[Keras & Tensorflow & Android] Keras Model을 Android에 넣기

Keras Model을 Android에 넣기

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[Tensorflow & Android] .h5 -> .pb -> .tflite로 변환 & 안드로이드에 적용(python & java)

 

여기에 적다시피 이렇게 하면 Android에 넣을 수 있다.

 

 

사진에서 Keras란 Python 언어로 만들어진 Tensorflow위에 얹어서 사용하는 library라고 한다.

출처: blog.naver.com/rlaghlfh/221494731829

딥러닝 프레임워크 비교 분석 PyTorch vs Keras vs TensorFlow

 

그래서 .h5를 .pb로, .pb를 .tflite로 변환해 android app에 탑재한다.

 

• 모델 포맷

1. .ckpt: 모델의 변수(가중치)인 체크포인트 파일(tensorflow)
2.  .pb: 모델의 변수(가중치) + 모델 구조(전체 graph)로 이루어진 binary 파일(tensorflow)
3.  .pbtxt: pb파일을 읽을 수 있는 text 파일, 모델 구조 파악 가능(tensorflow)
4.  .h5: Keras에서 모델 및 가중치 모두 가지고 있는 HDF형식 파일

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• ckpt

모델에 대한 메타 정보를 가지고 있어 재학습 가능, 모델 구조를 제외한 모델의 가중치만 담은 파일

but predict를 할 때 필요한 정보 외에도 담겨 있어 파일의 크기가 무겁다.

 

.ckpt.data: 모델(graph)을 제외한 모든 변수를 포함한 파일(.ckpt와 동일), model 복원시 meta파일과 data파일을 이용

 

.ckpt.index: meta파일과 data파일을 mapping하기 위해 내부적으로 필요한 index 파일

 

.ckpt.meta: 모델(graph)만 있는 파일, 변수를 제외한 그래프의 구조를 담은 파일

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• .pb

모델(graph)와 가중치(weight) 모두 저장된 파일, 재학습 불가능

 

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• .pbtxt

.pb는 binary 파일이고, .pbtxt는 text 파일, so .pb파일이 더 가벼우나, .pbtxt는 사람이 읽을 수 있다.

 

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• .h5

Hierarchical Data Format(HDF)형식으로 저장되는 data. keras에서 모델 및 가중치를 모두 가지고 있으며, keras.models.load_model()을 통해서 불러와 사용이 가능하다.

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출처: medium.com/@margaretmz/e2e-tfkeras-tflite-android-273acde6588

E2E tf.Keras to TFLite to Android

ebbnflow.tistory.com/169

[Android + Keras] 케라스 모델을 안드로이드에서 사용하려면(Tensorflow Mobile,Lite)