機械学習初学者が短期間でTensor flowで作ったmnistモデルをandroidアプリに組み込んだ話
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統計・マーケ・機械学習 Meetup！ #4 @ ゴーリスト https://data-refinement.connpass.com/event/75337/ で発表した時の資料です。
機械学習初学者が短期間でTensor flowで作ったmnistモデルをandroidアプリに組み込んだ話
- 2. WHO AM I? • Name: まえすとろ • Androidエンジニアとして働いています • 過去にOR系の業務をしていましたが… • 大学院では純粋数学で作用素環論という分野を専攻。 • Twitter: @maestro_L_jp
- 3. 今回話す内容 • 手書き画像(0-9)から数字を 推測するロジック(いわゆる MNISTのモデル)をAndroid 端末上で動かすアプリ作りま した。 • 数日でこれ作りました。。。(苦労した…)
- 4. デモ
- 5. • 今回はこのアプリを作るのに使った技術について話します。 • KerasによるTensorFlowモデルの作成 • TensorFlowモデルをAndroid上で動かすための方法
- 7. Kerasとは? • TensorFlow, Theanoなどをバックエンドにとした、ニュー ラルネット用ラッパーライブラリ。 • https://keras.io/ja/ • TensorFlowのAPIをそのまま使うより簡単でかつ直感的に 書ける！ • 初学者にはもってこい。 • Qiitaの記事とかみるとKerasを使ってサンプルあげてたりす るものが結構ある。 • ちょっと発展したことをやろうとした時に、実践的な記 事から学んでアウトプットにすぐに反映させやすい。
- 12. • 学習したmodelを保存するにはModel#saveでパスを指定して 保存できる。 • ファイル形式はHDF5。(拡張子は.h5) • Keras本体とは別にh5pyをインストールしないといけない。 • しかし、HDF5形式のモデルはTensorFlowでは直接は扱えな い！ HDF5形式の モデル export load
- 15. tensorflow-androidを使う • NDKのセットアップなしでTensorFlowモデルを Android上で使えるようにするためのライブラリ。 • 2017年5月のGoogle I/O 2017で発表された。
- 19. まとめ • Kerasを使えば機械学習のコーディングとか慣れていなくても手っ取り 早く実装+検証ができる！ • tensorflow形式であればモデルのAndroidへの組み込みは容易になった。 • 今後、Keras+tensorflow-androidを使ってどんどん 機械学習を使ったアプリとか作っていきたい！
- 20. 今回作ったアプリとスクリプトのURL • MnistAndroid • https://github.com/LyricalMaestro/MnistAndroid • モデル生成スクリプト • https://github.com/LyricalMaestro/tensor-flow-mnist-model- for-android-maker
- 21. 参考文献 • https://qiita.com/icchi_h/items/c37b52a3eb926d63f917 • https://qiita.com/yampy/items/706d44417c433e68db0d • https://qiita.com/uramonk/items/c207c948ccb6cd0a1346