<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 Copyright 2019 The TensorFlow Authors.
Step1:  トレーニング後のダイナミックレンジ量子化
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>     <a target="_blank" href="https
Step2:  TensorFlow モデルのトレーニング
Step3:  この例では、モデルを 1 エポックでトレーニングしたので、トレーニングの精度は 96％ 以下になります。
TensorFlow Lite モデルに変換する
Python TFLiteConverter を使用して、トレーニング済みモデルを TensorFlow Lite モデルに変換できるようになりました。
次に、TFLiteConverterを使用してモデルを読み込みます。
Step4:  tflite ファイルに書き込みます。
Step5:  エクスポート時にモデルを量子化するには、optimizationsフラグを設定してサイズを最適化します。
Step6:  生成されるファイルのサイズが約1/4であることに注意してください。
Step7:  TFLite モデルを実行する
Python TensorFlow Lite インタープリタを使用して TensorFlow Lite モデルを実行します。
モデルをインタープリタに読み込む
Step8:  1 つの画像でモデルをテストする
Step9:  モデルを評価する
Step10:  ダイナミックレンジ量子化モデルの評価を繰り返して、以下を取得する
Step11:  この例では、圧縮されたモデルの精度は同じです。
既存のモデルの最適化
事前アクティべーレイヤーを備えた Resnet (Resnet-v2) は、ビジョンアプリケーションで広く使用されています。resnet-v2-101 の事前トレーニング済み凍結グラフは、Tensorflow Hub で入手できます。
次の方法で、量子化された凍結グラフを TensorFLow Lite フラットバッファに変換できます。
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
# you may not use this file except in compliance with the License.
# You may obtain a copy of the License at
#
# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
# See the License for the specific language governing permissions and
# limitations under the License.
Explanation: Copyright 2019 The TensorFlow Authors.
End of explanation
import logging
logging.getLogger("tensorflow").setLevel(logging.DEBUG)
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pathlib
Explanation: トレーニング後のダイナミックレンジ量子化
<table class="tfo-notebook-buttons" align="left">
  <td>     <a target="_blank" href="https://www.tensorflow.org/lite/performance/post_training_quant"><img src="https://www.tensorflow.org/images/tf_logo_32px.png">View on TensorFlow.org</a>   </td>
  <td>     <a target="_blank" href="https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/lite/performance/post_training_quant.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/colab_logo_32px.png">Run in Google Colab</a>   </td>
  <td>     <a target="_blank" href="https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/lite/performance/post_training_quant.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/GitHub-Mark-32px.png">View source on GitHub</a>   </td>
  <td><a href="https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/ja/lite/performance/post_training_quant.ipynb"><img src="https://www.tensorflow.org/images/download_logo_32px.png"> ノートブックをダウンロード</a></td>
  <td>     <a href="https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v2_101/classification/4"><img src="https://www.tensorflow.org/images/hub_logo_32px.png">   TF Hub モデルを参照</a>
</td>
</table>
概要
TensorFlow Lite では、TensorFlow グラフ定義から TensorFlow Lite フラットバッファ形式へのモデル変換の一部として、重みを 8 ビット精度に変換できるようになりました。ダイナミックレンジ量子化は、モデルサイズを 4 分の 1 に削減します。さらに、TFLite は、アクティベーションのオンザフライの量子化および逆量子化をサポートし、以下を可能にします。
可能な場合、より高速な実装のために量子化されたカーネルを使用する。
グラフの異なる部分に浮動小数点カーネルと量子化カーネルを使用する。
アクティベーションは常に浮動小数点で保存されます。量子化カーネルをサポートする演算の場合、アクティベーションは処理の前に動的に 8 ビットの精度に量子化され、処理後に浮動小数点精度に逆量子化されます。変換されるモデルによって異なりますが、純粋な浮動小数点の計算より高速になる可能性があります。
量子化認識トレーニングとは対照的に、この方法では、重みはトレーニング後に量子化され、アクティベーションは推論時に動的に量子化されます。したがって、モデルの重みは再量子化されず、量子化による誤差が補正されません。量子化モデルの精度をチェックして、精度低下が許容範囲内であることを確認することが重要です。
このチュートリアルでは、MNIST モデルを新規にトレーニングし、TensorFlow でその精度を確認してから、モデルをダイナミックレンジ量子化を使用した Tensorflow Lite フラットバッファに変換します。最後に、変換されたモデルの精度を確認し、元の float モデルと比較します。
MNIST モデルの構築
セットアップ
End of explanation
# Load MNIST dataset
mnist = keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()
# Normalize the input image so that each pixel value is between 0 to 1.
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0
# Define the model architecture
model = keras.Sequential([
  keras.layers.InputLayer(input_shape=(28, 28)),
  keras.layers.Reshape(target_shape=(28, 28, 1)),
  keras.layers.Conv2D(filters=12, kernel_size=(3, 3), activation=tf.nn.relu),
  keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
  keras.layers.Flatten(),
  keras.layers.Dense(10)
])
# Train the digit classification model
model.compile(optimizer='adam',
              loss=keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
              metrics=['accuracy'])
model.fit(
  train_images,
  train_labels,
  epochs=1,
  validation_data=(test_images, test_labels)
)
Explanation: TensorFlow モデルのトレーニング
End of explanation
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(model)
tflite_model = converter.convert()
Explanation: この例では、モデルを 1 エポックでトレーニングしたので、トレーニングの精度は 96％ 以下になります。
TensorFlow Lite モデルに変換する
Python TFLiteConverter を使用して、トレーニング済みモデルを TensorFlow Lite モデルに変換できるようになりました。
次に、TFLiteConverterを使用してモデルを読み込みます。
End of explanation
tflite_models_dir = pathlib.Path("/tmp/mnist_tflite_models/")
tflite_models_dir.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
tflite_model_file = tflite_models_dir/"mnist_model.tflite"
tflite_model_file.write_bytes(tflite_model)
Explanation: tflite ファイルに書き込みます。
End of explanation
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
tflite_quant_model = converter.convert()
tflite_model_quant_file = tflite_models_dir/"mnist_model_quant.tflite"
tflite_model_quant_file.write_bytes(tflite_quant_model)
Explanation: エクスポート時にモデルを量子化するには、optimizationsフラグを設定してサイズを最適化します。
End of explanation
!ls -lh {tflite_models_dir}
Explanation: 生成されるファイルのサイズが約1/4であることに注意してください。
End of explanation
interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_file))
interpreter.allocate_tensors()
interpreter_quant = tf.lite.Interpreter(model_path=str(tflite_model_quant_file))
interpreter_quant.allocate_tensors()
Explanation: TFLite モデルを実行する
Python TensorFlow Lite インタープリタを使用して TensorFlow Lite モデルを実行します。
モデルをインタープリタに読み込む
End of explanation
test_image = np.expand_dims(test_images[0], axis=0).astype(np.float32)
input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]
interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
interpreter.invoke()
predictions = interpreter.get_tensor(output_index)
import matplotlib.pylab as plt
plt.imshow(test_images[0])
template = "True:{true}, predicted:{predict}"
_ = plt.title(template.format(true= str(test_labels[0]),
                              predict=str(np.argmax(predictions[0]))))
plt.grid(False)
Explanation: 1 つの画像でモデルをテストする
End of explanation
# A helper function to evaluate the TF Lite model using "test" dataset.
def evaluate_model(interpreter):
  input_index = interpreter.get_input_details()[0]["index"]
  output_index = interpreter.get_output_details()[0]["index"]
  # Run predictions on every image in the "test" dataset.
  prediction_digits = []
  for test_image in test_images:
    # Pre-processing: add batch dimension and convert to float32 to match with
    # the model's input data format.
    test_image = np.expand_dims(test_image, axis=0).astype(np.float32)
    interpreter.set_tensor(input_index, test_image)
    # Run inference.
    interpreter.invoke()
    # Post-processing: remove batch dimension and find the digit with highest
    # probability.
    output = interpreter.tensor(output_index)
    digit = np.argmax(output()[0])
    prediction_digits.append(digit)
  # Compare prediction results with ground truth labels to calculate accuracy.
  accurate_count = 0
  for index in range(len(prediction_digits)):
    if prediction_digits[index] == test_labels[index]:
      accurate_count += 1
  accuracy = accurate_count * 1.0 / len(prediction_digits)
  return accuracy
print(evaluate_model(interpreter))
Explanation: モデルを評価する
End of explanation
print(evaluate_model(interpreter_quant))
Explanation: ダイナミックレンジ量子化モデルの評価を繰り返して、以下を取得する
End of explanation
import tensorflow_hub as hub
resnet_v2_101 = tf.keras.Sequential([
  keras.layers.InputLayer(input_shape=(224, 224, 3)),
  hub.KerasLayer("https://tfhub.dev/google/imagenet/resnet_v2_101/classification/4")
])
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(resnet_v2_101)
# Convert to TF Lite without quantization
resnet_tflite_file = tflite_models_dir/"resnet_v2_101.tflite"
resnet_tflite_file.write_bytes(converter.convert())
# Convert to TF Lite with quantization
converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT]
resnet_quantized_tflite_file = tflite_models_dir/"resnet_v2_101_quantized.tflite"
resnet_quantized_tflite_file.write_bytes(converter.convert())
!ls -lh {tflite_models_dir}/*.tflite
Explanation: この例では、圧縮されたモデルの精度は同じです。
既存のモデルの最適化
事前アクティべーレイヤーを備えた Resnet (Resnet-v2) は、ビジョンアプリケーションで広く使用されています。resnet-v2-101 の事前トレーニング済み凍結グラフは、Tensorflow Hub で入手できます。
次の方法で、量子化された凍結グラフを TensorFLow Lite フラットバッファに変換できます。
End of explanation
<END_TASK>