Liteでコンバートする。バージョン情報tensorflow==1.14.0この資料でやることTFLiteConverterには下記の4つのメソッドが用意されている。from_saved_modelの2つを利用する。適当なサイズのモデルを作る。callbacks=[tensorboard_callback])余談。1.13.1でコードを書いていたけどcheckpointの指定とかをしていたら下記のエラーに遭遇する。1.14.0では直っている。exists)from_keras_model_filefrom_keras_model_fileは名前の通りkerasでsaveしたモデルに対して実行できる。生成したモデルをsave。model.save('digit_model.h5')生成されたファイルは4.1MBだった。これをtfliteでconvert。変換されたモデルを読み込んでaccuracyを比較してみる。変換前のモデルで確認。0.993333333333333399.3%だった。続いてTFLiteConverterで変換したファイルに対して実行。1)になっているので、1つずつデータを渡してpredictしていく。0.9933333333333333同じく99.3%。中身を見てみるとまったく同じ結果。使用しているメモリサイズも確認。下記のような処理で使用メモリを取ってみる。1,286,762,496バッチサイズの差もあって物理メモリ使用量が1/3くらいまで抑えられている。その分、実行時間はかかるけど。上述の例では1画像ずつ処理するフローになっている。複数レコードを同時に処理したい場合はTFLiteConverterにinput_shapesを指定する。下記は先頭に10を指定。w.write(lite_model)10件まとめて実行。interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])from_saved_modelfrom_saved_modelはsaverで保存したモデルに対して実行する。Kerasのモデルのままでは使えないのでツールを使って変換。'digit_model')こんな感じの見慣れた形式で出力される。variables.indexあとは読み込むだけ。MLFlowの機能をざっと試す第二弾。(1)リンク株式会社iMindスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。