Пошаговое руководство: установка и оптимизация TensorFlow для классификации изображений

TensorFlow — это популярная платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная Google. Он предоставляет надежную платформу для создания и развертывания моделей глубокого обучения. В этой статье мы расскажем вам об установке TensorFlow и его оптимизации для задач классификации изображений. Следуя этим шагам, вы сможете обучить модель, оптимизировать ее для мобильного развертывания и повысить производительность за счет уменьшения размера файла.

Шаг 1. Клонируйте репозиторий TensorFlow. Для начала клонируйте репозиторий TensorFlow из GitHub с помощью следующей команды:

git clone https://github.com/googlecodelabs/tensorflow-for-poets-2
cd tensorflow-for-poets-2

Шаг 2. Подготовьте данные изображения. Создайте отдельную папку для данных изображения. В этом примере давайте создадим разные папки для кошек и собак внутри каталога tf_files/cat_dog. Заполните эти папки несколькими изображениями кошек и собак.

Шаг 3. Настройка MobileNet MobileNet — это упрощенная архитектура модели глубокого обучения, которая хорошо подходит для задач классификации изображений. Установите желаемый размер изображения и переменные архитектуры MobileNet, используя следующие команды:

IMAGE_SIZE=224
ARCHITECTURE="mobilenet_0.50_224"

Шаг 4. Запустите TensorBoard TensorBoard — это веб-инструмент для визуализации запусков TensorFlow. Запустите TensorBoard для наблюдения за процессом обучения с помощью следующей команды:

tensorboard --logdir tf_files/training_summaries &

Шаг 5. Изучите сценарий переобучения. Ознакомьтесь с параметрами сценария переобучения, выполнив следующую команду.

python -m scripts.retrain -h

Шаг 6. Запустите обучение. Выполните сценарий переобучения, чтобы обучить модель с помощью заданных параметров. Вот пример команды:

python -m scripts.retrain \
  --bottleneck_dir=tf_files/bottlenecks \
  --how_many_training_steps=500 \
  --model_dir=tf_files/models/ \
  --summaries_dir=tf_files/training_summaries/"mobilenet_0.50_224" \
  --output_graph=tf_files/retrained_graph.pb \
  --output_labels=tf_files/retrained_labels.txt \
  --architecture="mobilenet_0.50_224" \
  --image_dir=tf_files/cat_dog/

Примечание. Параметр how_many_training_steps указывает количество шагов обучения. По умолчанию установлено значение 4000, если оно не указано.

Шаг 7. Используйте повторно обученную модель. После обучения вы можете использовать переобученную модель для логического вывода. Модель состоит из двух важных файлов:

  • retrained_graph.pb: Содержит выбранную сетевую архитектуру с последним слоем, переобученным для ваших категорий.
  • retrained_labels.txt: текстовый файл, содержащий метки, соответствующие обученным типам.

Чтобы классифицировать изображение с помощью переобученной модели, используйте следующую команду:

python -m scripts.label_image \
    --graph=tf_files/retrained_graph.pb  \
    --image=tf_files/cat_dog/cat/cat.4001.jpg

Шаг 8. Оптимизируйте модель для Android. Чтобы оптимизировать обученную модель для развертывания на устройствах Android, выполните следующие действия.

python -m tensorflow.python.tools.optimize_for_inference \
  --input=tf_files/retrained_graph.pb \
  --output=tf_files/optimized_graph.pb \
  --input_names="input" \
  --output_names="final_result"

Шаг 9. Проверка оптимизированной модели. Чтобы убедиться, что процесс оптимизации не повлиял на выходные данные модели, сравните результаты, полученные с использованием исходного и оптимизированного графиков.