학습된 모델을 TensorFlow Lite 모델(tflite)로 변환하여 Android에서 Object Classification 해보기
2018.04.09
이전에는 FloydHub를 이용하여 모델을 학습하였다. 이제 학습된 모델을 TensorFlow Lite형식의 모델로 변환 후 Android에 올려 Image Classfication을 해보려고 한다. https://codelabs.developers.google.com/codelabs/tensorflow-for-poets-2-tflite/index.html#0구글 코드랩에서 tflite로 변환하는 부분을 참고 하였고 구글링을 통해서 필요한 변환 과정, 스크립트, 도구 정보를 습득 하였습니다. 이 게시글에서 필요한 파일들은 모두 제 github에 올려놓았습니다.현재 글과 해당 github에 있는 모델 구조가 상이하므로 참고해주세요.Link : https://github.com/GyuminDev/CNN_Cl..
FloydHub 회사에서쓰는 그램, 맥북 모두 GPU가 없어서 CUDA를 쓰지도 못하는 상황이고 집에있는 노트북에는 외장 GPU가 있지만 성능이 안나와 CPU랑 비교해도 별로 차이가 없다.. ㅡㅡ 그래서 CloudGPU인 FloydHub를 이용해서 GPU를 사용하였다.방법도 쉽고 AWS 같은 경우에는 개발환경을 구성해야하는데 FloydHub는 간단하게 GPU만써서 내가 원하는 결과를 가져올 수 있어서 좋음.주피터 노트북 환경으로도 사용 가능하기 때문에 익숙한 분들은 사용하면 될듯하다. 1. floyd-cli install1pip3 install floyd-clics 나는 Mac OS X에 Virtualenv를 이용해서 Python3.6버전으로 환경을 구성해서 사용하고 있다. 가상환경에서 파이썬 개발환경을..