TL;DR

# （事前にカレントディレクトリを変換したいモデルのあるディレクトリへ移動すること）
docker run --rm -v "$(pwd):/src" -it lilacs2039/debian_webasm_webdnn
python /webdnn/bin/convert_keras.py resnet50.h5 --input_shape '(1,224,224,3)' --out output --backend webassembly

※コンパイルするモデルに応じて　resnet50.h5 --input_shape '(1,224,224,3)'　を適宜修正のこと

はじめに

WEBDNNのWindows版の環境構築が大変だったので、WebAssemblyをコンパイルできる環境をDockerイメージで用意しました。

※ Windows版環境構築の大変だったところ

python2/3の使い分けのためにpython3.batを作る
PATHを通すと環境が汚れる
PATHを通さない場合、DNNモデルコンパイルのたびにbatファイルを移動するのが大変
Emscripten・Eigenのインストールが必要
時間かかる（Linuxでも同じか…）

環境

Windows 10 Pro
Docker for Windows

実行手順

ホスト側ドライブの共有を許可（Docker for Windowsの場合）

タスクトレイのDocker for Windwosアイコン - settings - Shared Drives - マウントしたいドライブにチェックを入れてApply

共有が許可できてるか確認

docker run --rm -v c:/Users:/data alpine ls /data

# 成功例
Administrator
All Users
...

変換したいモデルのあるディレクトリへ移動

（Windowsの場合、以降の処理はPowerShellから実行のこと。
　のちに実行する$(pwd)は、コマンドプロンプトだとうまく動かないため）

cd /path/to/model

DockerHubからモデル読み込み・コンテナの実行

初回run実行時はDockerイメージがローカルにないので、自動でDockerhubからイメージをダウンロードしてくれる
--rmオプションは実行終了時に、イメージから生成したコンテナを破棄
コンパイル後のモデルはホスト側のボリュームに残るのでコンテナは不要（というか、いらないコンテナは逐一消さないとコンテナのリストがすぐいっぱいになる）
-vオプションでマウントするディレクトリを指定
ホスト側のカレントディレクトリ（$(pwd)）を、コンテナ側の/srcにマウントしている
コンテナの中でlsコマンドを実行することで、ホスト側のファイルが確認できるはず
-itオプションは、擬似端末(pseudo-tty(text-terminal))を通して（-t)、コンテナを対話的に実行（-i）
このオプションでコンテナの中に入らないと、後続のモデル変換処理ができない

docker run --rm -v "$(pwd):/src" -it lilacs2039/debian_webasm_webdnn

Dockerコンテナ上でモデルをコンパイル

コンテナの中（root@4315cf995e5f:/src#　などと表示されているはず）から実行すること
コンパイルするモデルに応じて**　resnet50.h5 --input_shape '(1,224,224,3)'　** を適宜修正のこと
webassembly, webgpu, webglのモデルを生成
outputフォルダの中にコンパイル後のモデルが保存される

python /webdnn/bin/convert_keras.py resnet50.h5 --input_shape '(1,224,224,3)' --out output

実行例：公式チュートリアルのResnet50コンパイル

次記事をご覧ください。

Dockerイメージの構成

/
　├ webdnn ：　githubからcloneしたwebdnn
　├ src ：　作業用ディレクトリ

その他

Dockerhub
https://hub.docker.com/r/lilacs2039/debian_webasm_webdnn/
github
https://github.com/lilacs2039/debian_webasm_webdnn