임이지의 블로그

책소개 이제는 On-Device AI, 모바일 딥러닝을 준비해야 한다! 안드로이드 앱에서 딥러닝 모델을 활용하는 방법을 최대한 입문자의 시선에 맞추어 풀어낸 책이다. 모델의 추론 성능을 측정하고 최적화하는 방법까지 다룬다. 또한 입문자의 진입장벽을 낮추기 위해 각 코드의 의미를 한 줄 한 줄 상세히 설명했다. 앱 개발 경험이 있는 안드로이드 개발자라면 이 책을 통해 직접 만든 앱에 딥러닝 모델을 배포하여 활용하는 방법을 빠르게 익힐 수 있다. 딥러닝 모델 개발 경험이 있는 AI 엔지니어라면 직접 개발한 모델을 안드로이드 환경에서 서비스하는 방법도 찾을 수 있다. On-Device AI, 모바일 딥러닝에 가장 빠르게 입문하고 싶다면, 이 책으로 시작하자! 목차 1장. 안드로이드와 텐서플로 라이트 입문 1...

Developer/IT 도서 2022. 1. 17. 11:29

OpenCV, Numpy, Tensorflow 호환 버전 설치 및 설치 버전 확인을 위해 파이선 설치하고 opencv 에서 numpy를 못 찾는 문제 때문에 오랜 시간 고생했다. 파이선 버전과 opencv 버전 numpy 버전에서 필요한 버전이 달라서 생긴 문제라고 한다. 파이선 버전 확인하는 명령어 python --version 파이선에 설치된 패키지 버전 확인 하는 명령어 pip show 패키지명 // e.g pip show opencv-python (e.g) numpy 버전 확인 pip show numpy (e.g) tensorflow 버전 확인 pip show tensorflow 여러 오류가 나서 한참을 헤맸던 거 같다. 초기에는 python3.9 버전을 설치하였는데 3.9 버전에서는 아직 ten..

개발 환경/Python 2021. 5. 7. 17:14

TensorFlow lite 텐서플로우 라이트는 텐서플로우의 경량화 버전이다. 서버나 PC 같은 고성능 장치에서만 텐서플로우 모델을 동작을 하는 게 아니라 텐서플로우 라이트 포맷 형태로 변환을 거치면, 모바일과 같은 임베디드 시스템에서도 추론(Inference)할 수 있다. 이는 온-디바이스(On-Device), 즉 서버에서 추론한 결과를 뿌려주는 것이 아닌, 장치 내부에서 추론이 직접 가능하도록 하다는 의미이다. TensorFlow Lite Architecture TensorFlow Lite 변환기는 TensorFlow 모델을 사용하고 TensorFlow Lite 모델(. tflite 파일 확장자로 식별되는 최적화된 FlatBuffer 형식)을 생성한다. TensorFlow 를 만든 모델을 Tensor..

AI 2021. 5. 7. 10:23

tensorflow2 에서 tf.lite.constants.QUANTIZED_UINT8와 같은 DEPRECATED 된 값을 사용시 발생한다. tensorflow2 에서 사용하는 것으로 변경하면 된다. tf.lite.constants.FLOAT -> tf.float32 tf.lite.constants.INT8 -> tf.int8 tf.lite.constants.INT32 -> tf.int32 tf.lite.constants.INT64 -> tf.int64 tf.lite.constants.STRING -> tf.string tf.lite.constants.QUANTIZED_UINT8 -> tf.uint8

개발 환경/Python 2021. 5. 6. 14:35

Google COLAB 을 사용하여서 실습을 합니다. 먼저 아래 URL 에 접속을 합니다. colab.research.google.com/github/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/lite/g3doc/tutorials/model_maker_image_classification.ipynb?hl=ko#scrollTo=Gx1HGRoFQ54j model_maker_image_classification.ipynb Run, share, and edit Python notebooks colab.research.google.com 첫 번째 라인에서 tflite 용 모델 패키지를 설치합니다. 필요한 라이브러리를 임포트 합니다. Simeple End-to-End Examp..

AI 2021. 5. 4. 11:17

최근에 알게 된 웹 사이트 인대 수학이나 프로그래밍을 몰라도 일반인도 손쉽게 머신러닝 모델을 만들 수 있는 환경을 제공해준다. 세상에 세상이 정말 좋아진 거 같다. 일단 각설하고 머신러닝을 활용하는 포스팅을 하겠다. 첫 번째로 아래 웹사이트를 접속한다. teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required. teachablemachine.withgoo..

AI 2021. 4. 30. 17:05

딥러닝에 두 가지 단계 딥러닝(Deep Learning)을 크게 두 가지의 단계로 구분한다면 학습 단계와 추론 단계로 나눌 수 있다. 학습 단계에서는 알고리즘이 새로운 모델을 생성하거나 또는 사전에 학습된 모델을 특정 애플리케이션에 맞게 변형하고 모델이 파라미터들을 학습하도록 한다. 추론 단계에서는 학습된 파라미터에 기반해서 새로운 데이터에 대해서 예측이나 판단을 한다. 추론과 상용화 2010년부터 딥러닝 솔루션이 다양하게 개발되었다. 흔히 많이 들어온 TensorFlow, Keras, PyTorch 등이 있다. 아래 그림은 연도별 개발된 딥러닝 솔루션이다. 현재는 AI 오픈소스 개발 툴에서의 춘추전국시대라고 할 수 있다. 많은 딥러닝 솔루션이 있지만 광대한 모델의 크기를 양자화(압축)하는 기법은 아직 ..

AI 2021. 4. 23. 11:27

github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/digit_classifier/android tensorflow/examples TensorFlow examples. Contribute to tensorflow/examples development by creating an account on GitHub. github.com 최초 git을 통해 clone 후 Android Studio의 프로젝트의 구성은 아래와 같다. 프로젝트 내의 추론용 모델이 없다. 의아하기는 했지만 Pixel 3 에뮬레이터에서 실행해보았다. 아래 구성처럼 assets 폴더 하위에 mnist.tflite 파일이 생성되어 있다. 어느 시점에 다운로드하는 것인가 궁금점이 생겨서 디버..

AI 2021. 4. 14. 20:07