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本帖最后由 chun2495 于 2020-10-13 15:14 编辑
这一章就是将如何将已经训练好的网络进行固化,并采用apple公司提供的工具转换为iphone可以识别的网络。
因为之前一直用的deeplab是1.13.x,这个版本不被apple支持,所以这里需要重新建立一个环境。
1. 需要新建一个虚拟环境,因为官网(https://coremltools.readme.io/docs/what-are-coreml-tools)要求tensorflow必须大于1.14.0或者大于2.1.0。
首先在cmd中创建虚拟环境
- conda create -n tf1.14.0 python=3.6.4
复制代码
然后激活
依次安装以下deeplabv3需要的库,因为后面需要在tensorflow1.14.0中训练deeplab v3网络。前面四步是安装deeplab需要的库,最后一行是安装tensorflow1.14.0。
- pip install numpy -i [url]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/url]
- pip install pillow -i [url]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/url]
- pip install Jupyter notebook -i [url]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/url]
- pip install Matplotlib -i [url]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/url]
- pip install tensorflow==1.14.0 -i [url]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/url]
复制代码
最后一步安装官网指导(https://coremltools.readme.io/docs/installation),安装转换工具coremltools。
- pip install coremltools==4.0b3 -i [url]https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple[/url]
复制代码
2. 安装deeplab,并配置环境训练。
拷贝一份之前下载的deeplab。
打开anconda,选择刚才新建的环境tf1.14.0。然后打开PyCharm,选择到上一步的deeplab目录。
打开pycharm的终端,发现默认的环境还是在之前的deeplab里,当然也可以直接用conda activate tf1.14.0来激活新环境,但是切换一个shell,又得重新配置,而且新建的shell没办法切换环境,非常麻烦。所以我们需要配置一个新环境。按照下图箭头来更改就行了,因为我已经建好了,所以下划线那个需要改为envs/tf1.14.0。
3. 然后就是deeplab进行训练,这一步在我另一篇文章中介绍了,最后生成的为xxx.pb文件。这就是转换需要的文件了。
4. 新建一个shell,输入以下代码,运行后就生成了mlmodel。
5 转换代码如下:
- import tensorflow as tf
- import coremltools as ct
- print("tensorflow: ", tf.__version__)#输出tensorflow版本,只能在tf1.14.0以上来转换模型。
- image_wide = 400
- image_high = 320
- pbpath = "./exp/mydata_train/export/frozen_inference_graph_16358.pb"#输入的.pb模型
- mlpath = "./exp/mydata_train/export/MobileNetV2.mlmodel"#输出的.mlmodel模型
- image_input = ct.ImageType(shape=(1, image_high, image_wide, 3,))#输入图像的类型
- model = ct.convert(
- pbpath, source="tensorflow", inputs=[image_input], outputs=["SemanticPredictions:0"],
- )
- # model.input_description["image_input"] = "Input image to be classified"#输入不需要描述,根据输入图像自动描述。
- model.output_description["SemanticPredictions:0"] = "预测膀胱图像,图像大小和输入图像一致,输出宽度*高度的点阵,数值为1或0"
- model.author = "chun"
- model.license = "none"
- model.short_description = "Detect Bladder"
- model.version = "1.0"
- model.save(mlpath)
复制代码
6. 对于输入输出的参数的确定需要再编写一个.py,来获取自己模型的信息。代码如下:
- import tensorflow as tf
- from tensorflow.core.framework import graph_pb2
- import operator
- import sys
- pbpath = "./exp/mydata_train/export/frozen_inference_graph_16358.pb"
- infopath = "./exp/mydata_train/export/pb-info.txt"
- def inspect(model_pb, output_txt_file):
- graph_def = graph_pb2.GraphDef()
- with open(model_pb, "rb") as f:
- graph_def.ParseFromString(f.read())
- tf.import_graph_def(graph_def)
- sess = tf.Session()
- OPS = sess.graph.get_operations()
- ops_dict = {}
- sys.stdout = open(output_txt_file, 'w')
- for i, op in enumerate(OPS):
- print(
- '---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------')
- print("{}: op name = {}, op type = ( {} ), inputs = {}, outputs = {}".format(i, op.name, op.type, ", ".join(
- [x.name for x in op.inputs]), ", ".join([x.name for x in op.outputs])))
- print('@input shapes:')
- for x in op.inputs:
- print("name = {} : {}".format(x.name, x.get_shape()))
- print('@output shapes:')
- for x in op.outputs:
- print("name = {} : {}".format(x.name, x.get_shape()))
- if op.type in ops_dict:
- ops_dict[op.type] += 1
- else:
- ops_dict[op.type] = 1
- print(
- '---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------')
- sorted_ops_count = sorted(ops_dict.items(), key=operator.itemgetter(1))
- print('OPS counts:')
- for i in sorted_ops_count:
- print("{} : {}".format(i[0], i[1]))
- if __name__ == "__main__":
- # 生成网络结构文件,可以通过这个文件查看你需要的输入和输出
- inspect(pbpath, infopath)
- # 转换成CoreML model
- # pbtomlmodel.convert()
- # 规范化CoreML model的输入输出名
- # tool.rename_var()
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生成的文件为pb-info.txt,这里面存储了所有节点名称以及张量tensor,我们需要用的只是输出的节点名称,在最后可以看到输出名称为“SemanticPredictions:0”import那些不用管。
- 1035: op name = import/SemanticPredictions, op type = ( Identity ), inputs = import/Cast_2:0, outputs = import/SemanticPredictions:0
- @input shapes:
- name = import/Cast_2:0 : (1, ?, ?)
- @output shapes:
- name = import/SemanticPredictions:0 : (1, ?, ?)
复制代码
至此,模型转换完毕。
其实这一章是把前面第二章建立的环境重新建了一遍。然后就是生成了.mlmodel。下一节开始使用这个模型进行实战测试。 |
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曾经有一段真挚的爱情摆在我的面前,我没有珍惜,现在想起来,还好我没有珍惜……
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