Almacenamiento de modelos de redes neuronales

Reto

• Para importar modelos de Tensorflow y Keras se deben seguir los siguientes pasos (fuente):

  • Instalar el convertidor

  pip install tensorflowjs
  

  • Para tensorflow utilizar el comando tensorflowjs_converter indicando los parámetros según el tipo de modelo a importar:
    • input_path: ruta donde está el modelo de tensorflow
    • output_path: ruta donde se guardará el modelo para tensorflow.js
    • –input_format: tipo de modelo de tensorflow que se está importando
    • –output_node_names: nombre de los nodos de salida separados por coma
    • –saved_model_tags: nombre de las etiquetas del modelo a cargar separados por coma (sólo aplica para modelos de tipo SavedModel)
  • Para keras utilizar el comando tensorflowjs_converter indicando los parámetros necesarios para indicar que se trata de un modelo que proviene de Keras:
    • –input_format: keras
    • input_path: ruta del modelo a importar
    • output_path: ruta donde se guardará el modelo para tensorflow.js

Formatos para el almacenamiento

• JSON: para las capas neuronales y sus componentes.
• Formato binario: para los pesos y bias que se configuran en el entrenamiento. Se guarda en este formato porque es la manera más óptima de almacenar grandes cantidades de datos.
• El modelo es guardado con model.save()

Esquemas de url

• localstorage:// → almacenamiento particular del navegador asociado a la sesión de usuario dentro de la página web.
• indexeddb:// → para modelos más grandes que localstorage e igualmente asociados al navegador.
• downloads:// → descarga los archivos binarios y el JSON
• h t t p : / / h t t p s : //→ envia un post a la dirección especificada donde se guardará el modelo (se debe tener configurado ese servidor).
• file:// →usada únicamente con nodejs para guardar el modelo en el sistema de archivos del servidor.

Me gusta el curso, pero se nos ha vuelto muy teórico. Aun ni siquiera sé instalar Tensorflow.js en mi máquina, o de forma local.

Esquemas url (schemes)

- localstorage:// > Es unalmacenamiento en particular del navegador y que esta sociado a la sesion del usuario dentro de esa pagina web.
- indexddb:// > Es una forma de almacenamiento mucho mas avanzada y que permite almacenar modelos un poco mas grandes que localstorage, pero que igual esta asociado al navegador.
- downloads:// > Cuando utilizamos este esquema, el navegador pedira que si queremos guardar dos archivos en la carpeta de Downloads. Un archivos .json para la topologia y un archivo .bin para el peso de la red neuronal.
- http:// https:// > Envia un post a una direccion configurada donde se almacenara ese modelo. Debemos tener configurado un servidor en esa direccion que pueda almacenar ese modelo para un uso futuro.
- file:// > Se puede utilizar unicamente con Node.js para guardar el modelo en el sistema de archivos donde esta ese servidor.