Hvordan konverteres den trænede model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js, og hvilken kommando bruges til denne konvertering?
For at konvertere en trænet model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js, skal man følge en række trin, der involverer eksport af modellen fra dets oprindelige miljø, typisk Python, og derefter transformere den til et format, der kan indlæses og udføres på et web browser ved hjælp af TensorFlow.js. Denne proces er vigtig for at implementere deep learning-modeller i webapplikationer, hvilket muliggør udførelse af sofistikerede maskinlæringsopgaver direkte i klientsidens miljø.
Trin-for-trin proces til konvertering
1. Træn din model i Python
Det første trin involverer træning af din model ved hjælp af TensorFlow eller Keras i Python. Dette er en standardprocedure, hvor du definerer din modelarkitektur, kompilerer den og tilpasser den til dine træningsdata. Her er et simpelt eksempel, hvor du bruger Keras:
{{EJS8}}2. Gem modellen i TensorFlow SavedModel Format
Når modellen er trænet, skal den gemmes i TensorFlow SavedModel-formatet. Dette format er et universelt serialiseringsformat for TensorFlow-modeller, som inkluderer det komplette TensorFlow-program eller -model og et sæt navngivne signaturer, der identificerer en funktion, der accepterer tensor-input og producerer tensor-output.
{{EJS9}}3. Installer TensorFlow.js Converter
For at konvertere SavedModel til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js, skal du installere TensorFlow.js-konverteren. Dette kan gøres ved hjælp af pip:
{{EJS10}}4. Konverter SavedModel til TensorFlow.js-format
Med TensorFlow.js-konverteren installeret, kan du nu konvertere SavedModel. Dette gøres ved at bruge kommandolinjeværktøjet `tensorflowjs_converter`. Kommandoen kræver specificering af inputstien til SavedModel og output-mappen, hvor TensorFlow.js-filerne vil blive gemt.
sh
tensorflowjs_converter --input_format=tf_saved_model --output_node_names='Softmax' --saved_model_tags=serve path/to/saved_model path/to/tfjs_model
I denne kommando:
- `--input_format=tf_saved_model` angiver, at inputformatet er en TensorFlow SavedModel.
- `--output_node_names` angiver navnene på outputnoderne i grafen. Dette er valgfrit, hvis konverteren kan udlede outputnoderne.
- `--saved_model_tags` angiver de tags, der bruges til at hente MetaGraphDef fra SavedModel. Standardindstillingen er `serve`.
- `sti/til/gemt_model` er mappen for den gemte model.
- `path/to/tfjs_model` er den mappe, hvor den konverterede model gemmes.
5. Indlæs og brug modellen i TensorFlow.js
Efter konverteringen kan TensorFlow.js-modellen indlæses og bruges i en webapplikation. Den konverterede model består af en JSON-fil, der indeholder modelarkitekturen og binære vægtfiler. Her er et eksempel på, hvordan du indlæser og bruger modellen i en JavaScript-applikation:
{{EJS12}}Detaljeret forklaring af hvert trin
Træning af modellen
Træning af en model involverer at definere modellens arkitektur, kompilere den med en tabsfunktion og optimering og derefter tilpasse den til træningsdataene. Det viste eksempel bruger et simpelt feedforward neuralt netværk med et inputlag på 784 enheder (til MNIST-data), et skjult lag på 128 enheder og et outputlag på 10 enheder, der repræsenterer de 10 klasser. Modellen er kompileret med Adam optimizer og sparsomt kategorisk krydsentropitab.
Gemmer modellen
Funktionen `model.save('path/to/saved_model')` gemmer hele modellen i TensorFlow SavedModel-formatet. Dette format inkluderer modellens arkitektur, vægte og træningskonfiguration (optimering, tab og metrics).
Installation af TensorFlow.js Converter
TensorFlow.js-konverteren er et kommandolinjeværktøj, der konverterer TensorFlow-modeller til TensorFlow.js-format. Installation via pip sikrer, at du har de nødvendige værktøjer til at udføre konverteringen.
Konvertering af modellen
Kommandoen `tensorflowjs_converter` bruges til at konvertere SavedModel til TensorFlow.js format. Kommandoen kræver flere argumenter for at angive inputformatet, output nodenavne og stierne til input- og outputmapper. Outputmappen vil indeholde en JSON-fil og binære vægtfiler.
Indlæsning og brug af modellen i TensorFlow.js
I en webapplikation indlæses den konverterede model ved hjælp af funktionen `tf.loadLayersModel`, som returnerer et løfte, der løses til modellen. Når først modellen er indlæst, kan den bruges til slutninger ved at sende inputdata som tensorer til funktionen `model.predict`.
Eksempel på en komplet konverteringsproces
Overvej et scenarie, hvor du har trænet et konvolutionelt neuralt netværk (CNN) i Python til billedklassificering. Her er et komplet eksempel, inklusive træning, lagring, konvertering og indlæsning af modellen:
Træning af CNN i Python
{{EJS13}}Konvertering af modellen til TensorFlow.js-format
{{EJS14}}Indlæsning og brug af modellen i en webapplikation
html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>TensorFlow.js CNN Model</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
</head>
<body>
<script>
async function loadModel() {
const model = await tf.loadLayersModel('cnn_tfjs_model/model.json');
console.log('Model loaded successfully');
// Example input data (28x28 grayscale image)
const input = tf.tensor4d([/* input data */], [1, 28, 28, 1]);
const prediction = model.predict(input);
prediction.print();
}
loadModel();
</script>
</body>
</html>
Dette eksempel viser hele arbejdsgangen fra træning af en CNN-model i Python til implementering af den i en webapplikation ved hjælp af TensorFlow.js. De vigtigste trin omfatter at gemme modellen i TensorFlow SavedModel-formatet, konvertere den til TensorFlow.js-formatet og derefter indlæse og bruge den i en webapplikation.
Andre seneste spørgsmål og svar vedr Dyb læring i browseren med TensorFlow.js:
- Hvilken JavaScript-kode er nødvendig for at indlæse og bruge den trænede TensorFlow.js-model i en webapplikation, og hvordan forudsiger den pagajens bevægelser baseret på boldens position?
- Hvilken neural netværksarkitektur bruges almindeligvis til træning af Pong AI-modellen, og hvordan defineres og kompileres modellen i TensorFlow?
- Hvordan er datasættet til træning af AI-modellen i Pong forberedt, og hvilke forbehandlingstrin er nødvendige for at sikre, at data er egnet til træning?
- Hvad er de vigtigste trin involveret i at udvikle en AI-applikation, der spiller Pong, og hvordan letter disse trin implementeringen af modellen i et webmiljø ved hjælp af TensorFlow.js?
- Hvilken rolle spiller dropout for at forhindre overfitting under træningen af en dyb læringsmodel, og hvordan implementeres det i Keras?
- Hvordan letter brugen af lokal lagring og IndexedDB i TensorFlow.js effektiv modelstyring i webapplikationer?
- Hvad er fordelene ved at bruge Python til træning af deep learning-modeller sammenlignet med træning direkte i TensorFlow.js?
- Hvordan kan du konvertere en trænet Keras-model til et format, der er kompatibelt med TensorFlow.js til browserimplementering?
- Hvad er de vigtigste trin involveret i at træne en dyb læringsmodel i Python og implementere den i TensorFlow.js til brug i en webapplikation?
- Hvad er formålet med at rydde dataene ud efter hvert andet spil i AI Pong-spillet?
Se flere spørgsmål og svar i Deep learning i browseren med TensorFlow.js