вам не помог и телефон все равно сигнализирует о нехватке памяти? В этом случае можно прибегнуть к ручной очистке и освободить таким образом до 20 Гб памяти смартфона.
Читайте также: