Вступление
Основная часть этого туториала взята из блога Prisma Lab и их работы с PyTorch. Однако мы будем использовать TensorFlow для создания моделей, в частности Fast Style Transfer от Логана Энгстрема. Результатом этого урока будет iOS-приложение, которое будет запускать модели TensorFlow при помощи CoreML. Вот репозиторий в GitHub, в котором содержатся все нужные дополнения.
Благодаря чему это стало возможным:
- Стэнфордское исследование
- Fast Style Transfer
- CoreML от Apple (не поддерживает TensorFlow)
- Google выпускает TensorFlow Lite (не поддерживает CoreML)
- Google выпускает поддержку CoreML (неполная поддержка)
- Мы внесли несколько дополнений и создали готовое решение
Инструменты
Модели: мы будем использовать уже обученные модели FST, но так же хорошо сработают и кастомные модели, вам только нужно будет сделать несколько небольших изменений, которые я упомяну. Скачать модели.
TensorFlow: При использовании FST лучше всего использовать TensorFlow 1.0.0, а при использовании TensorFlow-CoreML — версию 1.1.0 или новее (для этого урока GPU не понадобится).
iOS: 11
Xcode: 9
Python: 2.7
Подготовка
Нам нужно сделать несколько подготовительных шагов, так как FST является в большей степени решением для исследований, а не для повторного использования и создания продукта — в нем нет соглашения об именовании или изображения в качестве результата.
Шаг 1: Нам нужно придумать название выходного изображения, иначе TensorFlow сгенерирует его автоматически. Мы можем сделать это в скрипте evaluate.py.
https://gist.github.com/mdramos/729e679446b30b9ca4e3bc56eba884a1#file-eval_node_name-py
После этого мы можем запустить скрипт, чтобы увидеть результат. Я здесь использую уже обученную модель wave (если вы используете свои модели, параметр checkpoint просто должен быть директорией, где хранятся ваши мета-файлы и входные данные).
$ python evaluate.py --checkpoint wave.ckpt --in-path inputs/ --out-path outputs/
> Tensor(“add_37:0”, shape=(20, 720, 884, 3), dtype=float32, device=/device:GPU:0)
Здесь имеет значение только название выходного узла, то есть add_37. Это имеет смысл, так как последний неназванный оператор в сети — это сложение.
Шаг 2: Нам нужно внести ещё несколько изменений в evaluate.py, чтобы сохранить изображение на диск. Обратите внимание, что если вы используете ваши собственные модели, то вам нужно будет добавить код работы с каталогом контрольных точек по сравнению с одним файлом контрольной точки.
https://gist.github.com/mdramos/772ec81683e715f629f1793c75a3d4b1#file-save_graph-py
Шаг 3: Теперь мы запустим evaluate.py для модели и увидим, что ваш файл с изображением сохранен. При обучении моделей вы, вероятно, использовали больше одного образца для тренировки (batch size), а также GPU, однако CoreML принимает только граф с размером 1 и оптимизацией для CPU. Обратите внимание на команду оценки для настройки.
$ python evaluate.py --checkpoint wave/wave.ckpt --in-path inputs/ --out-path outputs/ --device “/cpu:0” --batch-size 1
Отлично, мы создали output_graph.pb и можем приступать к конверсии в CoreML.
Конверсия в CoreML
Благодаря Google теперь существует конвертер из TensorFlow в CoreML. Это отлично, но решение новое, и в нем не хватает некоторых важных операций TensorFlow, например, power.
Шаг 1: Наша модель не будет конвертироваться без поддержки power, но, к счастью, инструменты CoreML предоставляют унарную конверсию, которая поддерживает power. Нам нужно добавить этот код в решение на TensorFlow.
https://gist.github.com/mdramos/4d0900fcd3dbf5ef6c253cc23cf113f3#file-tfcoreml_convert-py
Шаг 2: Создайте и запустите скрипт конверсии.
https://gist.github.com/mdramos/886580af9ebb7939c2457b0ed46dd60d#file-convert-py
$ python convert.py
Актуальный конвертер CoreML не предоставляет возможности вывода изображений из модели. Изображения представлены массивами NumPy (многомерные массивы), которые являются фактическим результатом и скомпилированы для нестандартного типа MultiArray в Swift. Я поискал в интернете и смог получить код, который оценивал выходные данные от CoreML, а затем преобразовывал их в изображения.
Шаг 3: создайте и запустите скрипт трансформации выходных данных в модели my_model.mlmodel.
https://gist.github.com/mdramos/5ae8f76d07356c86cf6b15eda083aba8#file-output-py
$ python output.py
И… 🎉💥🤙… у нас есть рабочая модель CoreML. Я изменил её название на wave в выходном скрипте, а также размер изображения, чтобы тот соответствовал входным данным.
Приложение iOS
Это не совсем урок, поэтому вы можете поработать с моим репозиторием. Я затрону здесь только самое важное.
Шаг 1: Импортируйте модели в свой проект Xcode.
Шаг 2: После импортирования вы сможете инициализировать свои модели:
https://gist.github.com/mdramos/74b96dc98bfe33f4299029ed9026c749#file-init_models-swift
Шаг 3: Создайте класс для входного параметра модели, MLFeatureProvider. img_placeholder — это входные данные, которые определены в скрипте оценки.
https://gist.github.com/mdramos/74b96dc98bfe33f4299029ed9026c749#file-init_models-swift
Шаг 4: Теперь мы можем вызвать модель в нашем коде.
https://gist.github.com/mdramos/75a703bb20176cc2ad2b6acd68ab5ccf#file-code_example-swift
Финал: Остальная часть приложения — это настройки и обработка изображений. Ничего нового или связанного с CoreML, поэтому мы не будем это рассматривать. На этой точке у вас будет понимание того, как все работает вместе, и вы сможете вносить свои улучшения. Я думаю, что как минимум можно улучшить граф FST. Мы должны убрать слишком сложные операции, чтобы финальное приложение работало ещё быстрее. Но и сейчас все работает довольно неплохо.
