サルでもわかる機械学習

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====== 201106_TensorFlow ======
[[ml:index.html|機械学習の記事 2020年版]]

[[ml:201116_tfjs-express-netlify|201116 TensorFlow.jsアプリ（express利用）をnetlifyにデプロイ]]
===== リンク =====
https://i-doctor.sakura.ne.jp/font/?p=45117
Microsoftの機械学習アプリLobe(beta版)でリンゴとみかんを分類するWEBアプリ作成を試してみる（６）Windows10にTensorFlow.jsの環境構築とDEMOアプリのNetlifyへのデプロイ
2020年11月12日

<wrap hi>[[ml:201116_tfjs-express-netlify|201116 TensorFlow.jsアプリ（express利用）をnetlifyにデプロイ]]</wrap>





===== モデルの保存 =====

TensorFlowで保存できるモデルの形式は2つ
  -SavedModel
  -HDF5

Loabでエクスポートされるモデルの形式は
''%%TensorFlow 1.15 SavedModel%%''

SavedModelは、以下のような構成である。
  -assets
  -saved_model.pb
  -variables

{{ :ml:img_20201106_173736.jpg |}}



https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/save_and_load?hl=ja
公式マニュアル
モデルの保存と復元

https://www.tensorflow.org/guide/saved_model?hl=ja
SavedModel形式の使用

https://www.tensorflow.org/js/tutorials/conversion/import_saved_model?hl=ja
TensorFlow SavedModelから、
TensorFlow.jsが読み込める形式への変換

===== TensorFlow.jsのDemoをローカル環境で試してみる =====

  -nvm-windowsのインストール。zipファイルをダウンロードしてインストール
  -Node.js  ''%%nvm list available, nvm install 14.15.0, nvm use 14.15.0%%''
  -yarn　''%%npm install -g yarn%%''
  -C:/python/フォルダに、https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-converter/demo/mobilenet のtfjs-converter/以下をダウンロードする
  -tfjs-converter/ フォルダをVSCodeで開く
  -cd demo # If not already in the demo directory.
  -yarn # Installs dependencies.
  -yarn mobilenet # Starts a web server and opens a page. Also watches for changes.
  -Chromeで開く
  -サーバを停止(Ctrl+Cかな？)
  -npm i -D webpack webpack-cli
  -package.jsonの変更   "scripts": {    "build": "webpack"  },→これで、npm run build を使用できるようになる
  -webpack.config.jsをカスタマイズする
  -npm i -D webpack webpack-cli webpack-dev-server
  -package.jsonのscriptsのところに、"start": "webpack serve" を追加
  -webpack.config.jsにdevServerを追加
  -npm run startでサーバを立ち上げる
  -GitHubにpush
  -Netlifyにデプロイ(npm run build, dist)


<code>
module.exports = {
  // メインとなるJavaScriptファイル（エントリーポイント）
  entry: `./demo/index.js`,

  // ファイルの出力設定
  output: {
    //  出力ファイルのディレクトリ名
    path: `${__dirname}/dist`,
    // 出力ファイル名
    filename: "main.js"
  },
  // モード値を production に設定すると最適化された状態で、
  // development に設定するとソースマップ有効でJSファイルが出力される
  mode: "development"
  

  // ローカル開発用環境を立ち上げる
  // 実行時にブラウザが自動的に localhost を開く
  devServer: {
    contentBase: "dist",
    open: true
  }
};
</code>



===== Node.js =====

nvm-windows

https://github.com/coreybutler/nvm-windows/releases/tag/1.1.7

https://qiita.com/akuden/items/a88630de9624039c4135
@akuden
2018年10月15日
nvm-windowsでNode.jsバージョン管理

https://qiita.com/rapando/items/6e9d891789b9a652c318
@rapando
2020年09月12日に更新
nvm-windows 導入

https://i-doctor.sakura.ne.jp/font/?p=38104
nvm-windowsでnodejsのバージョンを上げる（Windows10）
2019年5月12日

<code>
npm install -g yarn
</code>

Webpack

https://ics.media/entry/12140/
最新版で学ぶwebpack 5入門
JavaScriptのモジュールバンドラ
2020年10月12日 メンテナンス済み / 株式会社ICS 池田 泰延

https://qiita.com/soarflat/items/3e43368b2d767c730781
@soarflat
2020年10月27日に更新
Parcel 入門 ～Parcelはwebpackの代わりになるのか～



===== TensorFlow.js =====

ステップ1.既存のTensorFlowモデルをTensorFlow.jsウェブ形式に変換する

<code>
pipenv install tensorflowjs
pipenv shell

tensorflowjs_wizard
# 対話的にtf_saved_modelからtfjs_graph_modelへのconversionを実行、または以下を入力

tensorflowjs_converter \
    --input_format=tf_saved_model \
    --output_format=tfjs_graph_model \
    --signature_name=serving_default \
    --saved_model_tags=serve \
    /mobilenet/saved_model \
    /mobilenet/web_model

</code>

コンバーターが生成したファイル
上記の変換スクリプトは、2種類のファイルを生成します。

  -model.json （データフローグラフとウェイトマニフェスト）
  -group1-shard\*of\* （バイナリウェイトファイルのコレクション）

ステップ2：ブラウザーでのロードと実行

Windowsであれば、
  -nvm-windowsのインストール
  -Node.jsをインストール
  -使用するNode.jsを指定
  -yarnをインストール
の後、

<code>
yarn add @tensorflow/tfjs 
または npm install @tensorflow/tfjs
</code>

モデルを読み込み、推論するコード
<code>
import * as tf from '@tensorflow/tfjs';
import {loadGraphModel} from '@tensorflow/tfjs-converter';

const MODEL_URL = 'model_directory/model.json';

const model = await loadGraphModel(MODEL_URL);
const cat = document.getElementById('cat');
model.execute(tf.browser.fromPixels(cat));
</code>

https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-converter/demo/mobilenet
MobileNet デモ


https://github.com/tensorflow/tfjs/tree/master/tfjs-converter


tf_saved_model    変換前
tfjs_graph_model  変換後
Convert a TensorFlow SavedModel to TensorFlow.js graph model format. Use tf.loadGraphModel() to load the converted model in JavaScript.


tf.loadGraphModel() 
https://js.tensorflow.org/api/1.0.0/#loadGraphModel


https://www.tensorflow.org/js/tutorials/conversion/import_saved_model
TensorFlow GraphDefベースのモデルをTensorFlow.jsにインポートする

https://qiita.com/kwashi/items/12d2dfe653699ccfe3f4
@kwashi
2020年02月19日
【tensorflowjs_converter】TensorflowのモデルをTensorflow.jsの形式へ変換する方法

http://developers.goalist.co.jp/entry/keras-to-production
2019-5-16
kerasのモデルをデプロイする手順

https://note.com/npaka/n/nc3f24021c6e9
TensorFlow GraphDefモデルをTensorFlow.jsにインポートする
npaka
2020/04/26 20:17

https://qiita.com/iwatake2222/items/0092b4b95ed2bc50c9ce
@iwatake2222
2020年01月25日
Deep Learningアプリケーション開発 (8) TensorFlow.js
{{:ml:pasted:20201111-223713.png}}

https://note.com/npaka/n/ndb93d6d41210#wXEM8
TensorFlow.js 入門 / 画像分類
npaka
2020/05/11 18:50

https://book.mynavi.jp/manatee/detail/id=99768
2018.11.05
機械学習で遊ぼう! APIサービスやTensorFlowを使ったサンプルレシピ集
第16回　TensorFlow.jsで「じゃんけん」を判別してみよう
ポンダッド（著者）

https://github.com/PonDad/manatee/tree/master/1_sign_language_digits_classification-master
TensorFlow.jsで「じゃんけん」を判別してみよう
(ソースコード)


https://js.tensorflow.org/api/latest/#model
{{:ml:pasted:20201115-083256.png}}

https://book.mynavi.jp/manatee/detail/id=99768
{{:ml:pasted:20201115-083640.png}}

https://www.petitmonte.com/python/tensorflow_js_hello_world.html
TensorFlow.jsのHello World [WebでAIモデルを実行する]
20180824
→model.execute をalertで表示している。tf.tidy()関数はメモリリーク対策なので気にせずコピペでよさそう。

<code>
     // tf.tidyはメモリリークを回避する為に使用する定型メソッドです。
     z = tf.tidy(function(){
       // モデルの推論
       return model.execute({"X/Placeholder": tf.scalar(5, 'int32')}).dataSync();     
     })
     
     alert(z)
</code>
     

https://stackoverflow.com/questions/63985396/what-do-i-use-instead-of-tensor-datasync-to-get-the-predicted-value-in-tensorf
tf.dataSync()


===== jQuery =====

https://webllica.com/jquery-innerhtml-edit-get-add-del/
ボタンクリックでテキスト書き換え
document.getElementById("")
innerHTML()

















===== ローカルでTensorFlow.jsを動かして特定の画像001.jpgを推定する流れ =====

  -pipenv install tensorflowjs でtensorflowjsをインストール
  -pipenv shell
  -LoabでエクスポートされたモデルTensorFlow 1.15 SavedModelをtfjs_graph_model 形式に変換する
  -tfjs_graph_model 形式のモデルのファイル群を/tfjs_model/ フォルダに保存する
  -具体的には、tensorflowjs_wizard により、対話的に、tf_saved_modelからtfjs_graph_modelへのconversionを実行
  -nvm-windowsのインストールとnpmのインストール
  -yarnのインストール
  -yarn add @tensorflow/tfjs 
  -VisualStudioCodeの以下のextensionをインストール, Debugger for Chrome, Live Server, 必要に応じてESLint, HTMLHint, IntelliSense for CSS class name in HTML
  -test.htmlの作成
  -リンゴの画像を001.jpgという名前で保存
  -

test.html 訂正中
<code html>
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
  <head>
    <title>Test TensorFlow.js</title>
  </head>

  <body>
    <img id="img" src="001.jpg"></img>
    <p id="result" style="font-size: 20pt;"></p>

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"></script>

    <script>
      "use strict";
      console.log(tf.version)
      tf.loadLayersModel("./tfjs_model/model.json").then(model => {
      // tf.loadLayersModel("tfjs_model/model.json").then(model => {
        console.log(model.input.shape);
        const MODEL_HEIGHT  = model.input.shape[1];
        const MODEL_WIDTH   = model.input.shape[2];
        const MODEL_CHANNEL = model.input.shape[3];

        /* Read image and convert into tensor */
        const img_org = document.getElementById('img');
        let inputTensor = tf.browser.fromPixels(img_org, 3);  // get rgb (without alpha)

        /* Resize to model input size (28x28) */
        inputTensor = inputTensor.resizeBilinear([MODEL_HEIGHT, MODEL_WIDTH])

        /* Convert to grayscale (keep dimension(HWC))*/
        inputTensor = inputTensor.mean(2, true);

        /* Reverse black and white */
        inputTensor = tf.sub(255, inputTensor);  

        /* 0.0 - 1.0 */
        inputTensor = inputTensor.cast("float32").div(tf.scalar(255));

        /* expand dimension (HWC ->  NHWC) */
        inputTensor = inputTensor.expandDims();

        /* Inference */
        // scores = model.execute(inputTensor, "output_scores");
        const scores = model.predict(inputTensor).dataSync();

        /* Post process */
        const maxScoreIndex = tf.argMax(scores).arraySync();

        /* Display result */
        console.log(scores);
        document.getElementById("result").innerHTML = "Number: " + maxScoreIndex + " (" + scores[maxScoreIndex].toFixed(3) + ")";

      });
    </script>
  </body>
</html>
</code>


https://codeaid.jp/vscode-js-debug/
Visual Studio CodeでJavaScriptのデバッグ方法
2020年3月5日 

Vscodeの拡張機能で
  -Debugger for Chrome
  -Live Server
をインストール

webpack

https://ics.media/entry/12140/
最新版で学ぶwebpack 5入門
JavaScriptのモジュールバンドラ
2020年10月12日 メンテナンス済み / 株式会社ICS 池田 泰延









===== index.html 変更中 =====

original code from https://qiita.com/iwatake2222/items/0092b4b95ed2bc50c9ce

<code>
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<!-- original code from https://qiita.com/iwatake2222/items/0092b4b95ed2bc50c9ce -->
  <head>
    <title>Test TensorFlow.js</title>
  </head>

  <body>
    <video id="video"></video>
    <canvas id="canvas"></canvas>
    <span id="result" style="font-size: 48pt;"></span>
    <p id="time"></p>

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs/dist/tf.min.js"></script>

    <script>
      "use strict";
      console.log(tf.version)

      // Parameters
      const CANVAS_SIZE = [300, 300];
      const TARGET_AREA = [0.25, 0.25, 0.75, 0.75]; // y1, x1, y2, x2
      const WEBCAM_CONFIG = {

      // Parameters
      const CANVAS_SIZE = [300, 300];
      const TARGET_AREA = [0.25, 0.25, 0.75, 0.75]; // y1, x1, y2, x2
      const WEBCAM_CONFIG = {facingMode: "environment"};
      let   MODEL_SIZE = [-1, -1, -1, -1]; // NHWC. get from model

      async function initCam() {
        // const videoElement = document.createElement("video");
        try {
          const videoElement = document.getElementById("video")
          videoElement.width = CANVAS_SIZE[0];
          videoElement.height = CANVAS_SIZE[1];
          const cam = await tf.data.webcam(videoElement, WEBCAM_CONFIG);
          return cam;
        } catch (e) {
          alert("[initCam] failed");
          alert(e.message);
          return null;
        }
      }

      async function initModel() {
        try {
          let model = await tf.loadLayersModel("./conv_mnist_tfjs/model.json");
          MODEL_SIZE = model.input.shape;
          return model;
        } catch (e) {
          try {
            alert("[initModel] failed to open local model. try to load from server");
            let model = await tf.loadLayersModel("https://iwatake2222.github.io/tfjs_study/mnist/conv_mnist_tfjs/model.json");
            MODEL_SIZE = model.input.shape;
            return model;
          } catch (e) {
            alert("[initModel] failed");
            alert(e.message);
            return null;
          }
        } 
      }

      async function getImage(cam) {
        const imgCam = await cam.capture(); /* [300x300x3] tensor */

        const processedImg = tf.tidy(() => {
          /* Crop center and Resize to model input size (28x28) */
          /* need expandDims and squeeze to ficropAndResize */
          let img = tf.image.cropAndResize(imgCam.expandDims(), [TARGET_AREA], [0], [MODEL_SIZE[1], MODEL_SIZE[2]]).squeeze()

          /* Convert to grayscale (keep dimension(HWC))*/
          img = img.mean(2, true);

          /* Reverse black and white */
          img = tf.sub(tf.scalar(255), img);  

          // /* 0.0 - 1.0 */
          // img = img.cast("float32").div(tf.scalar(255));
          /* Rough binarization */
          img = img.cast("float32").div(tf.scalar(128));  /* 0.0 - 2.0 */
          img = img.clipByValue(0.5, 1.5).sub(0.5); /* 0.5 - 1.5 -> 0.0 - 1.0 */

          return img;
        });
        imgCam.dispose();

        tf.browser.toPixels(processedImg.resizeBilinear([128, 128]), document.getElementById("canvas"));

        /* expand dimension (HWC ->  NHWC) */
        return processedImg.expandDims();
      }

      (async function() {
        const cam = await initCam();
        const model = await initModel();
        if (cam == null || model == null) {
          document.getElementById("result").innerHTML = "init failed"
          return;
        }

        while(1) {
          /* Get image and pre process */
          const t0 = performance.now();
          const inputTensor = await getImage(cam);

          /* Inference */
          const t1 = performance.now();
          const scores = await model.predict(inputTensor).data();
          inputTensor.dispose();

          /* Post process */
          const t2 = performance.now();
          const maxScoreIndex = await tf.argMax(scores).array();

          /* Display result */
          const t3 = performance.now();
          console.log(scores);
          document.getElementById("result").innerHTML = "Num: " + maxScoreIndex + " (" + scores[maxScoreIndex].toFixed(3) + ")";

          const t4 = performance.now();
          document.getElementById("time").innerHTML = `Time[ms]: Total = ${(t4 - t0).toFixed(3)},
          PreProcess = ${(t1 - t0).toFixed(3)},
          Inference = ${(t2 - t1).toFixed(3)},
          PostProcess = ${(t3 - t2).toFixed(3)}`;
        }
      }());

    </script>
  </body>
</html>



</code>






===== Lobeで出力したモデルをTensorFlow.js形式に変換してNetlifyにデプロイする流れ =====

開発環境
<code>
Windows10 Pro
VisualStudioCode 1.51.0
Git for Windows v2.29.2
python 3.6
pip 20.2.4
pipenv 2020.11.4

(仮想環境)
python 3.6
TensorFlow 1.15.3
pillow 7.2.0
autopep8
flake8
mypy

nvm-windows
Node.js
yarn
</code>


  -pipenv install tensorflowjs でtensorflowjsをインストール
  -pipenv shell
  -Loabでエクスポートされたモデル
  -TensorFlow 1.15 SavedModelをtfjs_graph_model 形式に変換する
  -具体的には、tensorflowjs_wizard により、対話的に、tf_saved_modelからtfjs_graph_modelへのconversionを実行





===== Express =====

https://prog-8.com/docs/nodejs-new-application
Node.jsの新規アプリケーションを作ろう！

===== Glitch =====

https://qiita.com/yonedaco/items/569bcc442872a1f9a03d
@yonedaco
2020年03月18日に更新
[Node.js] 無料で簡単にウェブアプリを公開できるサービス「Glitch」を使ってみた！












===== リンク =====

[[ml:index.html|機械学習の記事 2020年版]]



<wrap hi>[[ml:201116_tfjs-express-netlify|201116 TensorFlow.jsアプリ（express利用）をnetlifyにデプロイ]]</wrap>