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Curso de TensorFlow.js

Curso de TensorFlow.js

Alejandro Santamaria

Alejandro Santamaria

Almacenamiento de modelos de redes neuronales

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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 par谩metros seg煤n el tipo de modelo a importar:
      • input_path: ruta donde est谩 el modelo de tensorflow
      • output_path: ruta donde se guardar谩 el modelo para tensorflow.js
      • 鈥搃nput_format: tipo de modelo de tensorflow que se est谩 importando
      • 鈥搊utput_node_names: nombre de los nodos de salida separados por coma
      • 鈥搒aved_model_tags: nombre de las etiquetas del modelo a cargar separados por coma (s贸lo aplica para modelos de tipo SavedModel)
    • Para keras utilizar el comando tensorflowjs_converter indicando los par谩metros necesarios para indicar que se trata de un modelo que proviene de Keras:
      • 鈥搃nput_format: keras
      • input_path: ruta del modelo a importar
      • output_path: ruta donde se guardar谩 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 m谩s 贸ptima de almacenar grandes cantidades de datos.
  • El modelo es guardado con model.save()

Esquemas de url

  • localstorage:// 鈫 almacenamiento particular del navegador asociado a la sesi贸n de usuario dentro de la p谩gina web.
  • indexeddb:// 鈫 para modelos m谩s grandes que localstorage e igualmente asociados al navegador.
  • downloads:// 鈫 descarga los archivos binarios y el JSON
  • h t t p : / / h t t p s : //鈫 envia un post a la direcci贸n especificada donde se guardar谩 el modelo (se debe tener configurado ese servidor).
  • file:// 鈫抲sada 煤nicamente con nodejs para guardar el modelo en el sistema de archivos del servidor.

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.