Go to Qiita Advent Calendar 2024 Top
LoginSignup
5
5

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

@saiaron

kerasとtf.kerasの差分と互換検証 #1

Last updated at Posted at 2020-05-03

#Kerasの開発終了
投稿はかなり久しぶりになってしまいました。
githubにある通り、マルチバックエンドのKerasは2020年4月で開発終了となったようです。
今後はTensorflowにあるKerasに置き換わるとの事。
keras-team
（便宜上、マルチバックエンドのKerasをmb-keras、TensorflowのKerasをtf-kerasと表現する）
mb-kerasとtf-kerasの比較と検証を本記事でしておきたい。
※今回は#1としておき、随時記事を追加していきたい。

mb-kerasのTensorflowのサポートについて

前述のgithubにある通り、Tensorflow2.0までのサポートとなっている模様です。
この記事を書いている2020年5月4日現在、Tensorflowの最新安定板は2.1.0です。
#環境
この記事を書くにあたって、TensorflowをCUDAなどから入れなおしたが、イマイチな環境を作ってしまった。
mb-kerasはPython3.6までのサポートだ・・・・（tensorflowはPython3.7までサポート）
mb-keras 2.3.1はtensorflow 2.0までサポートなので、こちらは良い。

python -V
3.7.6

>>> import keras
>>> keras.__version__
'2.3.1'
>>> import tensorflow
>>> tensorflow.__version__
'2.0.0'

#エイリアス
基本的にそのままで、頭にtensorflowが付くだけです。

mb-keras
from keras.layers import Dense, Conv2D
tf-keras
from tensorflow.keras.layers import Dense, Conv2D

#オブジェクトの互換性
多分無いです。ただし、互換性の必要も無いかと・・・
下記コードにて、確認。
##ModelとLayerについて

def mb_layers():
    from keras.layers import Input, Dense, Activation
    input_l = Input(shape=(64,))
    hidden = Dense(10)(input_l)
    output_l = Activation('softmax')(hidden)
    return input_l, output_l
def tf_layers():
    from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, Activation
    input_l = Input(shape=(64,))
    hidden = Dense(10)(input_l)
    output_l = Activation('softmax')(hidden)
    return input_l, output_l

if __name__ == '__main__':
    mb_i, mb_o = mb_layers()
    tf_i, tf_o = tf_layers()
    
    from keras.models import Model as mbModel
    from tensorflow.keras.models import Model as tfModel
    
    # mb_in_tf = mbModel(tf_i, tf_o) #---- ※1
    # tf_in_mb = tfModel(mb_i, mb_o) #---- ※2
    mb_in_mb = mbModel(mb_i, mb_o)
    mb_in_mb.summary()               #---- ※3
    tf_in_tf = tfModel(tf_i, tf_o)
    tf_in_tf.summary()               #---- ※4

※1の実行時エラー発生（mb-kerasのModelにtf-kerasのLayerを突っ込む）
TypeError: object of type 'Dense' has no len()
※2の実行時エラー発生（tf-kerasのModelにmb-kerasのLayerを突っ込む）
AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'layer'
※3の実行結果

stdout
Model: "model_7"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_23 (InputLayer)        (None, 64)                0         
_________________________________________________________________
dense_14 (Dense)             (None, 10)                650       
_________________________________________________________________
activation_12 (Activation)   (None, 10)                0         
=================================================================
Total params: 650
Trainable params: 650
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

※4の実行結果

stdout
Model: "model_2"
_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
input_24 (InputLayer)        [(None, 64)]              0         
_________________________________________________________________
dense_14 (Dense)             (None, 10)                650       
_________________________________________________________________
activation_11 (Activation)   (None, 10)                0         
=================================================================
Total params: 650
Trainable params: 650
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

InputLayerのOutput shapeの出方が違うんだが、同じアーキテクチャとして実装できているのだろうか・・・？
次回以降で確認したい。
とりあえず、Layerの作りがmb-kerasとtf-kerasで違うみたいなので、Modelに放り込めないことは確かだ。
##Optimizerについて
Optimizerはmb-kerasで作ったModelにtf-kerasのOptimizerが使える。

model.compile
    from keras.optimizers import Adam as mbAdam
    from tensorflow.keras.optimizers import Adam as tfAdam
    mb_in_mb.compile(tfAdam(), 'mse')    #----※1
    tf_in_tf.compile(mbAdam(), 'mse')    #----※2

※1はエラーにならない。
※2は下記のエラー。
ValueError: ('Could not interpret optimizer identifier:', <keras.optimizers.Adam object at 0x000001A4FC663F08>)

#使えるレイヤーについて
これは結構な差がある模様。それぞれ○は実装あり、×は実装なし。
dir()で取り出したものをほとんどそのまま並べただけなので、すべてがLayerではないことに注意。
Attentionの差とか見ると、改廃はtf-kerasの方が進んでいるのかな・・・？
（オーバーライドメソッドと全小文字はfunctionぽいので一覧から削除した）

Layer mb-keras tf-keras
AbstractRNNCell × ○
Activation ○ ○
ActivityRegularization ○ ○
Add ○ ○
AdditiveAttention × ○
AlphaDropout ○ ○
AtrousConvolution1D ○ ×
AtrousConvolution2D ○ ×
Attention × ○
Average ○ ○
AveragePooling1D ○ ○
AveragePooling2D ○ ○
AveragePooling3D ○ ○
AvgPool1D ○ ○
AvgPool2D ○ ○
AvgPool3D ○ ○
BatchNormalization ○ ○
Bidirectional ○ ○
Concatenate ○ ○
Conv1D ○ ○
Conv2D ○ ○
Conv2DTranspose ○ ○
Conv3D ○ ○
Conv3DTranspose ○ ○
ConvLSTM2D ○ ○
ConvLSTM2DCell ○ ×
ConvRecurrent2D ○ ×
Convolution1D ○ ○
Convolution2D × ○
Convolution2D ○ ×
Convolution3D ○ ○
Convolution3DTranspose × ○
Cropping1D ○ ○
Cropping2D ○ ○
Cropping3D ○ ○
CuDNNGRU ○ ×
CuDNNLSTM ○ ×
Deconvolution2D ○ ×
Deconvolution3D ○ ×
Dense ○ ○
DenseFeatures × ○
DepthwiseConv2D ○ ○
Dot ○ ○
Dropout ○ ○
ELU ○ ○
Embedding ○ ○
Flatten ○ ○
GRU ○ ○
GRUCell ○ ○
GaussianDropout ○ ○
GaussianNoise ○ ○
GlobalAveragePooling1D ○ ○
GlobalAveragePooling2D ○ ○
GlobalAveragePooling3D ○ ○
GlobalAvgPool1D ○ ○
GlobalAvgPool2D ○ ○
GlobalAvgPool3D ○ ○
GlobalMaxPool1D ○ ○
GlobalMaxPool2D ○ ○
GlobalMaxPool3D ○ ○
GlobalMaxPooling1D ○ ○
GlobalMaxPooling2D ○ ○
GlobalMaxPooling3D ○ ○
Highway ○ ×
Input ○ ○
InputLayer ○ ○
InputSpec ○ ○
LSTM ○ ○
LSTMCell ○ ○
Lambda ○ ○
Layer ○ ○
LayerNormalization × ○
LeakyReLU ○ ○
LocallyConnected1D ○ ○
LocallyConnected2D ○ ○
Masking ○ ○
MaxPool1D ○ ○
MaxPool2D ○ ○
MaxPool3D ○ ○
MaxPooling1D ○ ○
MaxPooling2D ○ ○
MaxPooling3D ○ ○
Maximum ○ ○
MaxoutDense ○ ×
Minimum ○ ○
Multiply ○ ○
PReLU ○ ○
Permute ○ ○
RNN ○ ○
ReLU ○ ○
Recurrent ○ ×
RepeatVector ○ ○
Reshape ○ ○
SeparableConv1D ○ ○
SeparableConv2D ○ ○
SeparableConvolution1D × ○
SeparableConvolution2D × ○
SimpleRNN ○ ○
SimpleRNNCell ○ ○
Softmax ○ ○
SpatialDropout1D ○ ○
SpatialDropout2D ○ ○
SpatialDropout3D ○ ○
StackedRNNCells ○ ○
Subtract ○ ○
ThresholdedReLU ○ ○
TimeDistributed ○ ○
UpSampling1D ○ ○
UpSampling2D ○ ○
UpSampling3D ○ ○
Wrapper ※ × ○
ZeroPadding1D ○ ○
ZeroPadding2D ○ ○
ZeroPadding3D ○ ○
※mb-kerasにはwrapperが実装されている。
#今回のまとめ
mb-kerasとtf-kerasはほとんど互換性は無いことが分かった。
ただし、あまり必要性は感じない。

問題になると考えられるケースとしてはmb-kerasはPython3.6までのサポートなので、今後Pythonがアップデートしていってもこちらはサポートされない。
また、一方でtf-kerasの方は今後も開発が継続される。
mb-kerasを使ったAIシステムを作りこんでしまっていると、時代に置いてけぼりを食らう可能性があるのでtf-kerasへのリプレースを早急に検討すべきではないかと。
真っ先に思いつく具体例としては**mb-kerasで作った学習済みモデルはtf-kerasでロードして推論できるのか・・・？**とかとか・・・
（いつになるかわからない#2以降に記録したい。）

実はGW前にmb-kerasで社内AIシステムを構築したばかりである・・・
kerasのアップデートが最近ないなと思ったらこのザマである。
まずった・・・

5
5
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
5
5

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?