Google Colaboratory에서 학습한 모델 을 html 앱 에서 이용하기

tensorflow.js로 모델을 변환하여 angular 앱에 통합

절차는 크게 나누어 세 가지

Google 공동 작업에서 학습

학습 된 모델의 (model.h5) 파일을 TensorFlow.js Layers format으로 변환

TensorFlow.js를 사용하여 Angular 앱을 개발합니다.

해설

1. Google Colaboratory에서 학습

JupyterNotebook에 해설을 기재하고 있으므로 ↓ 여기를 참조하십시오

Google 공동체 학습 및 모델(model.h5) 저장 JupyterNotebook .

2. 학습된 모델의 (model.h5) 파일을 TensorFlow.js Layers format으로 변환

JupyterNotebook에 해설을 기재하고 있으므로 ↓ 여기를 참조하십시오

Google Colaboratory 학습 된 모델 (model.h5)을 변환하는 JupyterNotebook

마지막으로 jsmodel.zip 파일을 다운로드할 수 있습니다.

3. TensorFlow.js를 사용하여 앱을 개발합니다.

만든 앱은 여기에서 동작을 확인할 수 있습니다.
htps : // 사사코. 기주 b. 이오/보이

이 기사에서는 Tensorflow.js 포인트만 설명합니다.

이 앱은 Angular7을 사용합니다.

변환된 모델(model.json)을 asset 폴더에 놓습니다.

액세스(읽고 쓰기)할 수 있는 폴더는 asset 폴더이므로 변환한 모델(model.json)을 asset 폴더에 둡니다.

@tensorflow/tfjs 모듈을 프로젝트에 추가

터미널에서 다음 명령 실행

npm install @tensorflow/tfjs --save

이제 package.json에 추가됩니다.

파일 메뉴에서 계산을 클릭하면 AI가 예측을 시작합니다.

이 처리를 src\app\components\menu\menu.component.ts
@tensorflow/tfjs 가져오기

import * as tf from '@tensorflow/tfjs';

모델 로드

const MODEL_PATH = 'assets/jsmodel/model.json';
const model = await tf.loadLayersModel(MODEL_PATH);

입력된 데이터 가져오기

    const data = this.input.getInputArray();

정규화 처리

    let data_normal = [];
    const maxValue = [10, 6, 4, 2, 2, 2, 2, 14.117, 18, 11.25, 11.95, 7.57, 7.57, 6.9, 7.57
                        , 6.606, 93.47583, 700, 700, 1200, 1200];
    const minValue = [1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0
                        , 0, 30.00833, 0, 0, 0, 0];

    for (let i = 0; i < data.length; i++){
      data_normal.push((data[i] - minValue[i]) / (maxValue[i] - minValue[i]));
     }

입력된 데이터를 텐서로 변환

    const inputs = tf.tensor(data_normal).reshape([1, data_normal.length]); 

AI로 추론하기

    const output = model.predict(inputs) as any;
    let predictions_normal = Array.from(output.dataSync());

대답은 정규화를 취소합니다.

    const predictions = [];
    const maxValue1 = [2000, 1900, 1900, 1100, 600];
    const minValue1 = [ 130,  130,  130,    0,   0];

    for (let i = 0; i < predictions_normal.length; i++){
      const a: number = this.input.toNumber(predictions_normal[i]);
      predictions.push((maxValue1[i] - minValue1[i]) * a + minValue1[i]);
    }

추론된 데이터 표시

    this.input.loadResultData(predictions);

소스 코드는 여기에 있습니다.
htps : // 기주 b. 코 m/사사코/보이