raspberry pi 1でtensorflow lite その10

#概要

raspberry pi 1でtensorflow liteやってみた。
tfliteファイルを作ってみた。
kerasモデルから作ってみた。
データセットは、九九.

#環境

tensorflow 1.12

#kerasモデルを学習してセーブする。

import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.models import Sequential
from tensorflow.contrib.keras.api.keras.layers import Dense, Dropout, Embedding, LSTM

def in_encode(i, j):
    k = j * 16 + i
    return np.array([k >> d & 1 for d in range(8)])

def out_encode(i, j):
    k = j * i
    return np.array([k >> d & 1 for d in range(7)])

def decode(p):
    f = 0
    if p[0] > 0.5:
        f += 1
    if p[1] > 0.5:
        f += 2
    if p[2] > 0.5:
        f += 4
    if p[3] > 0.5:
        f += 8
    if p[4] > 0.5:
        f += 16
    if p[5] > 0.5:
        f += 32
    if p[6] > 0.5:
        f += 64
    return f

trX = np.array([in_encode(i, j) for i in range(1, 10) for j in range(1, 10)])
trY = np.array([out_encode(i, j) for i in range(1, 10) for j in range(1, 10)])
model = Sequential()
model.add(Dense(40, activation = 'tanh', input_shape = (8, )))
model.add(Dense(40, activation = 'tanh'))
model.add(Dense(7, activation = 'linear'))
model.compile(loss = 'mean_squared_error', optimizer = 'adam')
model.fit(trX, trY, batch_size = 60, epochs = 1000, verbose = 1, validation_data = (trX, trY))
p = '    '
j = 1
for i in range(1, 10):
    p += '%3d ' % (i * j)
p += '\n'
for j in range(1, 10):
    p += '%3d ' % (j)
    for i in range(1, 10):
        x = np.array([in_encode(i, j)])
        pred = model.predict([x])
        k = decode(pred[0])
        p += '%3d ' % (k)
    p += '\n'
print (p)
model.save('kuku.h5')

#kerasファイルからtfliteファイルを作る。

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.lite as lite

converter = lite.TFLiteConverter.from_keras_model_file("kuku.h5")
tflite_model = converter.convert()
open("kuku.tflite", "wb").write(tflite_model)
print ("ok")

#tfliteファイルを検証する。

import numpy as np
import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.lite as lite

def in_encode(i, j):
    k = j * 16 + i
    return np.array([k >> d & 1 for d in range(8)])

def out_encode(i, j):
    k = j * i
    return np.array([k >> d & 1 for d in range(7)])

def decode(p):
    f = 0
    if p[0] > 0.5:
        f += 1
    if p[1] > 0.5:
        f += 2
    if p[2] > 0.5:
        f += 4
    if p[3] > 0.5:
        f += 8
    if p[4] > 0.5:
        f += 16
    if p[5] > 0.5:
        f += 32
    if p[6] > 0.5:
        f += 64
    return f
  
interpreter = lite.Interpreter(model_path = "kuku.tflite")
interpreter.allocate_tensors()
input_details = interpreter.get_input_details()
output_details = interpreter.get_output_details()
#print (input_details)
#print (output_details)
p = '    '
j = 1
for i in range(1, 10):
    p += '%3d ' % (i * j)
p += '\n'
for j in range(1, 10):
    p += '%3d ' % (j)
    for i in range(1, 10):
        x = np.array([in_encode(i, j)])
        input_data = np.array(x, dtype = np.float32)
        interpreter.set_tensor(input_details[0]['index'], input_data)
        interpreter.invoke()
        pred = interpreter.get_tensor(output_details[0]['index'])
        k = decode(pred[0])
        p += '%3d ' % (k)
    p += '\n'
print (p)

以上。