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.

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.