机器学习迁移模型到IOS

https://paulswith.github.io/2018/02/24/%E8%BF%81%E7%A7%BB%E5%AD%A6%E4%B9%A0InceptionV3/ 上文记录了如何从一个别人训练好的模型, 切入我们自己的图片, 改为我们自己的模型.
本来以为移植到手机很简单, 但是不简单的是我的模型本身就是迁移学习别人的模型,有很多莫名其面的坑, 在CoreML经历了N个坑后,1点14分我搞掂了.

项目源码和转换源码已经上传到git.
https://github.com/Paulswith/machineLearningIntro/tree/master/classification_101

转化为mlmodel

说说转换为mlmodel的工具有两个:

• coremltools, 它目前只支持五种模型的转换, 不包括tensorflow:
  
• 若你跟我一样是tensorflow , 那么必须使用tfcoreml
  https://github.com/tf-coreml 有安装方法.
  转换Example: https://github.com/tf-coreml/tf-coreml/tree/master/examples

接着往下看:

是否是graph-pb?

如果你跟我一样, 训练的模型, 从tensorflow的代码保存下来的, 调用的:

1	saver.save(sess, MODEL_SAVEPATH, global_step= 50)

它并不会保存出一个pb文件, 其中的.meta也需要其他方式转换似乎也可以, 我没有尝试过.
用这个方法, 你需要在上方代码的下面加两行,就可以继续:

1 2	if i %SAVE_EPOCH == 0: tf.train.write_graph(sess.graph, MODEL_SAVE_DIR, 'model.pbtxt')

pdtxt固化为pd

操作参考链接https://www.jianshu.com/p/091415b114e2
我是直接使用的bezel, 编译tensorflow源码后, 直接使用, 其中参数跟着填, 需要注意的是output_node:

导入化图

导入图和查看图的节点信息:
如果你的图不属于pb文件, 那么就会在导入图的时候报错的.

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with open(TF_MODEL_FILE, 'rb') as f: serialized = f.read() tf.reset_default_graph() original_gdef = tf.GraphDef() original_gdef.ParseFromString(serialized) with tf.Graph().as_default() as g: tf.import_graph_def(original_gdef, name= '') ops = g.get_operations() try: for i in range( 10000): print( 'op id {} : op name: {}, op type: "{}"'.format(str(i),ops[i].name, ops[i].type)) except: print( "全部节点已打印完毕.") pass

预处理节点

其实这一步个人不是很清楚很知道它做了什么,但确是不得不做的. 最后的大小看着也不像是”减包”
需要注意两点:

• input_node_names: 这里填写的节点从上方的代码可以打印看得到的, 实际在训练模型的时候, 我们直接喂图片的节点是在”import/DecodeJpeg/contents”, 而这里”必须是import/Mul”.
• output_node_names: 因为模型是剪切拼接的, 这跟tensorflow直接调用是一样的节点.
  最后生成一个完整的pb文件.

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  input_node_names = [ 'import/Mul', 'BottleneckInputPlaceholder'] # 本来以为是import/DecodeJpeg/contents, 实际上是Mul(tfcoreml-git上说的) output_node_names = [ 'import/pool_3/_reshape', 'final_train_ops/softMax_last'] # 想要保存的节点 , 'final_train_ops/softMax_last' gdef = strip_unused_lib.strip_unused( input_graph_def = original_gdef, input_node_names = input_node_names, output_node_names = output_node_names, placeholder_type_enum = dtypes.float32.as_datatype_enum) with gfile.GFile(FROZEN_MODEL_FILE, "wb") as f: f.write(gdef.SerializeToString())

开始转换

• input_tensor_shapes: 是placeholder 和 input节点, 方括号的第一个参数是batch大小,代表一张一张的喂给它. 字典里面这两个, 对应生成后的InceptionV3_input的两个属性.

• output_tensor_names: 训练后得到的节点, 对应生成后的InceptionV3_output的两个属性

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  input_tensor_shapes = { "import/Mul:0":[ 1, 299, 299, 3], # batch size is 1 "BottleneckInputPlaceholder:0":[ 1, 2048], } output_tensor_names = [ 'import/pool_3/_reshape:0', 'final_train_ops/softMax_last:0'] # Call the converter. This may take a while coreml_model = tfcoreml.convert( tf_model_path=FROZEN_MODEL_FILE, mlmodel_path=COREML_MODEL_FILE, input_name_shape_dict=input_tensor_shapes, output_feature_names=output_tensor_names, image_input_names = [ 'import/Mul:0'], red_bias = -1, green_bias = -1, blue_bias = -1, image_scale = 2.0/ 255.0)

上方具体的参数可以在方法看得到,后面四个参数就是我们输入图片时候的均值化, 还有个特殊的参数class_labels, output后的模型可以直接索引到标签, 但是在实践过程中, 我这个本身是迁移别人的学习的模型并起不到作用.

执行完成后生成文件:

ios-code调用

了解模型:

首先, 直接将inceptionV3.mlmodel拖入到工程:
导入头文件, inceptionV3.h, 点开查看:

他们之间的关系是, inception_v3_input导入 -> 启动inception_v3.model训练 -> 得到inception_v3_output 分别提供了一个实例化方法.

开始代码

首先确认他们之间的调用方向 层次, 我直接是参考tensorflow加载的顺序, 只要理解了, 就可以直接调用了:
这是Py 大专栏  机器学习迁移模型到IOSthon的调用方法:

1 2	poo3_frist = sess.run(poo3, feed_dict={inpiut_x: image}) # 按照模型的顺序要, 先喂给它图片, 然后图片提取到瓶颈的tensor result = sess.run(predict, feed_dict={change_input:poo3_frist}) # 瓶颈的tensor再转入input传入, 得到我们最后的predict

如果参照tensorflow加载模型的做法, 我们直接是一张图片, 得到一个run到pool3, 但实际CoreML只给我们生成了一个实例方法:

1	- ( instancetype)initWithBottleneckInputPlaceholder__0:(MLMultiArray *)BottleneckInputPlaceholder__0 import__Mul__0:(CVPixelBufferRef)import__Mul__0;

方法必须要传入一个MLMultiArray, 而且shape必须一致的. 最后我直接调用MLMultiArray的方法,生成一个0值的2048shape

预测部分的, 完整核心代码 均有详细的注释说明

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- (inception_v3 *)tfModel { if (!_tfModel) { // 1 加载模型, 本身代码会调用init的时候, 方法会调用initWithContentsOfURL, 找到inception文件进行初始化 _tfModel = [[inception_v3 alloc] init]; } return _tfModel; } - ( NSString *)predictWithFoodImage:( UIImage *)foodImage { // step1: 标准为size, 转为可传入的参数. UIImage *img = [foodImage scaleToSize: CGSizeMake( 299, 299)]; // 转换为可传参的图片大小 CVPixelBufferRef refImage = [[ UIImage new] pixelBufferFromCGImage:img]; // 转换为可传参的类型 // step2.1: 由于一开始是没有BottleneckInputPlaceholder, 直接0值初始一个传入 MLMultiArray *holder = [[MLMultiArray alloc] initWithShape:@[@ 2048] dataType:MLMultiArrayDataTypeDouble error: nil]; // step2.2: 启动预测, 预测完成后得到import__pool_3___reshape__0 inception_v3Output *output = [ self.tfModel predictionFromBottleneckInputPlaceholder__0:holder import__Mul__0:refImage error: nil]; // step3: 从第二步, 完整得到了想要的BottleneckInputPlaceholder, 直接代入, 图片也代入. inception_v3Output *output1 = [ self.tfModel predictionFromBottleneckInputPlaceholder__0:output.import__pool_3___reshape__0 import__Mul__0:refImage error: nil]; // step4: 从final_train_ops__softMax_last__0提取预测结果 MLMultiArray *__final = output1.final_train_ops__softMax_last__0; return [ self poAccu:__final]; }

调用摄像头进行图片获取

通过整合代码层次, 代码调用也封装好了, 方便代用:
从简书上拿到别人写好的调用摄像头拍照https://www.jianshu.com/p/62d69d89fa43, 提取了下代码:
主要逻辑:
拍照后重置大小展示到view, 异步进行模型预测, 回到主线程展示label结果.

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//触发事件：拍照 - ( void)addCamera { UIImagePickerController *picker = [[ UIImagePickerController alloc] init]; picker.delegate = self; picker.allowsEditing = YES; //可编辑 //判断是否可以打开照相机 if ([ UIImagePickerController isSourceTypeAvailable: UIImagePickerControllerSourceTypeCamera]) { //摄像头 picker.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypeCamera; } else { //否则打开照片库 picker.sourceType = UIImagePickerControllerSourceTypePhotoLibrary; } [ self presentViewController:picker animated: YES completion: nil]; } //拍摄完成后要执行的代理方法 - ( void)imagePickerController:( UIImagePickerController *)picker didFinishPickingMediaWithInfo:( NSDictionary *)info { NSString *mediaType = [info objectForKey: UIImagePickerControllerMediaType]; if ([mediaType isEqualToString: @"public.image"]) { //得到照片 UIImage *image = [info objectForKey: UIImagePickerControllerOriginalImage]; image = [image scaleToSize: self.imageView.frame.size]; self.imageView.image = image; // 异步处理, 不要占用主线程: dispatch_async(dispatch_queue_create( 0, 0), ^{ NSString *preString = [ self.prediction predictWithFoodImage:image]; dispatch_async(dispatch_get_main_queue(), ^{ self.preLabel.text = preString; }); }); } [ self dismissViewControllerAnimated: YES completion: nil]; } //进入拍摄页面点击取消按钮 - ( void)imagePickerControllerDidCancel:( UIImagePickerController *)picker { [ self dismissViewControllerAnimated: YES completion: nil]; }

测试结果

制作gif, 直接看图片: 或者上面链接从我的git上下载源码:

[好困, 该睡觉了...]